[
	uuid(4b324fc8-1670-01d3-1278-5a47bf6ee188),
	version(3.0)
]
interface srvsvc
{
	import "../rpc.idl";

	typedef struct {
		[string] wchar_t *netname;
	} ShareInfo0;

	typedef struct {
		int count;
		[size_is(count)] ShareInfo0 *array;
	} ShareInfoCtr0;

	typedef struct {
		[string] wchar_t *netname;
		int type;
		[string] wchar_t *remark;
	} ShareInfo1;

	typedef struct {
		int count;

        return null;
    }

    /**
     * Generates a new unique identifier for user tracking.
     * Creates a UUID and removes hyphens to create a clean identifier string.
     *
     * @return a new unique identifier string
     */
    protected String getId() {
        return UUID.randomUUID().toString().replace("-", StringUtil.EMPTY);
    }

    /**

Например, вы не можете поместить Pydantic-модель в `JSONResponse`, не преобразовав её сначала в `dict` с помощью преобразования всех типов данных (таких как `datetime`, `UUID` и т.д.) в совместимые с JSON типы.

В таких случаях вы можете использовать `jsonable_encoder` для преобразования данных перед передачей их в ответ:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

* Datenvalidierung.
* Automatische Annotation und Dokumentation.

## Andere Datentypen { #other-data-types }

Hier sind einige der zusätzlichen Datentypen, die Sie verwenden können:

* `UUID`:
    * Ein standardmäßiger „universell eindeutiger Bezeichner“ („Universally Unique Identifier“), der in vielen Datenbanken und Systemen als ID üblich ist.
    * Wird in Requests und Responses als `str` dargestellt.

// along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.

package dsync

import (
	"context"
	"math/rand"
	"os"
	"sync"
	"testing"
	"time"

	"github.com/google/uuid"
)

const (
	testDrwMutexAcquireTimeout         = 250 * time.Millisecond
	testDrwMutexRefreshCallTimeout     = 250 * time.Millisecond
	testDrwMutexUnlockCallTimeout      = 250 * time.Millisecond

[
	uuid(12345778-1234-abcd-ef00-0123456789ab),
	version(0.0)
]
interface lsarpc
{
	import "../rpc.idl";

	typedef struct {
		uint32_t length;
		uint16_t impersonation_level;
		uint8_t context_mode;
		uint8_t effective_only;
	} LsarQosInfo;

	typedef struct {
		uint32_t length;
		uint8_t *root_directory;
		unicode_string *object_name;
		uint32_t attributes;
		uint32_t security_descriptor;

[
	uuid(12345778-1234-abcd-ef00-0123456789ab),
	version(0.0)
]
interface lsarpc
{
	import "../rpc.idl";

	typedef struct {
		uint32_t length;
		uint16_t impersonation_level;
		uint8_t context_mode;
		uint8_t effective_only;
	} LsarQosInfo;

	typedef struct {
		uint32_t length;
		uint8_t *root_directory;
		unicode_string *object_name;
		uint32_t attributes;
		uint32_t security_descriptor;

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

但是您也可以使用更复杂的数据类型。

您仍然会拥有现在已经看到的相同的特性:

* 很棒的编辑器支持。
* 传入请求的数据转换。
* 响应数据转换。
* 数据验证。
* 自动补全和文档。

## 其他数据类型

下面是一些你可以使用的其他数据类型:

* `UUID`:
    * 一种标准的 "通用唯一标识符" ，在许多数据库和系统中用作ID。
    * 在请求和响应中将以 `str` 表示。
* `datetime.datetime`:
    * 一个 Python `datetime.datetime`.
    * 在请求和响应中将表示为 ISO 8601 格式的 `str` ，比如: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:

package org.codelibs.fess.api.engine;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.util.Locale;
import java.util.UUID;

import org.apache.catalina.connector.ClientAbortException;
import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;
import org.codelibs.core.io.CopyUtil;

package org.codelibs.fess.crawler.service.impl;

import static org.codelibs.opensearch.runner.OpenSearchRunner.newConfigs;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
import java.util.regex.Pattern;

import org.codelibs.fess.crawler.client.FesenClient;
import org.codelibs.opensearch.runner.OpenSearchRunner;
import org.dbflute.utflute.lastadi.LastaDiTestCase;