TestByteSink sink = new TestByteSink();

    assertFalse(sink.wasStreamOpened() || sink.wasStreamClosed());

    assertEquals(bytes.length, source.copyTo(sink));
    assertTrue(source.wasStreamOpened() && source.wasStreamClosed());
    assertTrue(sink.wasStreamOpened() && sink.wasStreamClosed());

    assertArrayEquals(bytes, sink.getBytes());
  }

Nó đã được cài đặt sẵng cùng với **FastAPI**.

```Python hl_lines="1  4"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial013.py!}
```

////

Python bản thân nó không làm bất kì điều gì với `Annotated`. Với các trình soạn thảo và các công cụ khác, kiểu dữ liệu vẫn là `str`.

Nhưng bạn có thể sử dụng `Annotated` để cung cấp cho **FastAPI** metadata bổ sung về cách mà bạn muốn ứng dụng của bạn xử lí.

    override fun read(
      sink: Buffer,
      byteCount: Long,
    ): Long {
      while (left == 0) {
        source.skip(padding.toLong())
        padding = 0
        if (flags and FLAG_END_HEADERS != 0) return -1L
        readContinuationHeader()
        // TODO: test case for empty continuation header?
      }

      val read = source.read(sink, minOf(byteCount, left.toLong()))

## `jsonable_encoder` verwenden

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

Ein `datetime`-Objekt müsste also in einen `str` umgewandelt werden, der die Daten im <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO-Format</a> enthält.

### `response_model` oder Rückgabewert

Da unsere zwei Modelle in diesem Fall unterschiedlich sind, würde, wenn wir den Rückgabewert der Funktion als `UserOut` deklarieren, der Editor sich beschweren, dass wir einen ungültigen Typ zurückgeben, weil das unterschiedliche Klassen sind.

  }

  @Throws(IOException::class)
  override fun contentLength(): Long {
    return delegate.contentLength()
  }

  @Throws(IOException::class)
  override fun writeTo(sink: BufferedSink) {
    delegate.writeTo(sink)
  }

  override fun isDuplex(): Boolean {
    return delegate.isDuplex()
  }

  override fun toString(): String {
    return javaClass.simpleName + "(" + delegate.toString() + ")"
  }

* Automatische Dokumentation der Datenmodelle mit <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a>...

## Zusätzliche Response mit `model`

Sie können Ihren *Pfadoperation-Dekoratoren* einen Parameter `responses` übergeben.

Der nimmt ein `dict` entgegen, die Schlüssel sind Statuscodes für jede Response, wie etwa `200`, und die Werte sind andere `dict`s mit den Informationen für jede Response.

Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.

  }

  fun assertBinaryMessage(payload: ByteString?) {
    assertThat(nextEvent()).isEqualTo(Message(payload))
  }

  fun assertPing(payload: ByteString) {
    assertThat(nextEvent()).isEqualTo(Ping(payload))
  }

  fun assertPong(payload: ByteString) {
    assertThat(nextEvent()).isEqualTo(Pong(payload))
  }

  fun assertClosing(
    code: Int,
    reason: String,
  ) {

    assertExpectedString(builder.toString());
  }

  public void testCopyTo_charSink() throws IOException {
    TestCharSink sink = new TestCharSink();

    assertEquals(expected.length(), source.copyTo(sink));

    assertExpectedString(sink.getString());
  }

  public void testRead_toString() throws IOException {
    String string = source.read();
    assertExpectedString(string);
  }