* Porque las estructuras de datos de pydantic son solo instances de clases que defines; autocompletado, linting, mypy y tu intuición deberían funcionar correctamente con tus datos validados.
* Valida **estructuras complejas**:
    * Uso de modelos jerárquicos de Pydantic, `List` y `Dict` de `typing` de Python, etc.

318F          ; disallowed                             # NA   <reserved-318F>
3190..3191    ; valid                  ;      ; NV8    # 1.1  IDEOGRAPHIC ANNOTATION LINKING MARK..IDEOGRAPHIC ANNOTATION REVERSE MARK
3192          ; mapped                 ; 4E00          # 1.1  IDEOGRAPHIC ANNOTATION ONE MARK
3193          ; mapped                 ; 4E8C          # 1.1  IDEOGRAPHIC ANNOTATION TWO MARK

    // 3. This connection's server certificates must cover the new host.
    if (address.hostnameVerifier !== OkHostnameVerifier) return false
    if (!supportsUrl(address.url)) return false

    // 4. Certificate pinning must match the host.
    try {
      address.certificatePinner!!.check(address.url.host, handshake()!!.peerCertificates)
    } catch (_: SSLPeerUnverifiedException) {
      return false
    }

    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, o preenchimento automático, linting, mypy e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.
* Valida **estruturas complexas**:
    * Use modelos hierárquicos do Pydantic, `List` e `Dict` do `typing` do Python, etc.

    * 没有新的模式定义 micro-language 需要学习。
    * 如果你知道 Python types，你就知道如何使用 Pydantic。
* 和你 **<abbr title="集成开发环境，和代码编辑器类似">IDE</abbr>/<abbr title="一个检查代码错误的程序">linter</abbr>/brain** 适配:
    * 因为 pydantic 数据结构仅仅是你定义的类的实例；自动补全，linting，mypy 以及你的直觉应该可以和你验证的数据一起正常工作。
* 验证**复杂结构**:
    * 使用分层的 Pydantic 模型, Python `typing`的 `List` 和 `Dict` 等等。
    * 验证器使我们能够简单清楚的将复杂的数据模式定义、检查并记录为 JSON Schema。
    * 你可以拥有深度**嵌套的 JSON** 对象并对它们进行验证和注释。
* **可扩展**:

   * we needn't create a separate loader.
   */
  static final class SystemLoader implements FinalizerLoader {
    // This is used by the ClassLoader-leak test in FinalizableReferenceQueueTest to disable
    // finding Finalizer on the system class path even if it is there.
    @VisibleForTesting static boolean disabled;

    @Override
    public @Nullable Class<?> loadFinalizer() {
      if (disabled) {
        return null;

    * 如果你知道 Python 型別，你就知道如何使用 Pydantic。
* 和你的 **<abbr title="Integrated Development Environment，和程式碼編輯器類似">IDE</abbr>/<abbr title="一個檢查程式碼錯誤的工具">linter</abbr>/brain** 都能好好配合：
    * 因為 Pydantic 的資料結構其實就是你自己定義的類別實例，所以自動補齊、linting、mypy 以及你的直覺都能很好地在經過驗證的資料上發揮作用。
* 驗證**複雜結構**：
    * 使用 Pydantic 模型時，你可以把資料結構分層設計，並且用 Python 的 `List` 和 `Dict` 等型別來定義。
    * 驗證器讓我們可以輕鬆地定義和檢查複雜的資料結構，並把它們轉換成 JSON Schema 進行記錄。
    * 你可以擁有深層**巢狀的 JSON** 物件，並對它們進行驗證和註釋。

      int p = n - i;
      int q = i + 1;

      // log2(p) >= bits - 1, because p >= n/2

      if (numeratorBits + bits >= Long.SIZE - 1) {
        // The numerator is as big as it can get without risking overflow.
        // Multiply numeratorAccum / denominatorAccum into accum.
        accum =
            accum
                .multiply(BigInteger.valueOf(numeratorAccum))

- Scheduler: Added the `bindingTimeout` argument to the DynamicResources plugin configuration, allowing customization of the wait duration in `PreBind` for device binding conditions.

```

and use that one.

////

An important detail is that it will put the virtual environment path at the **beginning** of the `PATH` variable. The system will find it **before** finding any other Python available. This way, when you run `python`, it will use the Python **from the virtual environment** instead of any other `python` (for example, a `python` from a global environment).