},
	}
	for i, c := range cases {
		t.Run(fmt.Sprintf("case %d %s", i, c.description), func(t *testing.T) {
			str := marshalWorkloadEntryPodPorts(c.ports)
			if c.want != str {
				t.Errorf("want %s, got %s", c.want, str)
			}
		})
	}
}

// TestWorkloadEntryConfigureNilProxyMetadata tests a particular use case when the

## Klassen als Abhängigkeiten

Möglicherweise stellen Sie fest, dass Sie zum Erstellen einer Instanz einer Python-Klasse die gleiche Syntax verwenden.

Zum Beispiel:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

In diesem Fall ist `fluffy` eine Instanz der Klasse `Cat`.

Und um `fluffy` zu erzeugen, rufen Sie `Cat` auf.

                sb.append( '/' );
            }

            str = sb.toString();

            int i = str.length() - 2;
            while( str.charAt( i ) != '/' ) {
                i--;
            }

            return str.substring( 0, i + 1 );
        }

        return "smb1://";
    }

/**
 * Returns the full uncanonicalized URL of this SMB resource. An

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

这就是 "可调用对象"。

## 类作为依赖项

您可能会注意到，要创建一个 Python 类的实例，您可以使用相同的语法。

举个例子:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

在这个例子中, `fluffy` 是一个 `Cat` 类的实例。

为了创建 `fluffy`，你调用了 `Cat` 。

所以，Python 类也是 **可调用对象**。

                    "ctx": {"pattern": "^fixedquery$"},
                    "loc": ["query", "item-query"],
                    "msg": 'string does not match regex "^fixedquery$"',
                    "type": "value_error.str.regex",
                }
            ]
        }
    )


def test_openapi_schema(client: TestClient):
    response = client.get("/openapi.json")
    assert response.status_code == 200, response.text

                    "ctx": {"pattern": "^fixedquery$"},
                    "loc": ["query", "item-query"],
                    "msg": 'string does not match regex "^fixedquery$"',
                    "type": "value_error.str.regex",
                }
            ]
        }
    )


@needs_py310
def test_openapi_schema(client: TestClient):
    response = client.get("/openapi.json")

## レスポンスモデルのエンコーディングパラメータ

レスポンスモデルにはデフォルト値を設定することができます:

```Python hl_lines="11 13 14"
{!../../docs_src/response_model/tutorial004.py!}
```

* `description: str = None`は`None`がデフォルト値です。
* `tax: float = 10.5`は`10.5`がデフォルト値です。
* `tags: List[str] = []` は空のリスト（`[]`）がデフォルト値です。

しかし、実際に保存されていない場合には結果からそれらを省略した方が良いかもしれません。

例えば、NoSQLデータベースに多くのオプション属性を持つモデルがあるが、デフォルト値でいっぱいの非常に長いJSONレスポンスを送信したくない場合です。

            return ((List<?>) value).stream().map(v -> v.toString()).toArray(n -> new String[n]);
        }
        String str = DfTypeUtil.toString(value);
        if (str == null) {
            return null;
        }
        return new String[] { str };
    }

    protected LocalDateTime toLocalDateTime(Object value) {
        return DfTypeUtil.toLocalDateTime(value);
    }

            return ((List<?>) value).stream().map(v -> v.toString()).toArray(n -> new String[n]);
        }
        String str = DfTypeUtil.toString(value);
        if (str == null) {
            return null;
        }
        return new String[] { str };
    }

    protected LocalDateTime toLocalDateTime(Object value) {
        return DfTypeUtil.toLocalDateTime(value);
    }

		return
	}
	profileStr := r.Form.Get("profilerType")
	profiles := strings.Split(profileStr, ",")
	duration := time.Minute
	if dstr := r.Form.Get("duration"); dstr != "" {
		var err error
		duration, err = time.ParseDuration(dstr)
		if err != nil {
			writeErrorResponseJSON(ctx, w, errorCodes.ToAPIErr(ErrInvalidRequest), r.URL)
			return
		}
	}

	globalProfilerMu.Lock()