ORRW R13<<4, R8, R26                       // 1a110d2a
	ORR R3<<22, R5, R6                         // a65803aa
	PRFM (R8), $25                             // 190180f9
	PRFM (R2), PLDL1KEEP                       // 400080f9
	//TODO PRFM (R27)(R30.SXTW<<3), PLDL2STRM  // 63dbbff8
	//TODO PRFUM 22(R16), PSTL1KEEP            // 106281f8
	RBITW R9, R22                              // 3601c05a

github.com/go-logr/logr v1.2.2/go.mod h1:jdQByPbusPIv2/zmleS9BjJVeZ6kBagPoEUsqbVz/1A=
github.com/go-logr/logr v1.4.2 h1:6pFjapn8bFcIbiKo3XT4j/BhANplGihG6tvd+8rYgrY=
github.com/go-logr/logr v1.4.2/go.mod h1:9T104GzyrTigFIr8wt5mBrctHMim0Nb2HLGrmQ40KvY=
github.com/go-logr/stdr v1.2.2 h1:hSWxHoqTgW2S2qGc0LTAI563KZ5YKYRhT3MFKZMbjag=
github.com/go-logr/stdr v1.2.2/go.mod h1:mMo/vtBO5dYbehREoey6XUKy/eSumjCCveDpRre4VKE=

    assertThat(set.subSet(2, 3)).containsExactly(2).inOrder();
    assertThat(set.subSet(1, 3)).containsExactly(1, 2).inOrder();
    assertThat(set.subSet(1, 2)).containsExactly(1).inOrder();
    assertThat(set.subSet(2, 2)).isEmpty();
    assertThat(set.subSet(Integer.MIN_VALUE, Integer.MAX_VALUE)).containsExactly(1, 2, 3).inOrder();
    assertThat(set.subSet(1, true, 3, true)).containsExactly(1, 2, 3).inOrder();

pkg debug/elf, const R_MIPS_GOT16 = 9
pkg debug/elf, const R_MIPS_GOT16 R_MIPS
pkg debug/elf, const R_MIPS_GOT_DISP = 19
pkg debug/elf, const R_MIPS_GOT_DISP R_MIPS
pkg debug/elf, const R_MIPS_GOT_HI16 = 22
pkg debug/elf, const R_MIPS_GOT_HI16 R_MIPS
pkg debug/elf, const R_MIPS_GOT_LO16 = 23
pkg debug/elf, const R_MIPS_GOT_LO16 R_MIPS
pkg debug/elf, const R_MIPS_GOT_OFST = 21
pkg debug/elf, const R_MIPS_GOT_OFST R_MIPS

In einigen Fällen ist es sogar möglich, sowohl Pydantic‑v1‑ als auch Pydantic‑v2‑Modelle in derselben **Pfadoperation** Ihrer FastAPI‑App zu verwenden:

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}

Im obigen Beispiel ist das Eingabemodell ein Pydantic‑v1‑Modell, und das Ausgabemodell (definiert in `response_model=ItemV2`) ist ein Pydantic‑v2‑Modell.

### Pydantic v1 Parameter { #pydantic-v1-parameters }

例えば、Pydanticモデルを `JSONResponse` に含めるには、すべてのデータ型 (`datetime` や `UUID` など) をJSON互換の型に変換された `dict` に変換しなければなりません。

このようなケースでは、レスポンスにデータを含める前に `jsonable_encoder` を使ってデータを変換できます。

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001.py hl[6:7,21:22] *}

/// note | 技術詳細

また、`from starlette.responses import JSONResponse` も利用できます。

**FastAPI** は開発者の利便性のために `fastapi.responses` という `starlette.responses` と同じものを提供しています。しかし、利用可能なレスポンスのほとんどはStarletteから直接提供されます。

///

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[24] *}

...ми оголосили `response_model` як нашу модель `UserOut`, яка не містить пароля:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[22] *}

Таким чином, **FastAPI** автоматично відфільтрує всі дані, які не вказані у вихідній моделі (за допомогою Pydantic).

### `response_model` або тип повернення

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[24] *}

...мы объявили `response_model` как модель `UserOut`, в которой нет пароля:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[22] *}

Таким образом, **FastAPI** позаботится о том, чтобы отфильтровать все данные, не объявленные в выходной модели (используя Pydantic).

### `response_model` или возвращаемый тип { #response-model-or-return-type }

		{4 * humanize.MiByte, 2 * humanize.MiByte, 1, 2 * humanize.MiByte},
		{4 * humanize.MiByte, 2 * humanize.MiByte, 2, 2 * humanize.MiByte},
		{4 * humanize.MiByte, 2 * humanize.MiByte, 3, 0},
		// part size 2MiB, total size 5MiB
		{5 * humanize.MiByte, 2 * humanize.MiByte, 1, 2 * humanize.MiByte},
		{5 * humanize.MiByte, 2 * humanize.MiByte, 2, 2 * humanize.MiByte},
		{5 * humanize.MiByte, 2 * humanize.MiByte, 3, 1 * humanize.MiByte},

    .connectionSpecs(Arrays.asList(ConnectionSpec.MODERN_TLS, ConnectionSpec.COMPATIBLE_TLS))
    .build();
```