"${PWD}/mc" cp /etc/hosts minio/bucket/testobj

		sudo chown -R ${USER}. "${WORK_DIR}/disk${i}"
	done

	for vid in $("${PWD}/mc" ls --json --versions minio/bucket/testobj | jq -r .versionId); do
		"${PWD}/mc" cat --vid "${vid}" minio/bucket/testobj | md5sum
	done

	pkill minio
	sleep 3
}

function main() {
	start_port=$(shuf -i 10000-65000 -n 1)

	start_minio_4drive ${start_port}

        Iterator<Restriction> i1 = r1.iterator();
        Iterator<Restriction> i2 = r2.iterator();
        Restriction res1 = i1.next();
        Restriction res2 = i2.next();

        boolean done = false;
        while (!done) {
            if (res1.getLowerBound() == null
                    || res2.getUpperBound() == null
                    || res1.getLowerBound().compareTo(res2.getUpperBound()) <= 0) {

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial001b_py39.py hl[2,7] *}

/// info | Info

Der Parameter `response_class` wird auch verwendet, um den „Medientyp“ der Response zu definieren.

### Warnung bezüglich des Ersetzens { #warning-about-replacing }

Das bedeutet, dass, wenn Sie den Artikel `bar` aktualisieren wollen, mittels `PUT` und folgendem Body:

```Python
{
    "name": "Barz",
    "price": 3,
    "description": None,
}
```

weil das bereits gespeicherte Attribut `"tax": 20.2` nicht enthalten ist, das Eingabemodell den Defaultwert `"tax": 10.5` erhalten würde.

		Err:     "key with given key ID already exits",
	}

	// ErrKeyNotFound is an error returned by the KMS when trying to
	// use a key that does not exist.
	ErrKeyNotFound = Error{
		Code:    http.StatusNotFound,
		APICode: "kms:KeyNotFound",
		Err:     "key with given key ID does not exist",
	}

	// ErrDecrypt is an error returned by the KMS when the decryption
	// of a ciphertext failed.
	ErrDecrypt = Error{

   
   
   *TensorFlow release binaries version 1.6 and higher are prebuilt with AVX instruction sets.*
   
   
   Therefore on any CPU that does not have these instruction sets, either CPU or GPU version of TF will fail to load.
   
   Apparently, your CPU model does not support AVX instruction sets. You can still use TensorFlow with the alternatives given below:
   
      * Try Google Colab to use TensorFlow.

Als Nächstes fügen wir den Code hinzu, um zu dokumentieren, wie diese *externe API* aussehen sollte, um den Callback von *Ihrer API* zu empfangen.

Da Sie den Uvicorn-Server direkt aus Ihrem Code ausführen, können Sie Ihr Python-Programm (Ihre FastAPI-Anwendung) direkt aus dem Debugger aufrufen.

---

Zum Beispiel können Sie in Visual Studio Code:

* Zum „Debug“-Panel gehen.
* „Konfiguration hinzufügen ...“ auswählen.
* „Python“ auswählen.
* Den Debugger mit der Option „`Python: Current File (Integrated Terminal)`“ ausführen.

		maxEntries = opts.count
	}

	done := false
	remaining := opts.count

	for !done {
		// Read up to max number of entries.
		fis, err := d.Readdir(maxEntries)
		if err != nil {
			if err == io.EOF {
				break
			}
			return nil, osErrToFileErr(err)
		}
		if opts.count > -1 {
			if remaining <= len(fis) {
				fis = fis[:remaining]
				done = true
			}
		}

Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
```

und dann aufrufen:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```