m.init.Do(m.initManager)
	m.mu.Lock()
	defer m.mu.Unlock()
	for bucket, b := range m.buckets {
		b.deleteAll()
		delete(m.buckets, bucket)
	}
}

// checkMetacacheState should be used if data is not updating.
// Should only be called if a failure occurred.
func (o listPathOptions) checkMetacacheState(ctx context.Context, rpc *peerRESTClient) error {
	// We operate on a copy...
	o.Create = false

		outputFileName = inputFileName + ".decrypted"
	}

	// Open the input and create the output file
	input, err := os.Open(inputFileName)
	fatalErr(err)
	defer input.Close()

	// Decrypt the inspect data
	switch {
	case *keyHex != "":
		// Backup any already existing output file
		_, err := os.Stat(outputFileName)
		if err == nil {

  - [Deprecations](#deprecations)
  - [Major Themes](#major-themes)
    - [SIG API Machinery](#sig-api-machinery)
    - [SIG Auth](#sig-auth)
    - [SIG AWS](#sig-aws)
    - [SIG Azure](#sig-azure)
    - [SIG Big Data](#sig-big-data)
    - [SIG CLI](#sig-cli)
    - [SIG Cloud Provider](#sig-cloud-provider)
    - [SIG Cluster Lifecycle](#sig-cluster-lifecycle)
    - [SIG IBM Cloud](#sig-ibm-cloud)
    - [SIG Multicluster](#sig-multicluster)

const (
	EnvKESEndpoint       = "MINIO_KMS_KES_ENDPOINT"     // One or multiple KES endpoints, separated by ','
	EnvKESDefaultKey     = "MINIO_KMS_KES_KEY_NAME"     // The default key name used for IAM data and when no key ID is specified on a bucket
	EnvKESAPIKey         = "MINIO_KMS_KES_API_KEY"      // Access credential for KES - API keys and private key / certificate are mutually exclusive

        // setup condition
        cb.query().addOrderBy_SuggestWord_Asc();

        // search

    }

    /**
     * Imports bad words from a CSV file.
     * @param reader The reader for the CSV data.
     */
    public void importCsv(final Reader reader) {
        @SuppressWarnings("resource")
        final CsvReader csvReader = new CsvReader(reader, new CsvConfig());
        try {
            List<String> list;

In your WebSocket route you can `await` for messages and send messages.

{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[48:52] *}

You can receive and send binary, text, and JSON data.

## Try it { #try-it }

If your file is named `main.py`, run your application with:

<div class="termy">

```console
$ fastapi dev main.py

* Передаёте JSON в теле запроса, передав Python-объект (например: `dict`) через именованный параметр `json`.
* Если же Вам необходимо отправить *форму с данными* вместо JSON, то используйте параметр `data` вместо `json`.
* Для передачи *заголовков*, передайте объект `dict` через параметр `headers`.
* Для передачи *cookies* также передайте `dict`, но через параметр `cookies`.

    }

    /**
     * Sends a DCERPC fragment to the remote endpoint
     * @param buf the buffer containing the fragment
     * @param off the offset into the buffer
     * @param length the length of data to send
     * @param isDirect whether to use direct transmission
     * @throws IOException if an I/O error occurs
     */

テストでも同じことを行います。

例えば:

* *パス* または *クエリ* パラメータを渡すには、それをURL自体に追加します。
* JSONボディを渡すには、Pythonオブジェクト (例: `dict`) を `json` パラメータに渡します。
* JSONの代わりに *フォームデータ* を送信する必要がある場合は、代わりに `data` パラメータを使用してください。
* *ヘッダー* を渡すには、`headers` パラメータに `dict` を渡します。
* *cookies* の場合、 `cookies` パラメータに `dict` です。

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Crie seu modelo de dados { #create-your-data-model }

Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`.

Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}