/**
 * Funnels for common types. All implementations are serializable.
 *
 * @author Dimitris Andreou
 * @since 11.0
 */
@Beta
public final class Funnels {
  private Funnels() {}

  /** Returns a funnel that extracts the bytes from a {@code byte} array. */
  public static Funnel<byte[]> byteArrayFunnel() {
    return ByteArrayFunnel.INSTANCE;
  }

  private enum ByteArrayFunnel implements Funnel<byte[]> {
    INSTANCE;

            return ConfigType.FILE;
        }
        if (ConfigType.DATA.getTypePrefix().equals(configType)) {
            return ConfigType.DATA;
        }
        return null;
    }

    /**
     * Extracts the actual ID from a config ID by removing the type prefix.
     * Config IDs are formatted as [type_prefix][actual_id], so this method
     * returns everything after the first character.
     *

Guillaume Nodet <******@****.***> 1729859506 +0200

Sie können Beispiele für die Daten deklarieren, die Ihre App empfangen kann.

Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.

# 추가 데이터 자료형 { #extra-data-types }

지금까지 일반적인 데이터 자료형을 사용했습니다. 예를 들면 다음과 같습니다:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

하지만 더 복잡한 데이터 자료형 또한 사용할 수 있습니다.

그리고 지금까지와 같은 기능들을 여전히 사용할 수 있습니다.

* 훌륭한 편집기 지원.
* 들어오는 요청의 데이터 변환.
* 응답 데이터의 데이터 변환.
* 데이터 검증.
* 자동 어노테이션과 문서화.

## 다른 데이터 자료형 { #other-data-types }

아래의 추가적인 데이터 자료형을 사용할 수 있습니다:

* `UUID`:
    * 표준 "범용 고유 식별자"로, 많은 데이터베이스와 시스템에서 ID로 사용됩니다.

# 요청 예제 데이터 선언 { #declare-request-example-data }

여러분의 앱이 받을 수 있는 데이터 예제를 선언할 수 있습니다.

여기 이를 위한 몇 가지 방식이 있습니다.

## Pydantic 모델 속 추가 JSON 스키마 데이터 { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

생성된 JSON 스키마에 추가될 Pydantic 모델을 위한 `examples`을 선언할 수 있습니다.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

추가 정보는 있는 그대로 해당 모델의 **JSON 스키마** 결과에 추가되고, API 문서에서 사용합니다.

# 追加データ型 { #extra-data-types }

今まで、以下のような一般的なデータ型を使用してきました:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

しかし、より複雑なデータ型を使用することもできます。

そして、今まで見てきたのと同じ機能を持つことになります:

* 素晴らしいエディタのサポート。
* 受信したリクエストからのデータ変換。
* レスポンスデータのデータ変換。
* データの検証。
* 自動注釈と文書化。

## 他のデータ型 { #other-data-types }

ここでは、使用できる追加のデータ型のいくつかを紹介します:

* `UUID`:
    * 多くのデータベースやシステムで共通のIDとして使用される、標準的な「ユニバーサルにユニークな識別子」です。
    * リクエストとレスポンスでは`str`として表現されます。

        archiveClassifier.set("darwin-x86_64")
        archiveExtension.set('tar.gz')
    }

    tasks.register('extracted', Copy) {
        from('.')
        destinationDir = file('build/extractedDistro')
    }

    tasks.register("extractedAssemble").configure {
        dependsOn('extracted')
    }

    tasks.named("assemble").configure {
        dependsOn('tar')
    }
}

def calculateBranchVersion() {

        then:
        result.task(":darwin-tar:checkLicense").outcome == TaskOutcome.FAILED
        result.output.contains("> expected line [2] in " +
                "[./darwin-tar/build/tar-extracted/elasticsearch-${VersionProperties.getElasticsearch()}/LICENSE.txt] " +
                "to be [elastic license coorp stuff line 2] but was [unknown license content line 2]")
    }

        previously saved dataset.
    *   Add `.element_spec` property to `tf.data.DatasetSpec` to access the
        inner spec. This can be used to extract the structure of nested
        datasets.
    *   Add `tf.data.experimental.AutoShardingPolicy.HINT` which can be used to
        provide hints to tf.distribute-based auto-sharding as to where in the