delegate.test();
    }
    return this;
  }

  private void testItems() {
    for (T item : items) {
      /*
       * TODO(cpovirk): consider no longer running these equivalent() tests on every Equivalence,
       * since the Equivalence base type now implements this logic itself
       */
      assertTrue(item + " must be inequivalent to null", !equivalence.equivalent(item, null));

        this.dialects = new int[dvs.size()];
        int i = 0;
        for (final DialectVersion ver : dvs) {
            this.dialects[i] = ver.getDialect();
            i++;
        }

        if (config.getMaximumVersion().atLeast(DialectVersion.SMB210)) {

## Caso de uso

Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de _machine learning_** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

  <!--
   | With toolchains you can refer to installations on your system. This
   | way you don't have to hardcode paths in your pom.xml.
   |
   | Every toolchain consist of 3 elements:
   | * type: the type of tool. An often used value is 'jdk'. Toolchains-aware
   |   plugins should document which type you must use.
   |
   | * provides: A list of key/value-pairs.

import okhttp3.Protocol
import okhttp3.TlsVersion
import okhttp3.WebSocketListener
import okhttp3.internal.http2.Settings
import okio.Buffer
import org.junit.Ignore
import org.junit.Test

/**
 * Access every type, function, and property from Kotlin to defend against unexpected regressions in
 * modern 4.0.x kotlin source-compatibility.
 */
@Suppress(
  "ASSIGNED_BUT_NEVER_ACCESSED_VARIABLE",
  "UNUSED_ANONYMOUS_PARAMETER",

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **parámetros query** en el request y te proporcionará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación

Puedes ver los parámetros query en la UI de documentación en `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/query-param-models/image01.png">
</div>

## Prohibir Parámetros Query Extras

O **FastAPI** irá **extrair** os dados de **cada campo** a partir dos **cabeçalhos** da requisição e te retornará o modelo do Pydantic que você definiu.

### Checando a documentação

Você pode ver os headers necessários na interface gráfica da documentação em `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/header-param-models/image01.png">
</div>

### Proibindo Cabeçalhos adicionais

# 2. tf_nightly-a.b.c.devYYYYMMDD-py3-none-any.whl
pure_python_whl=$(ls "$TFCI_OUTPUT_DIR"/*py3-none-any*)
pure_python_whl=$(basename "${pure_python_whl}")

# Extract the package name from the wheel name. That is, extract every character
# before the pattern "-py3-" in the wheel name.
pkg_name=$(echo "${pure_python_whl}" | awk -F'-py3-' '{print $1}')

# Save the current working directory and then switch to the output directory.

   *
   * @param array a <i>nonempty</i> array of unsigned {@code long} values
   * @return the value present in {@code array} that is less than or equal to every other value in
   *     the array according to {@link #compare}
   * @throws IllegalArgumentException if {@code array} is empty
   */
  public static long min(long... array) {
    checkArgument(array.length > 0);

### Documentação da API

Se você acessar a documentação da API, verá que ela tem os **schemas** para os dados a serem enviados nas requisições e recebidos nas respostas:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Você pode ver esses schemas porque eles foram declarados com os modelos no app.