long seed = new Random().nextLong();
    Random random = new Random(seed);
    insertRandomly(elements, q, random);
    return seed;
  }

  private static void insertRandomly(
      ArrayList<Integer> elements, MinMaxPriorityQueue<Integer> q, Random random) {
    while (!elements.isEmpty()) {
      int selectedIndex = random.nextInt(elements.size());

import java.math.BigInteger;
import java.util.Random;

/**
 * Utilities for benchmarks.
 *
 * <p>In many cases, we wish to vary the order of magnitude of the input as much as we want to vary
 * the input itself, so most methods which generate values use an exponential distribution varying
 * the order of magnitude of the generated values uniformly at random.
 *
 * @author Louis Wasserman
 */

## Misture `Path`, `Query` e parâmetros de corpo

Primeiro, é claro, você pode misturar `Path`, `Query` e declarações de parâmetro no corpo da requisição livremente e o **FastAPI** saberá o que fazer.

E você também pode declarar parâmetros de corpo como opcionais, definindo o valor padrão com `None`:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="17-19"
{!> ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_py310.py!}
```

////

  // tweak this to control hit rate
  @Param("2.5")
  double concentration;

  Random random = new Random();

  LoadingCache<Integer, Integer> cache;

  int max;

  static AtomicLong requests = new AtomicLong(0);
  static AtomicLong misses = new AtomicLong(0);

  @BeforeExperiment
  void setUp() {
    // random integers will be generated in this range, then raised to the

import java.math.BigInteger;
import java.util.Random;

/**
 * Utilities for benchmarks.
 *
 * <p>In many cases, we wish to vary the order of magnitude of the input as much as we want to vary
 * the input itself, so most methods which generate values use an exponential distribution varying
 * the order of magnitude of the generated values uniformly at random.
 *
 * @author Louis Wasserman
 */

No Python 3.6 e superior (incluindo o Python 3.10), você pode utilizar o tipo `Union` de `typing`, e colocar dentro dos colchetes os possíveis tipos aceitáveis.

No Python 3.10 também existe uma **nova sintaxe** onde você pode colocar os possívels tipos separados por uma <abbr title='também chamado de "bitwise ou operador", mas o significado é irrelevante aqui'>barra vertical (`|`)</abbr>.

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="1"

Você pode utilizar `Security` para declarar dependências (assim como `Depends`), porém o `Security` também recebe o parâmetros `scopes` com uma lista de escopos (strings).

Neste caso, nós passamos a função `get_current_active_user` como dependência para `Security` (da mesma forma que nós faríamos com `Depends`).

Mas nós também passamos uma `list` de escopos, neste caso com apenas um escopo: `items` (poderia ter mais).

    sink.assertBytes(new byte[] {1, 2, 0, 0}); // padded with zeros
  }

  public void testString() {
    Random random = new Random();
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
      byte[] bytes = new byte[64];
      random.nextBytes(bytes);
      String s = new String(bytes, UTF_16LE); // so all random strings are valid
      assertEquals(
          new Sink(4).putUnencodedChars(s).hash(),

    treeMultiset = TreeMultiset.create();

    Random random = new Random();

    int sizeRemaining = size;

    // TODO(kevinb): generate better test contents for multisets
    while (sizeRemaining > 0) {
      // The JVM will return interned values for small ints.
      Integer value = random.nextInt(1000) + 128;
      int count = min(random.nextInt(10) + 1, sizeRemaining);
      sizeRemaining -= count;

    treeMultiset = TreeMultiset.create();

    Random random = new Random();

    int sizeRemaining = size;

    // TODO(kevinb): generate better test contents for multisets
    while (sizeRemaining > 0) {
      // The JVM will return interned values for small ints.
      Integer value = random.nextInt(1000) + 128;
      int count = min(random.nextInt(10) + 1, sizeRemaining);
      sizeRemaining -= count;