protected Queue<T> delegate() {
      return mmHeap;
    }

    @Override
    public @Nullable T poll() {
      return mmHeap.pollLast();
    }
  }

  public enum HeapType {
    MIN_MAX {
      @Override
      public Queue<Integer> create(Comparator<Integer> comparator) {
        return MinMaxPriorityQueue.orderedBy(comparator).create();
      }
    },
    PRIORITY_QUEUE {
      @Override

            break;
        case DISMAX:
            ((DisMaxQueryBuilder) queryBuilder).add(innerQueryBuilder);
            break;
        default:
            break;
        }
        return this;
    }

    /**
     * Enumeration of supported query types.
     */
    enum QueryType {
        /** Boolean query type. */
        BOOL,
        /** DisMax query type. */
        DISMAX;
    }

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

   * {@code A -> B}.
   *
   * @since 9.0 (in 1.0 as {@code com.google.common.base.Service.State})
   */
  enum State {
    /** A service in this state is inactive. It does minimal work and consumes minimal resources. */
    NEW,

    /** A service in this state is transitioning to {@link #RUNNING}. */
    STARTING,

    /** A service in this state is operational. */
    RUNNING,

class MessageOutput(BaseModel):
    body: str = ""
    events: list[MessageEvent] = []


class Message(BaseModel):
    input: str
    output: MessageOutput


app = FastAPI(title="Minimal FastAPI App", version="1.0.0")


@app.post("/messages", response_model=Message)
async def create_message(input_message: str) -> Message:
    return Message(
        input=input_message,

theme: jekyll-theme-minimal...

            Mockito.when(mock.getServerSignature()).thenReturn(mockServerSig);
            Mockito.when(mock.getKdcSignature()).thenReturn(mockKdcSig);
        })) {

            // Create minimal PAC data
            byte[] pacData = createMinimalPacData();

            // Test constructor
            KerberosPacAuthData authData = new KerberosPacAuthData(pacData, keys);
            assertNotNull(authData.getPac());

            assertThrows(ArrayIndexOutOfBoundsException.class, () -> {
                response.readDataWireFormat(buffer, 0, 0);
            });
        }

        @Test
        @DisplayName("Should handle minimal DFS referral buffer")
        void testReadDataWireFormatMinimalBuffer() {
            byte[] buffer = createMinimalDfsReferralBuffer();

            int bytesRead = response.readDataWireFormat(buffer, 0, buffer.length);

        assertEquals("Invalid PAC credential type", exception.getMessage());
    }

    /**
     * Tests the constructor with a byte array that is larger than the minimal buffer size.
     */
    @Test
    void testConstructorWithDataMuchLarger() {
        // A byte array with a length greater than 32 should also be considered too large.
        byte[] veryLargeData = new byte[100];

Puedes definir parámetros de Cookie de la misma manera que defines los parámetros `Query` y `Path`.

## Importar `Cookie` { #import-cookie }

Primero importa `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Declarar parámetros de `Cookie` { #declare-cookie-parameters }

Luego declara los parámetros de cookie usando la misma estructura que con `Path` y `Query`.