}

    public void test_initializeProbes() {
        // Test that initializeProbes doesn't throw exception
        try {
            ThumbnailGenerator.initializeProbes();
            // If no exception thrown, test passes
            assertTrue(true);
        } catch (Exception e) {
            fail("initializeProbes should not throw exception: " + e.getMessage());
        }
    }

    public void test_main_withHelp() {

          // For convenience, testing only with big endianness, to match DataOutputStream.
          // I regard highly unlikely that both the little endianness tests above and this one
          // passes, and there is still a little endianness bug lurking around.
        }
      }

      Control control = new Control();
      Hasher controlSink = control.newHasher(1024);

Natürlich können Sie auch, wann immer Sie das brauchen, weitere Query-Parameter hinzufügen, zusätzlich zu den Body-Parametern.

Da einfache Werte standardmäßig als Query-Parameter interpretiert werden, müssen Sie `Query` nicht explizit hinzufügen, Sie können einfach schreiben:

```Python
q: Union[str, None] = None
```

Oder in Python 3.10 und darüber:

```Python
q: str | None = None
```

///

/// note | Hinweis

Beachten Sie, dass das hereinkommende Modell immer noch validiert wird.

Wenn Sie also Teil-Aktualisierungen empfangen wollen, die alle Attribute auslassen können, müssen Sie ein Modell haben, dessen Attribute alle als optional gekennzeichnet sind (mit Defaultwerten oder `None`).

			}
			if !globalIAMSys.LDAPConfig.ParsesAsDN(user) {
				return "", errNoSuchUser
			}
		}
		return res.NormDN, nil
	default:
		return "", errIAMActionNotAllowed
	}
}

// guessUserProvider - guesses the user provider based on the access key and claims.
func guessUserProvider(credentials auth.Credentials) string {
	if !credentials.IsServiceAccount() && !credentials.IsTemp() {

Então, mesmo com o código acima que não usa Pydantic explicitamente, o FastAPI está usando Pydantic para converter essas dataclasses padrão para a versão do Pydantic.

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Wenn Sie jedoch **Trio** direkt verwenden möchten, können Sie **Hypercorn** verwenden, da dieses es unterstützt. ✨

### Hypercorn mit Trio installieren

Zuerst müssen Sie Hypercorn mit Trio-Unterstützung installieren:

<div class="termy">

```console
$ pip install "hypercorn[trio]"
---> 100%
```

</div>

### Mit Trio ausführen

Por exemplo, o modelo acima declara um JSON "`object`" (ou `dict` no Python) como esse:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "Uma descrição opcional",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

...como `description` e `tax` são opcionais (Com um valor padrão de `None`), esse JSON "`object`" também é válido:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

   *       CacheLoader#loadAll bulk loading implementations}
   * </ul>
   *
   * <p><b>Warning:</b> For any given key, every {@code loader} used with it should compute the same
   * value. Otherwise, a call that passes one {@code loader} may return the result of another call
   * with a differently behaving {@code loader}. For example, a call that requests a short timeout