@SuppressWarnings("unchecked")
        List<String> tags = (List<String>) updated.get(FieldNames.TAGS);
        assertTrue(tags.contains("existing"));
    }

    @Test
    public void testConcatValues() {
        // Test static concatValues method
        List<String> dest = new java.util.ArrayList<>();
        dest.add("existing");

from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str | None = None
    description: str | None = None
    price: float | None = None
    tax: float = 10.5
    tags: list[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},

@app.get("/items/")
async def read_items(
    id: Annotated[Union[str, None], AfterValidator(check_valid_id)] = None,
):
    if id:
        item = data.get(id)
    else:
        id, item = random.choice(list(data.items()))

package gradlebuild.binarycompatibility.sources

sealed interface SinceTagStatus {
    data class Present(val version: String): SinceTagStatus
    data object NotNeeded: SinceTagStatus
    data class Inconsistent(val versions: List<String?>): SinceTagStatus
    data object Missing: SinceTagStatus

  }

  public void testEncloseAll_nullValue() {
    List<@Nullable Integer> nullFirst = Lists.newArrayList(null, 0);
    assertThrows(NullPointerException.class, () -> Range.encloseAll((List<Integer>) nullFirst));
    List<@Nullable Integer> nullNotFirst = Lists.newArrayList(0, null);
    assertThrows(NullPointerException.class, () -> Range.encloseAll((List<Integer>) nullNotFirst));
  }

  public void testEquivalentFactories() {

///

`response_model` recebe o mesmo tipo que você declararia para um campo de modelo Pydantic, então, pode ser um modelo Pydantic, mas também pode ser, por exemplo, uma `list` de modelos Pydantic, como `List[Item]`.

O FastAPI usará este `response_model` para fazer toda a documentação de dados, validação, etc. e também para **converter e filtrar os dados de saída** para sua declaração de tipo.

/// tip | Dica

import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.io.Writer;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Date;
import java.util.List;

import org.codelibs.core.io.CloseableUtil;
import org.codelibs.core.lang.StringUtil;
import org.codelibs.curl.CurlResponse;
import org.codelibs.fess.Constants;
import org.codelibs.fess.dict.DictionaryException;

## Lista de modelos { #list-of-models }

Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.

Para isso, use o padrão Python `typing.List` (ou simplesmente `list` no Python 3.9 e superior):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}

import com.google.j2objc.annotations.Weak;
import java.lang.reflect.Method;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Objects;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.ConcurrentMap;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArraySet;

        }
    }

    private
    fun generateSingleProjectReadme(
        specificContentId: String,
        templateFolder: Directory,
        settings: InitSettings, comments: Map<String, List<String>>,
        descriptor: CompositeProjectInitDescriptor, projectLayoutSetupRegistry: ProjectLayoutSetupRegistry
    ) {