*/
    @Test
    @DisplayName("Encode should call NdrBuffer.enc_ndr_hyper with correct value")
    public void testEncodeInteraction() throws NdrException {
        NdrBuffer buf = mock(NdrBuffer.class);
        NdrHyper hyper = new NdrHyper(12345L);
        hyper.encode(buf);
        verify(buf, times(1)).enc_ndr_hyper(12345L);
    }

    /**

# JSON-kompatibler Encoder

Es gibt Fälle, da möchten Sie einen Datentyp (etwa ein Pydantic-Modell) in etwas konvertieren, das kompatibel mit JSON ist (etwa ein `dict`, eine `list`e, usw.).

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

# JSON Compatible Encoder

Hay algunos casos en los que podrías necesitar convertir un tipo de dato (como un modelo de Pydantic) a algo compatible con JSON (como un `dict`, `list`, etc).

Por ejemplo, si necesitas almacenarlo en una base de datos.

Para eso, **FastAPI** proporciona una función `jsonable_encoder()`.

## Usando el `jsonable_encoder`

Imaginemos que tienes una base de datos `fake_db` que solo recibe datos compatibles con JSON.

    }

    @ParameterizedTest(name = "decode({1}) -> {2}")
    @MethodSource("decodeProvider")
    void testDecode(String encoded, byte[] expected) {
        // Act
        byte[] actual = Base64.decode(encoded);
        // Assert
        assertArrayEquals(expected, actual, "Base64.decode should return original bytes");
    }

    @Test
    @DisplayName("encode should throw NPE on null input")
    void testEncodeNull() {

        // When
        int encoded = messageBlock.encode(buffer, encodeIndex);
        int decoded = messageBlock.decode(buffer, decodeIndex);

        // Then
        assertEquals(encodeLength, encoded);
        assertEquals(decodeLength, decoded);
        verify(messageBlock).encode(buffer, encodeIndex);
        verify(messageBlock).decode(buffer, decodeIndex);
    }

                    logger.debug("Failed to decode {}", hash, e);
                }
            }
        }
        return hash;
    }

    /**
     * Encodes a similar document hash using GZIP compression and Base64 encoding.
     * This reduces storage space for hash values while maintaining uniqueness.
     *
     * @param hash the hash string to encode

Для этого можно использовать функцию `jsonable_encoder`.

Она принимает объект, например, модель Pydantic, и возвращает его версию, совместимую с JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

В данном примере она преобразует Pydantic модель в `dict`, а `datetime` - в `str`.

    }

    /*
     * Encode and decode 64 bit integers
     */

    /**
     * Encodes a 64-bit unsigned integer in big-endian byte order.
     *
     * @param l the long value to encode
     * @param dst the destination byte array
     * @param di the starting index in the destination array

🎏 🌌, 👉 💽 🚫🔜 📨 Pydantic 🏷 (🎚 ⏮️ 🔢), 🕴 `dict`.

👆 💪 ⚙️ `jsonable_encoder` 👈.

⚫️ 📨 🎚, 💖 Pydantic 🏷, & 📨 🎻 🔗 ⏬:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001.py hl[5,22] *}

👉 🖼, ⚫️ 🔜 🗜 Pydantic 🏷 `dict`, & `datetime` `str`.

        // Decode into first instance
        FileStandardInfo firstInstance = new FileStandardInfo();
        firstInstance.decode(originalBuffer, 0, originalBuffer.length);

        // Encode from first instance
        byte[] encodedBuffer = new byte[22];
        firstInstance.encode(encodedBuffer, 0);

        // Decode into second instance