return Collections.emptyList();
    }

    @Override
    public Artifact transformArtifact(Artifact artifact) {
        return artifact;
    }

    @Override
    public Collection<? extends Metadata> finish(Collection<? extends Artifact> artifacts) {
        return snapshots.values();
    }

   * into user code.
   *
   * @param enqueuedCall a call to enqueue in the synchronized block
   * @param finishedCall a call to finish in the synchronized block
   * @param finishedAsyncCall an async call to finish in the synchronized block
   */
  private fun promoteAndExecute(
    enqueuedCall: AsyncCall? = null,
    finishedCall: RealCall? = null,

Et seront aussi utilisés dans chaque *opération de chemin* de la documentation utilisant ces modèles :

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Support de l'éditeur

Dans votre éditeur, vous aurez des annotations de types et de l'auto-complétion partout dans votre fonction (ce qui n'aurait pas été le cas si vous aviez utilisé un classique `dict` plutôt qu'un modèle Pydantic) :

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

    @Override
    public void executionFailure(String projectId, boolean halted, String exception) {}

    @Override
    public void mojoStarted(ExecutionEvent event) {}

    @Override
    public void finish(int exitCode) throws Exception {}

    @Override
    public void fail(Throwable t) throws Exception {}

    @Override
    public void log(String msg) {
        output.accept(msg);
    }

    @Override

    void projectFinished(String projectId);

    void executionFailure(String projectId, boolean halted, String exception);

    void mojoStarted(ExecutionEvent event);

    void finish(int exitCode) throws Exception;

    void fail(Throwable t) throws Exception;

    void log(String msg);

    void transfer(String projectId, TransferEvent e);

Le principe est le suivant : vous écrivez la définition du schéma au format YAML dans la docstring de chaque fonction gérant une route.

Et il génère des schémas OpenAPI.

C'est ainsi que cela fonctionne dans Flask, Starlette, Responder, etc.

Mais alors, nous avons à nouveau le problème d'avoir une micro-syntaxe, dans une docstring Python (un gros morceau de YAML).

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial011.py hl[9] *}

Ce qui fait qu'avec une URL comme :

```
http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar
```

vous recevriez les valeurs des multiples paramètres de requête `q` (`foo` et `bar`) dans une `list` Python au sein de votre fonction de **path operation**, dans le paramètre de fonction `q`.

          - update-outdated
          - add-missing
          - update-and-add
          - remove-removable
      language:
        description: Language to translate to as a letter code (e.g. "es" for Spanish)
        type: string
        required: false
        default: ""
      en_path:
        description: File path in English to translate (e.g. docs/en/docs/index.md)
        type: string
        required: false

if [[ "$TFCI_DOCKER_PULL_ENABLE" == 1 ]]; then
  # Simple retry logic for docker-pull errors. Sleeps if a pull fails.
  # Pulling an already-pulled container image will finish instantly, so
  # repeating the command costs nothing.
  docker pull "$TFCI_DOCKER_IMAGE" || sleep 15
  docker pull "$TFCI_DOCKER_IMAGE" || sleep 30
  docker pull "$TFCI_DOCKER_IMAGE" || sleep 60

    CRAWLING_EXCEPTION,
    /** Indicates no URL is available in the queue. */
    NO_URL_IN_QUEUE,
    /** Indicates the start of a crawler thread. */
    START_THREAD,
    /** Indicates the finish of a crawler thread. */
    FINISHED_THREAD,
    /** Indicates no response processor is available. */
    NO_RESPONSE_PROCESSOR,
    /** Indicates no rule is available for processing. */
    NO_RULE,