*
     * @param tc
     *            context to use
     * @param type1
     *            The Type-1 message which this represents a response to.
     */
    public Type2Message(final CIFSContext tc, final Type1Message type1) {
        this(tc, type1, null, null);
    }

    /**
     * Creates a Type-2 message in response to the given Type-1 message.
     *
     * @param tc
     *            context to use

        this(type1, null, null);
    }

    /**
     * Creates a Type-2 message in response to the given Type-1 message.
     *
     * @param type1 The Type-1 message which this represents a response to.
     * @param challenge The challenge from the domain controller/server.
     * @param target The authentication target.
     */

        // Test with another type and empty raw data
        int type2 = AvPair.MsvAvEOL;
        byte[] raw2 = new byte[] {};
        AvPair avPair2 = new AvPair(type2, raw2);

        assertEquals(type2, avPair2.getType(), "Type should match the constructor argument for empty raw data.");
        assertArrayEquals(raw2, avPair2.getRaw(), "Raw data should match the constructor argument for empty raw data.");

    print(data)
```

### Generische Typen { #generic-types }

Einige Typen können „Typ-Parameter“ in eckigen Klammern annehmen, um ihre inneren Typen zu definieren, z. B. eine „Liste von Strings“ würde als `list[str]` deklariert.

Diese Typen, die Typ-Parameter annehmen können, werden **generische Typen** oder **Generics** genannt.

Sie können dieselben eingebauten Typen als Generics verwenden (mit eckigen Klammern und Typen darin):

# Fortgeschrittene Python-Typen { #advanced-python-types }

Hier sind einige zusätzliche Ideen, die beim Arbeiten mit Python-Typen nützlich sein könnten.

## `Union` oder `Optional` verwenden { #using-union-or-optional }

Wenn Ihr Code aus irgendeinem Grund nicht `|` verwenden kann, z. B. wenn es nicht in einer Typannotation ist, sondern in etwas wie `response_model=`, können Sie anstelle des senkrechten Strichs (`|`) `Union` aus `typing` verwenden.

  }

  private static class TypeA {}

  private interface TypeB {}

  private static class HasBoth extends TypeA implements TypeB {}

  @GwtIncompatible // Iterables.filter(Iterable, Class)
  public void testFilterByType_iterator() throws Exception {
    HasBoth hasBoth = new HasBoth();
    Iterable<TypeA> alist = Lists.newArrayList(new TypeA(), new TypeA(), hasBoth, new TypeA());

    static Stream<Arguments> intGetterProvider() {
        return Stream.of(Arguments.of((IntGetter) FileEntry::getType, -1, "negative type"),
                Arguments.of((IntGetter) FileEntry::getType, 0, "zero type"),
                Arguments.of((IntGetter) FileEntry::getType, Integer.MAX_VALUE, "max type"),

                Arguments.of((IntGetter) FileEntry::getAttributes, 0, "no attributes"),

import types
from collections.abc import Callable
from enum import Enum
from typing import Any, TypeVar, Union

from pydantic import BaseModel
from pydantic.main import IncEx as IncEx

DecoratedCallable = TypeVar("DecoratedCallable", bound=Callable[..., Any])
UnionType = getattr(types, "UnionType", Union)
ModelNameMap = dict[type[BaseModel] | type[Enum], str]

    @Test
    public void test_constructor_withTypeAndMessage() {
        // Test constructor with type and message
        String type = "Bearer";
        String message = "Invalid access token provided";
        InvalidAccessTokenException exception = new InvalidAccessTokenException(type, message);

        assertEquals(type, exception.getType());
        assertEquals(message, exception.getMessage());

O Python possui suporte para "type hints" opcionais (também chamados de "type annotations").

Esses **"type hints"** ou anotações são uma sintaxe especial que permite declarar o <dfn title="por exemplo: str, int, float, bool">tipo</dfn> de uma variável.

Ao declarar tipos para suas variáveis, editores e ferramentas podem oferecer um melhor suporte.