}

    @Test
    @DisplayName("Test setUid with boundary values")
    void testSetUidWithBoundaryValues() {
        // Test with various uid values
        int[] uids = { 0, 1, Integer.MAX_VALUE, Integer.MIN_VALUE };

        for (int uid : uids) {
            doNothing().when(messageBlock).setUid(uid);
            messageBlock.setUid(uid);
            verify(messageBlock).setUid(uid);
        }
    }

* `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`:

[
	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;

	}

	// mutate only if not a dry-run
	if opts.DryRun {
		return res, nil
	}

	for i := range beforeState {
		res.Before.Drives = append(res.Before.Drives, madmin.HealDriveInfo{
			UUID:     "",
			Endpoint: localDrives[i].Endpoint().String(),
			State:    beforeState[i],
		})
	}

	// check dangling and delete bucket only if its not a meta bucket

Por exemplo, você não pode colocar um modelo do Pydantic em uma `JSONResponse` sem antes convertê-lo em um `dict` com todos os tipos de dados (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos para tipos compatíveis com JSON.

Para esses casos, você pode usar o `jsonable_encoder` para converter seus dados antes de repassá-los para a resposta:

* Валидация данных.
* Автоматическая аннотация и документация.

## Другие типы данных { #other-data-types }

Ниже перечислены некоторые из дополнительных типов данных, которые вы можете использовать:

* `UUID`:
    * Стандартный "Универсальный уникальный идентификатор", используемый в качестве идентификатора во многих базах данных и системах.
    * В запросах и ответах будет представлен как `str`.
* `datetime.datetime`:

* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

## Outros tipos de dados { #other-data-types }

Aqui estão alguns dos tipos de dados adicionais que você pode usar:

* `UUID`:
    * Um "Identificador Universalmente Único" padrão, comumente usado como ID em muitos bancos de dados e sistemas.
    * Em requisições e respostas será representado como uma `str`.
* `datetime.datetime`:

	export GOIOS_APP_ID=YYYYYYYY.some.bundle.id
	export GOIOS_TEAM_ID=ZZZZZZZZ

If you have multiple devices connected, specify the device UDID with the GOIOS_DEVICE_ID
variable. Use `idevice_id -l` to list all available UDIDs. Then, setting GOARCH to arm64
will select the device:

	GOOS=ios GOARCH=arm64 CGO_ENABLED=1 CC_FOR_TARGET=$(pwd)/../misc/ios/clangwrap.sh ./all.bash

}
```

## 4. Data Structures

### 4.1 Handle GUID Structure
```java
package jcifs.internal.smb2.persistent;

import java.util.UUID;
import java.nio.ByteBuffer;

public class HandleGuid {
    private final UUID guid;
    
    public HandleGuid() {
        this.guid = UUID.randomUUID();
    }
    
    public HandleGuid(byte[] bytes) {
        if (bytes.length != 16) {