import org.apache.maven.lifecycle.internal.LifecycleTaskSegmentCalculator;
import org.apache.maven.lifecycle.internal.MojoExecutor;
import org.apache.maven.lifecycle.internal.TaskSegment;
import org.apache.maven.model.Plugin;
import org.apache.maven.plugin.InvalidPluginDescriptorException;
import org.apache.maven.plugin.MojoExecution;
import org.apache.maven.plugin.MojoNotFoundException;

Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können.

Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden.

Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Trick, um sie für eine Web-API mithilfe von FastAPI zu verwenden. 🤓

///

## Datenklassen in `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

 * This interface provides common functionality for requests that need to specify
 * and validate remote repositories for artifact resolution, dependency collection,
 * model building, and other Maven operations.
 *
 * <p>Implementations of this interface can specify a list of remote repositories
 * to be used during the operation. If no repositories are specified (null),

Beachten Sie, das bedeutet: „`one_person` ist eine **Instanz** der Klasse `Person`“.

Es bedeutet nicht: „`one_person` ist die **Klasse** genannt `Person`“.

## Pydantic-Modelle { #pydantic-models }

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> ist eine Python-Bibliothek für die Validierung von Daten.

Sie deklarieren die „Form“ der Daten als Klassen mit Attributen.

    public Collection<ToolchainModel> getToolchains() {
        return getMavenSession().getRequest().getToolchains().values().stream()
                .flatMap(Collection::stream)
                .map(org.apache.maven.toolchain.model.ToolchainModel::getDelegate)
                .toList();
    }

    @Nonnull
    @Override
    public Map<String, String> getUserProperties() {

 * specific language governing permissions and limitations
 * under the License.
 */
package org.apache.maven.plugin;

import java.util.List;

import org.apache.maven.execution.MavenSession;
import org.apache.maven.model.Plugin;
import org.apache.maven.plugin.descriptor.MojoDescriptor;
import org.apache.maven.plugin.descriptor.PluginDescriptor;
import org.apache.maven.project.MavenProject;
import org.eclipse.aether.RepositorySystemSession;

        MavenProject p1 = new MavenProject();
        p1.setGroupId("g");
        p1.setArtifactId("p1");
        p1.getBuild().getPlugins().add(new Plugin(org.apache.maven.api.model.Plugin.newBuilder()
                .groupId("g").artifactId("p2")
                .
                .build()))
        MavenProject p2 = new MavenProject();
        p2.setGroupId("g");

import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.util.Enumeration;
import java.util.Map;
import java.util.StringTokenizer;
import java.util.function.UnaryOperator;

import org.apache.maven.impl.model.DefaultInterpolator;

public class MavenPropertiesLoader {

    public static final String INCLUDES_PROPERTY = "${includes}"; // includes

    public static final String OVERRIDE_PREFIX =

import org.apache.maven.api.settings.InputSource;
import org.apache.maven.artifact.repository.layout.DefaultRepositoryLayout;
import org.apache.maven.bridge.MavenRepositorySystem;
import org.apache.maven.model.Profile;
import org.apache.maven.project.DefaultProjectBuilder;
import org.apache.maven.project.DefaultProjectBuildingRequest;
import org.apache.maven.project.ProjectBuildingRequest;

Nós verificamos que nós obtemos um `username`, e extraímos os escopos.

E depois nós validamos esse dado com o modelo Pydantic (capturando a exceção `ValidationError`), e se nós obtemos um erro ao ler o token JWT ou validando os dados com o Pydantic, nós levantamos a exceção `HTTPException` que criamos anteriormente.

Para isso, nós atualizamos o modelo Pydantic `TokenData` com a nova propriedade `scopes`.