GOPRIVATE=""
        GOPROXY="https://proxy.golang.org,direct"
        GOROOT="/usr/local/go"
        GOSUMDB="sum.golang.org"
        GOTMPDIR=""
        GOTOOLDIR="/usr/local/go/pkg/tool/darwin_arm64"
        GOVCS=""
        GOVERSION="go1.20.7"
        GCCGO="gccgo"
        AR="ar"
        CC="clang"
        CXX="clang++"
        CGO_ENABLED="1"
        GOMOD="/dev/null"
        GOWORK=""

type Polymorphic struct {
	PolymorphicID   *Field
	PolymorphicType *Field
	Value           string
}

type Reference struct {
	PrimaryKey    *Field
	PrimaryValue  string
	ForeignKey    *Field
	OwnPrimaryKey bool
}

func (schema *Schema) parseRelation(field *Field) *Relationship {
	var (
		err        error
		fieldValue = reflect.New(field.IndirectFieldType).Interface()
		relation   = &Relationship{

Python hat Unterstützung für optionale „Typhinweise“ (Englisch: „Type Hints“). Auch „Typ Annotationen“ genannt.

Diese **„Typhinweise“** oder -Annotationen sind eine spezielle Syntax, die es erlaubt, den <abbr title="Zum Beispiel: str, int, float, bool">Typ</abbr> einer Variablen zu deklarieren.

Durch das Deklarieren von Typen für Ihre Variablen können Editoren und Tools bessere Unterstützung bieten.

		sps := SerializerPostgresStruct(*s)
		return &sps
	}
	return s
}

type Roles []string

type Job struct {
	Title    string
	Number   int
	Location string
	IsIntern bool
}

type EncryptedString string

func (es *EncryptedString) Scan(ctx context.Context, field *schema.Field, dst reflect.Value, dbValue interface{}) (err error) {
	switch value := dbValue.(type) {
	case []byte:

	ReqParams    map[string]string
	RespElements map[string]string
	Host         string
	UserAgent    string
}

// ToEvent - converts to notification event.
func (args eventArgs) ToEvent(escape bool) event.Event {
	eventTime := UTCNow()
	uniqueID := fmt.Sprintf("%X", eventTime.UnixNano())
	if !args.Object.ModTime.IsZero() {
		uniqueID = fmt.Sprintf("%X", args.Object.ModTime.UnixNano())
	}

	if rv != "" {
		ropts.VersionID = string(rv)
	}
	err := s3.client.RemoveObject(ctx, s3.Bucket, s3.getDest(object), ropts)
	return s3.ToObjectError(err, object)
}

func (s3 *warmBackendS3) InUse(ctx context.Context) (bool, error) {
	result, err := s3.core.ListObjectsV2(s3.Bucket, s3.Prefix, "", "", slashSeparator, 1)
	if err != nil {
		return false, s3.ToObjectError(err)
	}

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: Union[bool, None] = None


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: Union[bool, None] = None


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):

     */
    fun dispatcher(dispatcher: Dispatcher) =
      apply {
        this.dispatcher = dispatcher
      }

    /**
     * Sets the connection pool used to recycle HTTP and HTTPS connections.
     *
     * If unset, a new connection pool will be used.
     */
    fun connectionPool(connectionPool: ConnectionPool) =
      apply {
        this.connectionPool = connectionPool
      }

    /**

# 追加データ型

今までは、以下のような一般的なデータ型を使用してきました:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

しかし、より複雑なデータ型を使用することもできます。

そして、今まで見てきたのと同じ機能を持つことになります:

* 素晴らしいエディタのサポート
* 受信したリクエストからのデータ変換
* レスポンスデータのデータ変換
* データの検証
* 自動注釈と文書化

## 他のデータ型

ここでは、使用できる追加のデータ型のいくつかを紹介します:

* `UUID`:
    * 多くのデータベースやシステムで共通のIDとして使用される、標準的な「ユニバーサルにユニークな識別子」です。
    * リクエストとレスポンスでは`str`として表現されます。
* `datetime.datetime`: