e.prev.next = e
	e.next.prev = e
}

// PushFront inserts a new element e with value v at the front of list l and returns e.
func (l *LruList[K, V]) PushFront(k K, v V) *Entry[K, V] {
	l.lazyInit()
	return l.insertValue(k, v, time.Time{}, &l.root)
}

// PushFrontExpirable inserts a new expirable element e with Value v at the front of list l and returns e.

}
```

Encore une fois, cela convertira les types de données, les validera, permettra de générer la documentation, etc...

## Paramètres multiples body et query

Bien entendu, vous pouvez déclarer autant de paramètres que vous le souhaitez, en plus des paramètres body déjà déclarés.

Vous pouvez aussi retourner des models **Pydantic** (qui seront détaillés plus tard).

Il y a de nombreux autres objets et modèles qui seront automatiquement convertis en JSON. Essayez d'utiliser vos favoris, il est fort probable qu'ils soient déjà supportés.

## Récapitulatif

* Importez `FastAPI`.

      private val source: BufferedSource = source.buffer()

      // Visible for testing.
      @JvmField var dynamicTable = arrayOfNulls<Header>(8)

      // Array is populated back to front, so new entries always have lowest index.
      private var nextHeaderIndex = dynamicTable.size - 1

      @JvmField var headerCount = 0

      @JvmField var dynamicTableByteCount = 0

En utilisant le mode Docker Swarm, vous pouvez commencer par un "cluster" d'une seule machine (il peut même s'agir
d'un serveur à 5 USD/mois) et ensuite vous pouvez vous développer autant que vous le souhaitez en ajoutant d'autres serveurs.

Pour configurer un cluster en mode Docker Swarm avec Traefik et la gestion de HTTPS, suivez ce guide :

* Serveur Python web **prêt à utiliser en production** utilisant Uvicorn et Gunicorn.
* Déploiement CI/CD Kubernetes pour **Azure DevOps** (AKS).
* **Multilangues**. Choisissez facilement l'une des langues intégrées à spaCy durant la mise en place du projet.

    if (insertAt == -1) insertAt = futureTasks.size
    futureTasks.add(insertAt, task)

    // Impact the coordinator if we inserted at the front.
    return insertAt == 0
  }

  /**
   * Schedules immediate execution of [Task.tryCancel] on all currently-enqueued tasks. These calls

  }

  /**
   * Utility for remove and iterator.remove: Delete item at position i. Call only when occupying
   * monitor.
   */
  void removeAt(int i) {
    E[] items = this.items;
    // if removing front item, just advance
    if (i == takeIndex) {
      items[takeIndex] = null;
      takeIndex = inc(takeIndex);
    } else {
      // slide over all others up through putIndex.
      for (; ; ) {

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py hl[26:33] *}

/// tip | Astuce

Ici, nous réutilisons le même modèle Pydantic.

Mais nous aurions pu tout aussi bien pu le valider d'une autre manière.

/// tip | Dica

Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras personalizadas.

Por exemplo, você poderia usá-la para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.

///

/// info | Informação

O OpenAPI 3.1.0 (usado desde o FastAPI 0.99.0) adicionou suporte a `examples`, que faz parte do padrão **JSON Schema**.