#### Случайный элемент { #a-random-item }

С помощью `data.items()` мы получаем <abbr title="Объект, по которому можно итерироваться циклом for, например список, множество и т. п.">итерируемый объект</abbr> с кортежами, содержащими ключ и значение для каждого элемента словаря.

Мы превращаем этот итерируемый объект в обычный `list` через `list(data.items())`.

    }

    @Test
    @DisplayName("getEntries should return consistent results on multiple calls")
    void testGetEntries_multipleCallsConsistency() throws Exception {
        // Setup test data
        netdfs.DfsEnumArray200 testArray = new netdfs.DfsEnumArray200();
        testArray.count = 2;
        testArray.s = new netdfs.DfsInfo200[2];

        for (int i = 0; i < 2; i++) {

     *
     * @param <E> the type of elements in this list
     */
    public static class PagingList<E> implements List<E> {
        /** The underlying list containing the actual data. */
        private final List<E> parent;

        /** The total number of pages available. */
        protected int allPageCount;

        /** The total number of records across all pages. */

     */
    boolean is(String propertyKey);

    /**
     * Get the value for the key 'lasta_di.smart.deploy.mode'. <br>
     * The value is, e.g. warm <br>
     * comment: The mode of Lasta Di's smart-deploy, should be cool in production (e.g. hot, cool, warm)
     * @return The value of found property. (NotNull: if not found, exception but basically no way)
     */
    String getLastaDiSmartDeployMode();

    private static final Map<Class<?>, InterpolateObjectAction.CacheItem> CACHED_ENTRIES =
            new ConcurrentHashMap<>(80, 0.75f, 2);
    // Empirical data from 3.x, actual =40

    private interface InnerInterpolator {
        String interpolate(String value);
    }

    @Override
    public Model interpolateModel(

그 후, 테스트에서도 동일하게 적용하면 됩니다.

예시:

* *경로* 혹은 *쿼리* 매개변수를 전달하려면, URL 자체에 추가한다.
* JSON 본문을 전달하려면, 파이썬 객체 (예를들면 `dict`) 를 `json` 파라미터로 전달한다.
* JSON 대신 *폼 데이터* 를 보내야한다면, `data` 파라미터를 대신 전달한다.
* *헤더* 를 전달하려면, `headers` 파라미터에 `dict` 를 전달한다.
* *쿠키* 를 전달하려면, `cookies` 파라미터에 `dict` 를 전달한다.

  }

  /**
   * Creates a {@code CompactLinkedHashMap} instance, with a high enough "initial capacity" that it
   * <i>should</i> hold {@code expectedSize} elements without rebuilding internal data structures.
   *
   * @param expectedSize the number of elements you expect to add to the returned set
   * @return a new, empty {@code CompactLinkedHashMap} with enough capacity to hold {@code

# Extension to allow automatically downloading the maven-wrapper.jar from Maven-central
# This allows using the maven wrapper in projects that prohibit checking in binary data.
##########################################################################################
wrapperJarPath="$MAVEN_PROJECTBASEDIR/.mvn/wrapper/maven-wrapper.jar"
if [ -r "$wrapperJarPath" ]; then
  log "Found $wrapperJarPath"

Первое, что нужно сделать, — импортировать `BaseModel` из пакета `pydantic`:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Создайте модель данных { #create-your-data-model }

Затем опишите свою модель данных как класс, наследующийся от `BaseModel`.

Используйте стандартные типы Python для всех атрибутов:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

    stream.writeObject(valueComparator());
    Serialization.writeMultimap(this, stream);
  }

  @GwtIncompatible
  @J2ktIncompatible
    @SuppressWarnings("unchecked") // reading data stored by writeObject
  private void readObject(ObjectInputStream stream) throws IOException, ClassNotFoundException {
    stream.defaultReadObject();
    keyComparator = requireNonNull((Comparator<? super K>) stream.readObject());