// javadoc?
@GwtCompatible
public final class Bytes {
  private Bytes() {}

  /**
   * Returns a hash code for {@code value}; obsolete alternative to {@link Byte#hashCode(byte)}.
   *
   * @param value a primitive {@code byte} value
   * @return a hash code for the value
   */
  @InlineMe(replacement = "Byte.hashCode(value)")
  @InlineMeValidationDisabled(

    @Override
    public Hasher putByte(byte b) {
      update(1, b & 0xFF);
      return this;
    }

    @CanIgnoreReturnValue
    @Override
    public Hasher putBytes(byte[] bytes, int off, int len) {
      checkPositionIndexes(off, off + len, bytes.length);
      int i;
      for (i = 0; i + 4 <= len; i += 4) {
        update(4, getIntLittleEndian(bytes, off + i));
      }
      for (; i < len; i++) {

	b.lastRead = opInvalid
	if nBytes := b.Len(); nBytes > 0 {
		m, e := w.Write(b.buf[b.off:])
		if m > nBytes {
			panic("bytes.Buffer.WriteTo: invalid Write count")
		}
		b.off += m
		n = int64(m)
		if e != nil {
			return n, e
		}
		// all bytes should have been written, by definition of
		// Write method in io.Writer
		if m != nBytes {
			return n, io.ErrShortWrite
		}
	}

出力データ用にモデル設定で `ser_json_bytes` とともに `bytes` フィールドを使用することもでき、Pydantic は JSON レスポンスを生成するときにバイト列を base64 でシリアライズします。

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

## 入力・出力データ向けの Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }

もちろん、同じモデルを base64 を使うように設定しておけば、JSON データの受信時は `val_json_bytes` で入力を「検証」し、送信時は `ser_json_bytes` で出力を「シリアライズ」する、といった具合に、入力と出力の両方を扱えます。

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}

Se você verificar a `/docs`, verá que o campo `data` espera bytes codificados em base64:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/json-base64-bytes/image01.png">

{
  "description": "Some data",
  "content": "hello"
}
```

## Pydantic `bytes` 用於輸出資料 { #pydantic-bytes-for-output-data }

你也可以在模型設定中搭配 `ser_json_bytes` 使用 `bytes` 欄位來處理輸出資料；當產生 JSON 回應時，Pydantic 會將位元組以 base64 進行序列化。

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

## Pydantic `bytes` 用於輸入與輸出資料 { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }

  "content": "hello"
}
```

## Pydantic `bytes` для вихідних даних { #pydantic-bytes-for-output-data }

Ви також можете використовувати поля `bytes` з `ser_json_bytes` у конфігурації моделі для вихідних даних, і Pydantic серіалізує байти як base64 під час формування відповіді JSON.

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}

Si revisas `/docs`, verás que el campo `data` espera bytes codificados en base64:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/json-base64-bytes/image01.png">
</div>

N'utilisez base64 que si vous devez absolument inclure des données binaires dans du JSON et que vous ne pouvez pas utiliser des fichiers pour cela.

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

  "description": "Some data",
  "content": "hello"
}
```

## 用于输出数据的 Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes-for-output-data }

对于输出数据，你也可以在模型配置中为 `bytes` 字段使用 `ser_json_bytes`，Pydantic 会在生成 JSON 响应时将字节以 base64 进行序列化。

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

## 用于输入和输出数据的 Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }