SuggestItem.Kind[] kinds1 = { SuggestItem.Kind.QUERY };
        SuggestItem.Kind[] kinds2 = { SuggestItem.Kind.DOCUMENT, SuggestItem.Kind.QUERY };

        SuggestItem.Kind[] result = SuggestItem.concatKinds(kinds1, kinds2);

        assertNotNull(result);
        assertEquals(2, result.length); // Should not have duplicates
        assertTrue(Arrays.asList(result).contains(SuggestItem.Kind.QUERY));

import org.opensearch.core.xcontent.XContentParser;
import org.opensearch.index.query.AbstractQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.QueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.QueryShardContext;

/**
 * A query builder for a stored LTR (Learning to Rank) query.
 * This builder constructs a query that uses a pre-trained LTR model
 * to re-rank search results based on a given set of features.
 */

# Тіло - Декілька параметрів { #body-multiple-parameters }

Тепер, коли ми побачили, як використовувати `Path` і `Query`, розгляньмо більш просунуті варіанти оголошення тіла запиту.

## Змішування `Path`, `Query` та параметрів тіла { #mix-path-query-and-body-parameters }

По-перше, звісно, ви можете вільно змішувати оголошення параметрів `Path`, `Query` та тіла запиту, і **FastAPI** знатиме, що робити.

	"http://dbflute.org/meta/lastadi10.dtd">
<components>
	<component name="queryFieldConfig"
		class="org.codelibs.fess.query.QueryFieldConfig">
	</component>

	<component name="queryProcessor"
		class="org.codelibs.fess.query.QueryProcessor">
	</component>

	<component name="booleanQueryCommand"
		class="org.codelibs.fess.query.BooleanQueryCommand">
		<postConstruct name="register"></postConstruct>
	</component>

        assertEquals(FuzzyQuery.class, query.getClass());
        assertEquals("_default:fess", ((FuzzyQuery) query).getTerm().toString());

        query = queryParser.createDefaultFilterChain().parse("fess^10");
        assertEquals(BoostQuery.class, query.getClass());
        assertEquals("_default:fess", ((BoostQuery) query).getQuery().toString());

    return item_id


@app.get("/query")
def get_query(query):
    return f"foo bar {query}"


@app.get("/query/optional")
def get_query_optional(query=None):
    if query is None:
        return "foo bar"
    return f"foo bar {query}"


@app.get("/query/int")
def get_query_type(query: int):
    return f"foo bar {query}"


@app.get("/query/int/optional")

                "ratio of equals/hashCode/compareTo operations to query %s with %s entries versus"
                    + " %s entries",
                query, largeSize, smallSize)
            .that(ratio)
            .isAtMost(
                2 * query.expectedAsymptotic(largeSize) / query.expectedAsymptotic(smallSize));
        // allow up to 2x wobble in the constant factors
      }
    }
  }

  private long getWorstCaseOps(

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py hl[13] *}

## Pour résumer { #recap }

Avec `Query`, `Path` (et d'autres que vous verrez plus tard) vous pouvez déclarer des métadonnées et des validations de chaînes de la même manière qu'avec les [Paramètres de requête et validations de chaînes](query-params-str-validations.md).

Et vous pouvez également déclarer des validations numériques :

* `gt` : `g`reater `t`han

Beachten Sie, dass `Field` direkt von `pydantic` importiert wird, nicht von `fastapi`, wie die anderen (`Query`, `Path`, `Body`, usw.)

///

## Modellattribute deklarieren { #declare-model-attributes }

Dann können Sie `Field` mit Modellattributen deklarieren:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funktioniert genauso wie `Query`, `Path` und `Body`, es hat die gleichen Parameter, usw.

/// note | Technische Details

	stmt, err := db.prepare(ctx, db.ConnPool, false, query)
	if err == nil {
		rows, err = stmt.QueryContext(ctx, args...)
		if errors.Is(err, driver.ErrBadConn) {
			db.Stmts.Delete(query)
		}
	}
	return rows, err
}

func (db *PreparedStmtDB) QueryRowContext(ctx context.Context, query string, args ...interface{}) *sql.Row {