</license>
  </licenses>
  <scm>
    <connection>scm:svn:http://svn.apache.org/repos/asf/maven/components/tags/maven-2.0</connection>
    <developerConnection>scm:svn:https://svn.apache.org/repos/asf/maven/components/tags/maven-2.0</developerConnection>
    <url>http://svn.apache.org/viewcvs.cgi/maven/components/tags/maven-2.0</url>
  </scm>
  <organization>
    <name>Apache Software Foundation</name>

        request.setQuery(query);
        return this;
    }

    /**
     * Adds a tag to filter by.
     * @param tag The tag.
     * @return This builder instance.
     */
    public SuggestRequestBuilder addTag(final String tag) {
        request.addTag(tag);
        return this;
    }

    /**
     * Adds a role to filter by.
     * @param role The role.

            <tag>
              <name>implSpec</name>
              <placement>X</placement>
            </tag>
            <tag>
              <name>jls</name>
              <placement>X</placement>
            </tag>
            <tag>
              <name>revised</name>
              <placement>X</placement>
            </tag>
            <tag>
              <name>spec</name>

Отже, у нашому прикладі, ми можемо зробити `tags` саме "списком рядків":

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Типи множин

Але потім ми подумали, що теги не повинні повторюватися, вони, ймовірно, повинні бути унікальними рядками.

І Python має спеціальний тип даних для множин унікальних елементів — це `set`.

Тому ми можемо оголосити `tags` як множину рядків:

 *
 * <p>Usage example:</p>
 * <pre>
 * {@code
 * DefaultContentsParser parser = new DefaultContentsParser();
 * SuggestItem item = parser.parseSearchWords(words, readings, fields, tags, roles, score, readingConverter, normalizer, analyzer, langs);
 * }
 * </pre>
 *
 * @see ContentsParser
 * @see SuggestItem
 * @see ReadingConverter
 * @see Normalizer
 * @see SuggestAnalyzer
 */

---
title: Sample Markdown Document
author: John Doe
date: 2025-01-15
tags:
  - crawler
  - extractor
  - markdown
---

# Introduction

This is a sample Markdown document for testing the MarkdownExtractor.

## Features

The extractor should handle:

- YAML front matter extraction
- Heading structure
- **Bold text** and *italic text*
- Lists and other formatting

### Code Examples

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Типы множеств { #set-types }

Но затем мы подумали и поняли, что теги не должны повторяться, вероятно, это должны быть уникальные строки.

И в Python есть специальный тип данных для множеств уникальных элементов — `set`.

Тогда мы можем объявить поле `tags` как множество строк:

file_path = Path("./openapi.json")
openapi_content = json.loads(file_path.read_text())

for path_data in openapi_content["paths"].values():
    for operation in path_data.values():
        tag = operation["tags"][0]
        operation_id = operation["operationId"]
        to_remove = f"{tag}-"
        new_operation_id = operation_id[len(to_remove) :]
        operation["operationId"] = new_operation_id

app = FastAPI()


class FilterParams(BaseModel):
    limit: int = Field(100, gt=0, le=100)
    offset: int = Field(0, ge=0)
    order_by: Literal["created_at", "updated_at"] = "created_at"
    tags: list[str] = []


@app.get("/items/")
async def read_items(filter_query: Annotated[FilterParams, Query()]):

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


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


@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item) -> Item:
    return item


@app.get("/items/")
async def read_items() -> list[Item]:
    return [