* the License.
 */

package com.google.common.annotations;

/**
 * Annotates a program element that exists, or is more widely visible than otherwise necessary, only
 * for use in test code.
 *
 * <p><b>Do not use this interface</b> for public or protected declarations: it is a fig leaf for

types (such as multimap and multiset), immutable collections, a graph library,
and utilities for concurrency, I/O, hashing, primitives, strings, and more! It
is widely used on most Java projects within Google, and widely used by many
other companies as well.



Guava comes in two flavors:

*   The JRE flavor requires JDK 1.8 or higher.
*   If you need support for Android, use

Obwohl jeder andere normal deklarierte Parameter (z. B. der Body, mit einem Pydantic-Modell) dennoch validiert, konvertiert, annotiert, usw. werden würde.

Es gibt jedoch bestimmte Fälle, in denen es nützlich ist, auf das `Request`-Objekt zuzugreifen.

## Das `Request`-Objekt direkt verwenden

    ```

!!! warning "Achtung"
    Wenn Sie eine `Response` direkt zurückgeben, wie im obigen Beispiel, wird sie direkt zurückgegeben.

    Sie wird nicht mit einem Modell usw. serialisiert.

    Stellen Sie sicher, dass sie die gewünschten Daten enthält und dass die Werte gültiges JSON sind (wenn Sie `JSONResponse` verwenden).

!!! note "Technische Details"

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.

Alles das beliebig tief verschachtelt.

### Ein Kindmodell definieren

Wir können zum Beispiel ein `Image`-Modell definieren.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="7-9"

		case types.UntypedBool:
			s = "ideal-bool"
		case types.UntypedInt:
			s = "ideal-int"
		case types.UntypedRune:
			// "ideal-char" for compatibility with old tool
			// TODO(gri) change to "ideal-rune"
			s = "ideal-char"
		case types.UntypedFloat:
			s = "ideal-float"
		case types.UntypedComplex:
			s = "ideal-complex"
		case types.UntypedString:
			s = "ideal-string"
		case types.UntypedNil:

Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen

Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.

=== "Python 3.10+ Pydantic v2"

    ```Python hl_lines="13-24"
    {!> ../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py!}
    ```

## Einzelne Werte im Body

So wie `Query` und `Path` für Query- und Pfad-Parameter, hat **FastAPI** auch das Äquivalent `Body`, um Extra-Daten für Body-Parameter zu definieren.

Zum Beispiel, das vorherige Modell erweiternd, könnten Sie entscheiden, dass Sie einen weiteren Schlüssel <abbr title="Wichtigkeit">`importance`</abbr> haben möchten, im selben Body, Seite an Seite mit `item` und `user`.

pkg syscall (darwin-386), const B14400 = 14400
pkg syscall (darwin-386), const B14400 ideal-int
pkg syscall (darwin-386), const B150 = 150
pkg syscall (darwin-386), const B150 ideal-int
pkg syscall (darwin-386), const B1800 = 1800
pkg syscall (darwin-386), const B1800 ideal-int
pkg syscall (darwin-386), const B19200 = 19200
pkg syscall (darwin-386), const B19200 ideal-int
pkg syscall (darwin-386), const B200 = 200

 * Contains constant definitions for the six standard {@link Charset} instances, which are
 * guaranteed to be supported by all Java platform implementations.
 *
 * <p>Assuming you're free to choose, note that <b>{@link #UTF_8} is widely preferred</b>.
 *
 * <p>See the Guava User Guide article on <a
 * href="https://github.com/google/guava/wiki/StringsExplained#charsets">{@code Charsets}</a>.
 *
 * @author Mike Bostock
 * @since 1.0
 */