Der Teil mit `Union[str, None]` erlaubt es Ihrem Editor, Sie besser zu unterstützen, aber er sagt FastAPI nicht, dass dieser Parameter optional ist.

Jetzt können wir `Query` weitere Parameter übergeben. Fangen wir mit dem `max_length` Parameter an, der auf Strings angewendet wird:

```Python
q: Union[str, None] = Query(default=None, max_length=50)
```

     *     <li>"e(G:A:V)" - predicate filter (leaves out G:A:V from range, if hit, V can be range)</li>
     * </ul>
     * Example filter expression: {@code "h(5);s;e(org.foo:bar:1)} will cause: ranges are filtered for "top 5" (instead
     * full range), snapshots are banned if root project is not a snapshot, and if range for {@code org.foo:bar} is
     * being processed, version 1 is omitted.
     *
     * @since 4.0.0

    "properties": {
        "detail": {
            "title": "Detail",
            "type": "array",
            "items": {"$ref": REF_PREFIX + "ValidationError"},
        }
    },
}

status_code_ranges: Dict[str, str] = {
    "1XX": "Information",
    "2XX": "Success",
    "3XX": "Redirection",
    "4XX": "Client Error",
    "5XX": "Server Error",
    "DEFAULT": "Default Response",
}

Auf diese Weise wird Ihr Handler, wenn irgendein Teil von Starlettes internem Code, oder eine Starlette-Erweiterung, oder -Plugin eine Starlette-`HTTPException` auslöst, in der Lage sein, diese zu fangen und zu handhaben.

Damit wir in diesem Beispiel beide `HTTPException`s im selben Code haben können, benennen wir Starlettes Exception um zu `StarletteHTTPException`:

```Python

  @GwtIncompatible // java.math.BigInteger
  public void testMean() {
    // Odd-sized ranges have an obvious mean
    assertMean(2, 1, 3);

    assertMean(-2, -3, -1);
    assertMean(0, -1, 1);
    assertMean(1, -1, 3);
    assertMean((1 << 30) - 1, -1, Integer.MAX_VALUE);

    // Even-sized ranges should prefer the lower mean
    assertMean(2, 1, 4);
    assertMean(-3, -4, -1);
    assertMean(0, -1, 2);

  @GwtIncompatible // java.math.BigInteger
  public void testMean() {
    // Odd-sized ranges have an obvious mean
    assertMean(2, 1, 3);

    assertMean(-2, -3, -1);
    assertMean(0, -1, 1);
    assertMean(1, -1, 3);
    assertMean((1L << 62) - 1, -1, Long.MAX_VALUE);

    // Even-sized ranges should prefer the lower mean
    assertMean(2, 1, 4);
    assertMean(-3, -4, -1);
    assertMean(0, -1, 2);

		for i, client := range sys.peerClients {
			if slices.Contains(client.GetPools(), poolIdx) {
				perPoolErrs = append(perPoolErrs, errs[i])
			}
		}
		quorum := len(perPoolErrs) / 2
		if poolErr := reduceWriteQuorumErrs(ctx, perPoolErrs, bucketOpIgnoredErrs, quorum); poolErr != nil {
			return madmin.HealResultItem{}, poolErr
		}
	}

	for i, err := range errs {
		if err == nil {

    ```

## Set-Typen

Aber dann denken wir darüber nach und stellen fest, dass sich die Tags nicht wiederholen sollen, es sollen eindeutige Strings sein.

Python hat einen Datentyp speziell für Mengen eindeutiger Dinge: das <abbr title="Menge">`set`</abbr>.

Deklarieren wir also `tags` als Set von Strings.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="12"

	if db.Statement.Schema != nil {
		for idx, name := range columns {
			if field := db.Statement.Schema.LookUpField(name); field != nil {
				values[idx] = reflect.New(reflect.PtrTo(field.FieldType)).Interface()
				continue
			}
			values[idx] = new(interface{})
		}
	} else if len(columnTypes) > 0 {
		for idx, columnType := range columnTypes {
			if columnType.ScanType() != nil {

	newFormats := make([][]*formatErasureV3, setCount)
	for i := range refFormat.Erasure.Sets {
		newFormats[i] = make([]*formatErasureV3, setDriveCount)
	}
	currentDisksInfo := make([][]DiskInfo, setCount)
	for i := range refFormat.Erasure.Sets {
		currentDisksInfo[i] = make([]DiskInfo, setDriveCount)
	}
	for i := range refFormat.Erasure.Sets {
		for j := range refFormat.Erasure.Sets[i] {