<execution>
        <goals>
          <goal>process</goal>
        </goals>
      </execution>
    </executions>
  </plugin>
  .
  .
  .
</plugins>

package tests_test

import (
	"context"
	"testing"

	"gorm.io/gorm"
	"gorm.io/gorm/clause"
	. "gorm.io/gorm/utils/tests"
)

// BelongsToCompany and BelongsToUser models for belongs to tests - using existing User and Company models

// Test Set + Create with Association OpCreate operation using real database
func TestClauseAssociationSetCreateWithOpCreate(t *testing.T) {
	ctx := context.Background()

            assertNotNull(outputStream, "Should support SMB output streams");
        }

        @Test
        @DisplayName("SmbResource should support SMB security model")
        void testSMBSecurityCompliance() throws IOException {
            // Given
            ACE[] expectedACEs = { mockACE };
            when(mockResource.getSecurity()).thenReturn(expectedACEs);

/// note | 備考

入力モデルがまだ検証されていることに注目してください。

そのため、すべての属性を省略できる部分的な変更を受け取りたい場合は、すべての属性をオプションとしてマークしたモデルを用意する必要があります（デフォルト値または`None`を使用して）。

**更新** のためのオプション値がすべて設定されているモデルと、**作成** のための必須値が設定されているモデルを区別するには、[追加モデル](extra-models.md)で説明されている考え方を利用することができます。

---> 100%
```

</div>

### Das `Settings`-Objekt erstellen { #create-the-settings-object }

Importieren Sie `BaseSettings` aus Pydantic und erstellen Sie eine Unterklasse, ganz ähnlich wie bei einem Pydantic-Modell.

Auf die gleiche Weise wie bei Pydantic-Modellen deklarieren Sie Klassenattribute mit Typannotationen und möglicherweise Defaultwerten.

    <suppress checks="JavadocPackage"
              files=".*[/\\]stdlib-java-extensions[/\\]src[/\\]main[/\\]java[/\\]org[/\\]gradle[/\\]api[/\\][^/\\]+"/>
    <suppress checks="JavadocPackage"
              files=".*[/\\]model-core[/\\]src[/\\]main[/\\]java[/\\]org[/\\]gradle[/\\]api[/\\][^/\\]+"/>
    <suppress checks="JavadocPackage"
              files=".*[/\\]core[/\\]src[/\\]main[/\\]java[/\\]org[/\\]gradle[/\\]api[/\\][^/\\]+"/>

そのため、Pydantic モデルを使う必要がある場合もあります。

しかし既存の dataclass が多数あるなら、FastAPI で Web API を構築する際にそれらを活用するちょっとしたテクニックになります。🤓

///

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

`response_model` パラメータでも `dataclasses` を使用できます:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

dataclass は自動的に Pydantic の dataclass に変換されます。

このため、そのスキーマは API ドキュメントの UI に表示されます:

### Memoria por Proceso { #memory-per-process }

Ahora, cuando el programa carga cosas en memoria, por ejemplo, un modelo de Machine Learning en una variable, o el contenido de un archivo grande en una variable, todo eso **consume un poco de la memoria (RAM)** del servidor.

"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
KIND, either express or implied.  See the License for the
specific language governing permissions and limitations
under the License.
-->

<model xmlns="http://codehaus-plexus.github.io/MODELLO/2.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://codehaus-plexus.github.io/MODELLO/2.0.0 https://codehaus-plexus.github.io/modello/xsd/modello-2.0.0.xsd"

No tienes que aprender una nueva sintaxis, los métodos o clases de un paquete específico, etc.

Solo **Python** estándar.

Por ejemplo, para un `int`:

```Python
item_id: int
```

o para un modelo `Item` más complejo:

```Python
item: Item
```

...y con esa única declaración obtienes:

* Soporte para editores, incluyendo:
    * Autocompletado.
    * Chequeo de tipos.