Und natürlich wird das gleiche unterstützt:

* Validierung der Daten
* Serialisierung der Daten
* Dokumentation der Daten, usw.

Das funktioniert genauso wie mit Pydantic-Modellen. Und tatsächlich wird es unter der Haube mittels Pydantic auf die gleiche Weise bewerkstelligt.

!!! info

* Den Requestbody als JSON lesen.
* Die entsprechenden Typen konvertieren (falls nötig).
* Diese Daten validieren.
    * Wenn die Daten ungültig sind, einen klar lesbaren Fehler zurückgeben, der anzeigt, wo und was die inkorrekten Daten waren.
* Ihnen die erhaltenen Daten im Parameter `item` übergeben.

  @GwtIncompatible // Charset not supported by GWT
  public static final Charset US_ASCII = Charset.forName("US-ASCII");

  /**
   * ISO-8859-1: ISO Latin Alphabet Number 1 (ISO-LATIN-1).
   *
   * <p><b>Java 7+ users:</b> this constant should be treated as deprecated; use {@link
   * java.nio.charset.StandardCharsets#ISO_8859_1} instead.
   *
   */
  public static final Charset ISO_8859_1 = Charset.forName("ISO-8859-1");

  /**

import org.apache.maven.api.annotations.Nonnull;

/**
 * Collects, flattens and resolves dependencies.
 */
@Experimental
public interface DependencyResolver extends Service {

    List<Node> flatten(Session session, Node node, PathScope scope) throws DependencyResolverException;

    /**
     * This method collects, flattens and resolves the dependencies.
     *
     * @param request the request to resolve

   * and https://github.com/jspecify/jspecify/issues/490.
   *
   * (That would also have ensured that its cause was always an Error, rather than possibly another
   * kind of Throwable that was later passed to initCause. Then we could have declared the override
   * `public final Error getCause()`.)
   */

  /**
   * Creates a new instance with {@code null} as its detail message and no cause.
   *

### Über `**user_in.dict()`

#### Pydantic's `.dict()`

`user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.

Pydantic-Modelle haben eine `.dict()`-Methode, die ein `dict` mit den Daten des Modells zurückgibt.

Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

) {
  val commonName: Any?
    get() {
      return tbsCertificate.subject
        .flatten()
        .firstOrNull { it.type == ObjectIdentifiers.COMMON_NAME }
        ?.value
    }

  val organizationalUnitName: Any?
    get() {
      return tbsCertificate.subject
        .flatten()
        .firstOrNull { it.type == ObjectIdentifiers.ORGANIZATIONAL_UNIT_NAME }
        ?.value
    }

    Sie müssen also sicherstellen, dass Ihre Daten vom richtigen Typ sind. Z. B. sollten diese mit JSON kompatibel sein, wenn Sie eine `JSONResponse` zurückgeben.

    Und auch, dass Sie keine Daten senden, die durch ein `response_model` hätten gefiltert werden sollen.

### Mehr Informationen

!!! note "Technische Details"

/**
 * Component for use by the <code>maven-toolchains-plugin</code> only.
 * It provides API: <ol>
 * <li>to retrieve every toolchains available in user settings,</li>
 * <li>to store chosen toolchain into build context for later use by toolchain-aware plugins.</li>
 * </ol>
 *
 * @since 2.0.9
 * @see ToolchainManager#getToolchainFromBuildContext(String, MavenSession)
 */
public interface ToolchainManagerPrivate {

    /**

    assertFalse(future.isCancelled());
  }

  public void testSetValue_simpleThreaded() throws Exception {
    SettableFuture<Integer> future = SettableFuture.create();
    assertTrue(future.set(42));
    // Later attempts to set the future should return false.
    assertFalse(future.set(23));
    assertFalse(future.setException(new Exception("bar")));
    assertFalse(future.setFuture(SettableFuture.<Integer>create()));