multiset = multiset.tailMultiset(firstExclusive, BoundType.OPEN);
                }

                if (to == Bound.INCLUSIVE) {
                  multiset = multiset.headMultiset(lastInclusive, BoundType.CLOSED);
                } else if (to == Bound.EXCLUSIVE) {
                  multiset = multiset.headMultiset(lastExclusive, BoundType.OPEN);
                }

                return multiset;
              }

			if globalEndpoints.NEndpoints() < concurrency {
				concurrency = globalEndpoints.NEndpoints()
			}

			// Check if we have local disks per pool less than
			// the concurrency make sure we choose only the "start"
			// concurrency to be equal to the lowest number of
			// local disks per server.
			for _, localDiskCount := range globalEndpoints.NLocalDisksPathsPerPool() {
				if localDiskCount < concurrency {

		return nil, errExpectedBool
	}
	return FromBool(!b), nil
}

func (e *ConditionOperand) evalNode(r Record, tableAlias string) (*Value, error) {
	opVal, opErr := e.Operand.evalNode(r, tableAlias)
	if opErr != nil || e.ConditionRHS == nil {
		return opVal, opErr
	}

	// Need to evaluate the ConditionRHS
	switch {
	case e.ConditionRHS.Compare != nil:

**Experimental!**

We'd like to capture our architectural decisions about the build tool as [Architectural Decision Records (ADRs)](https://adr.github.io/).
For now we just have this global repository of ADRs.
If we see fit, we can break these out to per-platform ones, or keep a hybrid approach to having global and platform-specific ADSs.

Our aim is to keep the process lightweight and approachable.

  }

  @SuppressWarnings({"removal", "Finalize"}) // b/260137033
  @Override
  protected void finalize() {
    if (state.get().equals(OPEN)) {
      logger.get().log(SEVERE, "Uh oh! An open ClosingFuture has leaked and will close: {0}", this);
      FluentFuture<V> unused = finishToFuture();
    }
  }

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py39.py hl[10:12] *}

/// note | Technische Details

Sie können auch `from starlette.responses import Response` oder `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.

Das bedeutet allerdings auch, dass, wenn Sie Daten direkt vom `Request`-Objekt nehmen (z. B. dessen Body lesen), diese von FastAPI nicht validiert, konvertiert oder dokumentiert werden (mit OpenAPI, für die automatische API-Benutzeroberfläche).

Obwohl jeder andere normal deklarierte Parameter (z. B. der Body, mit einem Pydantic-Modell) dennoch validiert, konvertiert, annotiert, usw. werden würde.

    protected final int start;

    /** The offset value used for pagination calculations. */
    protected final int offset;

    /** The number of records per page. */
    protected final int pageSize;

    /** The current page number (1-based). */
    protected int currentPageNumber;

    /** The total number of records in the search result set. */

			bucketName      string
			objName         string
			uploadID        string
			expectedErrType error
		}{bucket, "\\", uploadID, InvalidUploadID{}})
	}

	// Iterating over creatPartCases to generate multipart chunks.
	for i, testCase := range abortTestCases {
		err = obj.AbortMultipartUpload(context.Background(), testCase.bucketName, testCase.objName, testCase.uploadID, opts)

Sie können beispielsweise einen zusätzlichen Medientyp `image/png` hinzufügen und damit deklarieren, dass Ihre *Pfadoperation* ein JSON-Objekt (mit dem Medientyp `application/json`) oder ein PNG-Bild zurückgeben kann:

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}

/// note | Hinweis

Beachten Sie, dass Sie das Bild direkt mit einer `FileResponse` zurückgeben müssen.