*/
  public abstract double transform(double x);

  /**
   * Returns the inverse linear transformation. The inverse of a horizontal transformation is a
   * vertical transformation, and vice versa. The inverse of the {@link #forNaN} transformation is
   * itself. In all other cases, the inverse is a transformation such that applying both the
   * original transformation and its inverse to a value gives you the original value give-or-take

errors.app.db.already.updated = Es wurde möglicherweise von einem anderen Prozess aktualisiert. Bitte versuchen Sie den Vorgang erneut.
errors.app.db.already.exists = Die Daten sind bereits vorhanden. Bitte versuchen Sie den Vorgang erneut.
errors.app.double.submit.request = Es wurde möglicherweise vor dieser Anfrage verarbeitet. Bitte versuchen Sie den Vorgang erneut.

   *
   * <p>If the dataset contains any non-finite values ({@link Double#POSITIVE_INFINITY}, {@link
   * Double#NEGATIVE_INFINITY}, or {@link Double#NaN}) then the result is {@link
   * LinearTransformation#forNaN()}.
   *
   * @throws IllegalStateException if the dataset is empty or contains a single pair of values, or
   *     both the {@code x} and {@code y} dataset have zero population variance
   */

   *
   * @param columnKey key of column to search for in the table
   * @return the corresponding map from row keys to values
   */
  Map<R, V> column(@ParametricNullness C columnKey);

  /**
   * Returns a set of all row key / column key / value triplets. Changes to the returned set will
   * update the underlying table, and vice versa. The cell set does not support the {@code add} or

//// tab | Pydantic v1

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1_py39.py hl[15:20, 22] *}

////

/// info | Informação

Na versão 1 do Pydantic, o método para obter o JSON Schema de um modelo é `Item.schema()`, na versão 2 do Pydantic, o método é `Item.model_json_schema()`.

///

   *
   * <p>If the dataset contains any non-finite values ({@link Double#POSITIVE_INFINITY}, {@link
   * Double#NEGATIVE_INFINITY}, or {@link Double#NaN}) then the result is {@link
   * LinearTransformation#forNaN()}.
   *
   * @throws IllegalStateException if the dataset is empty or contains a single pair of values, or
   *     both the {@code x} and {@code y} dataset must have zero population variance
   */

n={s:["thoddea sekondamni","thodde sekond"],ss:[e+" sekondamni",e+" sekond"],m:["eka mintan","ek minut"],mm:[e+" mintamni",e+" mintam"],h:["eka voran","ek vor"],hh:[e+" voramni",e+" voram"],d:["eka disan","ek dis"],dd:[e+" disamni",e+" dis"],M:["eka mhoinean","ek mhoino"],MM:[e+" mhoineamni",e+" mhoine"],y:["eka vorsan","ek voros"],yy:[e+" vorsamni",e+" vorsam"]};return s?n[t][0]:n[t][1]}M.defineLocale("gd",{months:["Am Faoilleach","An Gearran","Am M\xe0rt","An Giblean","An C\xe8itean","An t-\xd2gmhios","An...

Se você pode escolher uma versão mais recente do Python para o seu projeto, você poderá aproveitar isso ao seu favor.

Em todos os documentos existem exemplos compatíveis com cada versão do Python (quando existem diferenças).

# Über FastAPI-Versionen { #about-fastapi-versions }

**FastAPI** wird bereits in vielen Anwendungen und Systemen produktiv eingesetzt. Und die Testabdeckung wird bei 100 % gehalten. Aber seine Entwicklung geht immer noch schnell voran.

Es werden regelmäßig neue Funktionen hinzugefügt, Fehler werden regelmäßig behoben und der Code wird weiterhin kontinuierlich verbessert.

/// info | Informação

O FastAPI adicionou suporte a `Annotated` (e passou a recomendá-lo) na versão 0.95.0.

Se você tiver uma versão mais antiga, terá erros ao tentar usar `Annotated`.

Certifique-se de [Atualizar a versão do FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank} para pelo menos 0.95.1 antes de usar `Annotated`.

///