Si vous avez un modèle Pydantic dans votre test et que vous souhaitez envoyer ses données à l’application pendant les tests, vous pouvez utiliser le `jsonable_encoder` décrit dans [Encodeur compatible JSON](encoder.md).

///

## Exécuter { #run-it }

Après cela, vous avez simplement besoin d’installer `pytest`.

        @Override
        public int decode(byte[] buffer, int bufferIndex) throws SMBProtocolDecodingException {
            return 0;
        }

        @Override
        public int encode(byte[] dst, int dstIndex) {
            return 0;
        }

        @Override
        public void setDigest(SMBSigningDigest digest) {
        }

        @Override

		for i, disk := range disks {
			writers[i] = newBitrotWriter(disk, "", "testbucket", "testobject", erasure.ShardFileSize(test.size), test.algorithm, erasure.ShardSize())
		}
		_, err = erasure.Encode(t.Context(), bytes.NewReader(data), writers, buffer, erasure.dataBlocks+1)
		closeBitrotWriters(writers)
		if err != nil {
			t.Fatalf("Test %d: failed to create random test data: %v", i, err)
		}

    }
  }

  /**
   * Reads a byte stream, which was written by {@linkplain #writeTo(OutputStream)}, into a {@code
   * BloomFilter}.
   *
   * <p>The {@code Funnel} to be used is not encoded in the stream, so it must be provided here.
   * <b>Warning:</b> the funnel provided <b>must</b> behave identically to the one used to populate
   * the original Bloom filter!
   *

 */

package jcifs.http;

import java.io.IOException;
import java.util.Enumeration;
import java.util.Properties;

import org.bouncycastle.util.encoders.Base64;

import jakarta.servlet.ServletConfig;
import jakarta.servlet.ServletException;
import jakarta.servlet.http.HttpServlet;
import jakarta.servlet.http.HttpServletRequest;

Si tienes un modelo de Pydantic en tu prueba y quieres enviar sus datos a la aplicación durante las pruebas, puedes usar el `jsonable_encoder` descrito en [Codificador Compatible con JSON](encoder.md).

///

## Ejecútalo { #run-it }

Después de eso, solo necesitas instalar `pytest`.

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md), activarlo y luego instalarlo, por ejemplo:

因為這種情況下函式不是 async，正確的回傳型別會是 `Iterable[Item]`：

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[27:30] hl[28] *}

### 不宣告回傳型別 { #no-return-type }

你也可以省略回傳型別。此時 FastAPI 會使用 [`jsonable_encoder`](./encoder.md) 將資料轉換為可序列化為 JSON 的形式，然後以 JSON Lines 傳送。

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[33:36] hl[34] *}

## 伺服器推播事件（SSE） { #server-sent-events-sse }

由于此时函数不是 async，正确的返回类型应为 `Iterable[Item]`：

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}

### 无返回类型 { #no-return-type }

你也可以省略返回类型。FastAPI 将使用 [`jsonable_encoder`](./encoder.md) 转换数据并发送。

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[34:37] hl[35] *}

## `ServerSentEvent` { #serversentevent }

Если в Ваших тестах есть модели Pydantic и Вы хотите отправить их в тестируемое приложение, то можете использовать функцию `jsonable_encoder`, описанную на странице [Кодировщик совместимый с JSON](encoder.md).

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## Запуск { #run-it }

Далее Вам нужно установить `pytest`.

Убедитесь, что Вы создали [виртуальное окружение](../virtual-environments.md), активировали его, а затем установили пакет, например:

				st.CurrentBandwidthInBytesPerSecond = bw.CurrentBandwidthInBytesPerSecond
				stats.ReplicationStats.Stats[arn] = st
			}
		}
	}

	if err := enc.Encode(stats.ReplicationStats); err != nil {
		writeErrorResponseJSON(ctx, w, toAPIError(ctx, err), r.URL)
		return
	}
}

// GetBucketReplicationMetricsV2Handler - GET Bucket replication metrics.
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