from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: Union[bool, None] = None


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: Union[bool, None] = None


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):

    }

    public void bool(BoolCall<RelatedQueryCQ> boolLambda) {
        bool(boolLambda, null);
    }

    public void bool(BoolCall<RelatedQueryCQ> boolLambda, ConditionOptionCall<BoolQueryBuilder> opLambda) {
        RelatedQueryCQ mustQuery = new RelatedQueryCQ();
        RelatedQueryCQ shouldQuery = new RelatedQueryCQ();
        RelatedQueryCQ mustNotQuery = new RelatedQueryCQ();

    }

    public void bool(BoolCall<RoleTypeCQ> boolLambda) {
        bool(boolLambda, null);
    }

    public void bool(BoolCall<RoleTypeCQ> boolLambda, ConditionOptionCall<BoolQueryBuilder> opLambda) {
        RoleTypeCQ mustQuery = new RoleTypeCQ();
        RoleTypeCQ shouldQuery = new RoleTypeCQ();
        RoleTypeCQ mustNotQuery = new RoleTypeCQ();
        RoleTypeCQ filterQuery = new RoleTypeCQ();

import (
	"encoding/binary"
	"errors"
	"flag"
	"fmt"
	"log"
	"os"

	"github.com/olekukonko/tablewriter"
	"github.com/pkg/xattr"
)

var (
	path, name string
	value      uint64
	set, list  bool
)

func getxattr(path, name string) (uint64, error) {
	buf, err := xattr.LGet(path, name)
	if err != nil {
		return 0, err
	}

	return binary.LittleEndian.Uint64(buf[:8]), nil
}

type Polymorphic struct {
	PolymorphicID   *Field
	PolymorphicType *Field
	Value           string
}

type Reference struct {
	PrimaryKey    *Field
	PrimaryValue  string
	ForeignKey    *Field
	OwnPrimaryKey bool
}

func (schema *Schema) parseRelation(field *Field) *Relationship {
	var (
		err        error
		fieldValue = reflect.New(field.IndirectFieldType).Interface()
		relation   = &Relationship{

        bool((must, should, mustNot, filter) -> notLambda.callback(mustNot), opLambda);
    }

    public void bool(BoolCall<WebAuthenticationCQ> boolLambda) {
        bool(boolLambda, null);
    }

    public void bool(BoolCall<WebAuthenticationCQ> boolLambda, ConditionOptionCall<BoolQueryBuilder> opLambda) {

# 追加データ型

今までは、以下のような一般的なデータ型を使用してきました:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

しかし、より複雑なデータ型を使用することもできます。

そして、今まで見てきたのと同じ機能を持つことになります:

* 素晴らしいエディタのサポート
* 受信したリクエストからのデータ変換
* レスポンスデータのデータ変換
* データの検証
* 自動注釈と文書化

## 他のデータ型

ここでは、使用できる追加のデータ型のいくつかを紹介します:

* `UUID`:
    * 多くのデータベースやシステムで共通のIDとして使用される、標準的な「ユニバーサルにユニークな識別子」です。
    * リクエストとレスポンスでは`str`として表現されます。
* `datetime.datetime`:

	}
}

// Tests validate metadata extraction from http headers.
func TestExtractMetadataHeaders(t *testing.T) {
	testCases := []struct {
		header     http.Header
		metadata   map[string]string
		shouldFail bool
	}{
		// Validate if there a known 'content-type'.
		{
			header: http.Header{
				"Content-Type": []string{"image/png"},
			},
			metadata: map[string]string{
				"content-type": "image/png",
			},

	if rv != "" {
		ropts.VersionID = string(rv)
	}
	err := s3.client.RemoveObject(ctx, s3.Bucket, s3.getDest(object), ropts)
	return s3.ToObjectError(err, object)
}

func (s3 *warmBackendS3) InUse(ctx context.Context) (bool, error) {
	result, err := s3.core.ListObjectsV2(s3.Bucket, s3.Prefix, "", "", slashSeparator, 1)
	if err != nil {
		return false, s3.ToObjectError(err)
	}