## Schritte { #steps }

Angenommen, Sie haben ein Frontend, das in Ihrem Browser unter `http://localhost:8080` läuft, und dessen JavaScript versucht, mit einem Backend zu kommunizieren, das unter `http://localhost` läuft (da wir keinen Port angegeben haben, geht der Browser vom Default-Port `80` aus).

    protected Object getPluginKey(Plugin plugin) {
        return plugin.getKey();
    }

    @Override
    protected Object getPluginExecutionKey(PluginExecution pluginExecution) {
        return pluginExecution.getId();
    }

    @Override
    protected Object getReportPluginKey(ReportPlugin reportPlugin) {
        return reportPlugin.getKey();
    }

    @Override

          .containsAtLeastElementsIn(EnumSet.complementOf(EnumSet.of(UNNECESSARY)));
      for (Map.Entry<RoundingMode, Double> entry : expectedValues.entrySet()) {
        RoundingMode mode = entry.getKey();
        Double expectation = entry.getValue();
        assertWithMessage("roundToDouble(%s, %s)", input, mode)
            .that(BigDecimalMath.roundToDouble(input, mode))
            .isEqualTo(expectation);
      }

In unserem Beispiel können wir also bewirken, dass `tags` spezifisch eine „Liste von Strings“ ist:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Set-Typen { #set-types }

Aber dann denken wir darüber nach und stellen fest, dass sich die Tags nicht wiederholen sollen, es sollen eindeutige Strings sein.

Python hat einen Datentyp speziell für Mengen eindeutiger Dinge: das <abbr title="Menge">`set`</abbr>.

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.

    return newView(unmodifiableSortedMap(delegate), comparator);
  }

  private static <K, V> void putEntryWithChecks(
      SortedMap<K, V> map, Entry<? extends K, ? extends V> entry) {
    K key = checkNotNull(entry.getKey());
    V value = checkNotNull(entry.getValue());
    if (map.containsKey(key)) {
      // When a collision happens, the colliding entry is the first entry
      // of the tail map.

                String content = new String(bytes);
                for (Map.Entry<String, String> rule : transformationRules.entrySet()) {
                    content = content.replaceAll(rule.getKey(), rule.getValue());
                }
                resultData.setData(content.getBytes());
            } catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }

        final Map<String, String> metaConfigMap = crawlingConfig.getConfigParameterMap(ConfigName.META);
        for (final Map.Entry<String, String> entry : metaConfigMap.entrySet()) {
            final String key = entry.getKey();
            final String[] values = entry.getValue().split(",");
            for (final String value : values) {

 * character encoding} using {@link ByteSink#asCharSink(Charset)}. Characters written to the
 * resulting {@code CharSink} will written to the {@code ByteSink} as encoded bytes.
 *
 * @since 14.0
 * @author Colin Decker
 */
@J2ktIncompatible
@GwtIncompatible
public abstract class CharSink {

  /** Constructor for use by subclasses. */
  protected CharSink() {}

  /**

        // Clean up old consecutive failure counters
        consecutiveFailures.entrySet().removeIf(entry -> {
            String key = entry.getKey();
            Long lastFailure = lastFailureTimes.get(key);
            return lastFailure == null || now - lastFailure > FAILURE_RECOVERY_TIME * 2;
        });

        // Update connection metrics