* under the License.
 */
package org.apache.maven.model.superpom;

import javax.inject.Inject;
import javax.inject.Named;
import javax.inject.Singleton;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

import org.apache.maven.model.InputSource;
import org.apache.maven.model.Model;
import org.apache.maven.model.building.ModelProcessor;

/**

*   Keras compile/fit behavior for functional and subclassed models have been
    unified. Model properties such as `metrics`, `metrics_names` will now be
    available only after **training/evaluating the model on actual data** for
    functional models. `metrics` will **now include** model `loss` and output
    losses.`loss_functions` property has been removed from the model. This was

## Import `Field` { #import-field }

First, you have to import it:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}


/// warning

Notice that `Field` is imported directly from `pydantic`, not from `fastapi` as are all the rest (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

///

## Declare model attributes { #declare-model-attributes }

 * specific language governing permissions and limitations
 * under the License.
 */
package org.apache.maven.model.building;

/**
 * Caches auxiliary data used during model building like already processed raw/effective models. The data in the cache
 * is meant for exclusive consumption by the model builder and is opaque to the cache implementation. The cache key is

import binascii
from base64 import b64decode
from typing import Annotated, Optional

from annotated_doc import Doc
from fastapi.exceptions import HTTPException
from fastapi.openapi.models import HTTPBase as HTTPBaseModel
from fastapi.openapi.models import HTTPBearer as HTTPBearerModel
from fastapi.security.base import SecurityBase
from fastapi.security.utils import get_authorization_scheme_param
from pydantic import BaseModel

---> 100%
```

</div>

## Die App mit einem einzelnen Modell erstellen { #create-the-app-with-a-single-model }

Wir erstellen zuerst die einfachste erste Version der App mit einem einzigen **SQLModel**-Modell.

Später werden wir sie verbessern, indem wir unter der Haube **mehrere Modelle** verwenden, um Sicherheit und Vielseitigkeit zu erhöhen. 🤓

### Modelle erstellen { #create-models }

Мы не ограничены наличием только одной зависимости, которая может возвращать такой тип данных.

///

## Другие модели { #other-models }

Теперь вы можете получать текущего пользователя напрямую в *функциях-обработчиках пути* и работать с механизмами безопасности на уровне **внедрения зависимостей**, используя `Depends`.

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Just Modern Python { #just-modern-python }

It's all based on standard **Python type** declarations (thanks to Pydantic). No new syntax to learn. Just standard modern Python.

---> 100%
```

</div>

## Создание приложения с единственной моделью { #create-the-app-with-a-single-model }

Сначала мы создадим самую простую первую версию приложения с одной моделью **SQLModel**.

Позже мы улучшим его, повысив безопасность и универсальность, добавив **несколько моделей**. 🤓

### Создание моделей { #create-models }

Импортируйте `SQLModel` и создайте модель базы данных:

)

// TestMain initializes the testing framework
func TestMain(m *testing.M) {
	startLockServers()

	// Initialize locker clients for dsync.
	var clnts []NetLocker
	for i := range nodes {
		clnts = append(clnts, newClient(nodes[i].URL))
	}

	ds = &Dsync{
		GetLockers: func() ([]NetLocker, string) { return clnts, uuid.New().String() },
		Timeouts: Timeouts{
			Acquire:         testDrwMutexAcquireTimeout,