from typing import List

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float


class ResponseMessage(BaseModel):
    message: str


class User(BaseModel):
    username: str
    email: str


@app.post("/items/", response_model=ResponseMessage, tags=["items"])
async def create_item(item: Item):

EOF

  # Get the full list of files and targets which get included into the pip
  # package
  bazel cquery --keep_going 'deps(//tensorflow/tools/pip_package:wheel)' | sort -u > $BATS_TEST_TMPDIR/pip_deps
  # Find all Python py_test targets not tagged "no_pip" or "manual", excluding
  # any targets in ignored packages. Combine this list of targets into a bazel
  # query list (e.g. the list becomes "target+target2+target3")

     * @param protocols the protocols to use, in order of preference. If the list contains
     *     [Protocol.H2_PRIOR_KNOWLEDGE] then that must be the only protocol and HTTPS URLs will not
     *     be supported. Otherwise the list must contain [Protocol.HTTP_1_1]. The list must
     *     not contain null or [Protocol.HTTP_1_0].
     */
    fun protocols(protocols: List<Protocol>) =
      apply {

  optional int32 deprecatedCount = 15;
}

// EventList is a list of Event objects.
message EventList {
  // Standard list metadata.
  // More info: https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#metadata
  // +optional
  optional k8s.io.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.ListMeta metadata = 1;

  // items is a list of schema objects.
  repeated Event items = 2;
}

{!../../docs_src/python_types/tutorial005.py!}
```

### 타입 매개변수를 활용한 Generic(제네릭) 타입

`dict`, `list`, `set`, `tuple`과 같은 값을 저장할 수 있는 데이터 구조가 있고, 내부의 값은 각자의 타입을 가질 수도 있습니다.

타입과 내부 타입을 선언하기 위해서는 파이썬 표준 모듈인 `typing`을 이용해야 합니다.

구체적으로는 아래 타입 힌트를 지원합니다.

#### `List`

예를 들면, `str`의 `list`인 변수를 정의해봅시다.

`typing`에서  `List`(대문자 `L`)를 import 합니다.

```Python hl_lines="1"
{!../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}

}

// PodSchedulingContextList is a collection of Pod scheduling objects.
message PodSchedulingContextList {
  // Standard list metadata
  // +optional
  optional k8s.io.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.ListMeta metadata = 1;

  // Items is the list of PodSchedulingContext objects.
  repeated PodSchedulingContext items = 2;
}

// PodSchedulingContextSpec describes where resources for the Pod are needed.

HSPLkotlin/collections/SetsKt__SetsKt;->build(Ljava/util/List;)Ljava/util/List;
HSPLkotlin/collections/SetsKt__SetsKt;->listOf(Ljava/lang/Object;)Ljava/util/List;
HSPLkotlin/collections/SetsKt__SetsKt;->listOfNotNull([Ljava/lang/Object;)Ljava/util/List;
HSPLkotlin/collections/SetsKt__SetsKt;->optimizeReadOnlyList(Ljava/util/List;)Ljava/util/List;

void TF_OutputListSetNumOutputs(TF_OutputList* o, int num_outputs, TF_Status*);
// Return the number of outputs in the list.
int TF_OutputListNumOutputs(TF_OutputList* o);
// Return the `i`th output in the list.
TF_AbstractTensor* TF_OutputListGet(TF_OutputList* o, int i);
// Append a tensor at the end of the output list, growing its size by one.
void TF_OutputListPushBack(TF_OutputList* o, TF_AbstractTensor* tensor,

```

/// note | "참고"

`response_model`은 "데코레이터" 메소드(`get`, `post`, 등)의 매개변수입니다. 모든 매개변수들과 본문(body)처럼 *경로 작동 함수*가 아닙니다.

///

Pydantic 모델 어트리뷰트를 선언한 것과 동일한 타입을 수신하므로 Pydantic 모델이 될 수 있지만, `List[Item]`과 같이 Pydantic 모델들의 `list`일 수도 있습니다.

FastAPI는 이 `response_model`를 사용하여:

* 출력 데이터를 타입 선언으로 변환.
* 데이터 검증.
* OpenAPI *경로 작동*의 응답에 JSON 스키마 추가.
* 자동 생성 문서 시스템에 사용.

하지만 가장 중요한 것은:

        }

        fun assertHasAccepted(vararg accepted: Pair<String, List<String>>) {
            assertThat("Has accepted", richReport.accepted, CoreMatchers.equalTo(accepted.map { ReportMessage(it.first, it.second) }))
        }

        fun assertHasErrors(vararg errors: List<String>) {
            assertHasErrors(*errors.toList().flatten().toTypedArray())
        }