For that, we update the Pydantic model `TokenData` with a new property `scopes`.

By validating the data with Pydantic we can make sure that we have, for example, exactly a `list` of `str` with the scopes and a `str` with the `username`.

Instead of, for example, a `dict`, or something else, as it could break the application at some point later, making it a security risk.

        return getName();
    }

    static String unescape(final String str) throws NumberFormatException, UnsupportedEncodingException {
        char ch;
        int i, j, state, len;
        char[] out;
        final byte[] b = new byte[1];

        if (str == null) {
            return null;
        }

        len = str.length();
        out = new char[len];
        state = 0;

  }

  public void testFlatteningToImmutableSetMultimap() {
    Collector<String, ?, ImmutableSetMultimap<Character, Character>> collector =
        flatteningToImmutableSetMultimap(
            str -> str.charAt(0), str -> asList(str.substring(1).toCharArray()).stream());
    BiPredicate<Multimap<?, ?>, Multimap<?, ?>> equivalence =
        Equivalence.equals()

        }
        if (domainName != null) {
            String str;

            if (type == SID_TYPE_DOMAIN) {
                str = domainName;
            } else if (type == SID_TYPE_WKN_GRP || domainName.equals("BUILTIN")) {
                if (type == SID_TYPE_UNKNOWN) {
                    str = toString();
                } else {
                    str = acctName;
                }
            } else {

## Классы как зависимости

Вы можете заметить, что для создания экземпляра класса в Python используется тот же синтаксис.

Например:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

В данном случае `fluffy` является экземпляром класса `Cat`.

А чтобы создать `fluffy`, вы "вызываете" `Cat`.

Ihr Responsemodell könnte Defaultwerte haben, wie:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}

* `description: Union[str, None] = None` (oder `str | None = None` in Python 3.10) hat einen Defaultwert `None`.
* `tax: float = 10.5` hat einen Defaultwert `10.5`.
* `tags: List[str] = []` hat eine leere Liste als Defaultwert: `[]`.

Aber Sie möchten diese vielleicht vom Resultat ausschließen, wenn Sie gar nicht gesetzt wurden.

	for _, opt := range opts {
		str := stmt.Quote(opt.DBName)
		if opt.Expression != "" {
			str = opt.Expression
		} else if opt.Length > 0 {
			str += fmt.Sprintf("(%d)", opt.Length)
		}

		if opt.Collate != "" {
			str += " COLLATE " + opt.Collate
		}

		if opt.Sort != "" {
			str += " " + opt.Sort
		}
		results = append(results, clause.Expr{SQL: str})
	}
	return
}

🔢 🔢 🔜 🤔 ⏩:

* 🚥 🔢 📣 **➡**, ⚫️ 🔜 ⚙️ ➡ 🔢.
* 🚥 🔢 **⭐ 🆎** (💖 `int`, `float`, `str`, `bool`, ♒️) ⚫️ 🔜 🔬 **🔢** 🔢.
* 🚥 🔢 📣 🆎 **Pydantic 🏷**, ⚫️ 🔜 🔬 📨 **💪**.

/// note

FastAPI 🔜 💭 👈 💲 `q` 🚫 ✔ ↩️ 🔢 💲 `= None`.

 `Union` `Union[str, None]` 🚫 ⚙️ FastAPI, ✋️ 🔜 ✔ 👆 👨‍🎨 🤝 👆 👍 🐕‍🦺 & 🔍 ❌.

///

## 🍵 Pydantic

### `UploadFile`

`UploadFile` 은 다음과 같은 어트리뷰트가 있습니다:

* `filename` : 문자열(`str`)로 된 업로드된 파일의 파일명입니다 (예: `myimage.jpg`).
* `content_type` : 문자열(`str`)로 된 파일 형식(MIME type / media type)입니다 (예: `image/jpeg`).

## Klassen als Abhängigkeiten

Möglicherweise stellen Sie fest, dass Sie zum Erstellen einer Instanz einer Python-Klasse die gleiche Syntax verwenden.

Zum Beispiel:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

In diesem Fall ist `fluffy` eine Instanz der Klasse `Cat`.

Und um `fluffy` zu erzeugen, rufen Sie `Cat` auf.