"mode": "absolute",
            "steps": [
              {
                "color": "green",
                "value": null
              },
              {
                "color": "red",
                "value": 80
              }
            ]
          },
          "unit": "short"
        },
        "overrides": []
      },
      "gridPos": {
        "h": 5,
        "w": 6,

    assertEquals(2, ms.count(Color.RED));
  }

  public void testCollectionCreate() {
    Multiset<Color> ms = EnumMultiset.create(asList(Color.RED, Color.YELLOW, Color.RED));
    assertEquals(0, ms.count(Color.BLUE));
    assertEquals(1, ms.count(Color.YELLOW));
    assertEquals(2, ms.count(Color.RED));
  }

  public void testIllegalCreate() {
    Collection<Color> empty = EnumSet.noneOf(Color.class);

```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```

... das liegt daran, dass der Client-Generator für jede *Pfadoperation* die OpenAPI-interne **Operation-ID** verwendet.

detailed output with `-v` option:
```bash
cat input.json | jstream -v -d -1

depth	start	end	type   | value
2	018	023	string | "RGB"
3	041	046	string | "red"
3	048	055	string | "green"
3	057	063	string | "blue"
2	039	065	array  | ["red","green","blue"]
1	004	069	object | {"colors":["red","green","blue"],"desc":"RGB"}
2	087	093	string | "CMYK"
3	111	117	string | "cyan"
3	119	128	string | "magenta"
3	130	138	string | "yellow"

	if [ "$RESULT" != "script passed" ]; then
		echo -e "${RED}${1} Failed${NC}"
		TESTS_RUN_STATUS=$((TESTS_RUN_STATUS & 0))
	else
		echo -e "${GREEN}${1} Passed${NC}"
	fi
}

function verify_resiliency_failure() {
	docs/resiliency/resiliency-verify-failure-script.sh
	RESULT=$(grep "script passed" <resiliency-verify-failure.log)
	if [ "$RESULT" != "script passed" ]; then
		echo -e "${RED}${1} Failed${NC}"

---

Wenn Sie sich unsicher sind, verwenden Sie einfach `def`.

---

**Hinweis**: Sie können `def` und `async def` in Ihren *Pfadoperation-Funktionen* beliebig mischen, so wie Sie es benötigen, und jede einzelne Funktion in der für Sie besten Variante erstellen. FastAPI wird damit das Richtige tun.

Wie dem auch sei, in jedem der oben genannten Fälle wird FastAPI immer noch asynchron arbeiten und extrem schnell sein.

### Mehrere Modelle erstellen { #create-multiple-models }

In **SQLModel** ist jede Modellklasse, die `table=True` hat, ein **Tabellenmodell**.

Und jede Modellklasse, die `table=True` nicht hat, ist ein **Datenmodell**, diese sind tatsächlich nur Pydantic-Modelle (mit ein paar kleinen zusätzlichen Funktionen). 🤓

Wenn Sie eine Abhängigkeit mit `scope="request"` (dem Default) deklarieren, muss jede Unterabhängigkeit ebenfalls einen `scope` von `"request"` haben.

Eine Abhängigkeit mit `scope` von `"function"` kann jedoch Abhängigkeiten mit `scope` von `"function"` und `scope` von `"request"` haben.

    blueQueue.cancelAll()
    assertThat(taskFaker.executeCallCount).isEqualTo(1)
  }

  @Test fun noMoreThanOneWorkerThreadWaitingToStartAtATime() {
    // Enqueueing the red task starts a thread because the head of the queue changed.
    redQueue.execute("red task") {
      log += "red:starting@${taskFaker.nanoTime}"
      taskFaker.sleep(100.µs)
      log += "red:finishing@${taskFaker.nanoTime}"
    }

from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str


items = [
    {"name": "Foo", "description": "There comes my hero"},
    {"name": "Red", "description": "It's my aeroplane"},
]


@app.get("/items/", response_model=list[Item])
async def read_items():