}

        // Test that getAddress returns null for our dummy implementation
        assertNull(loc.getAddress());
    }

    @Test
    @DisplayName("Test DFS referral data")
    void testDfsReferralData() throws Exception {
        String url = "smb://server/share/path/";
        DummySmbResourceLocator loc = new DummySmbResourceLocator(url);

        // Initially no DFS referral

/// tip | Tipp

Wenn Sie Binärdaten streamen möchten, zum Beispiel Video oder Audio, sehen Sie sich den erweiterten Leitfaden an: [Daten streamen](../advanced/stream-data.md).

///

## JSON Lines mit FastAPI streamen { #stream-json-lines-with-fastapi }

    * As connecting to an email server and sending an email tends to be "slow" (several seconds), you can return the response right away and send the email notification in the background.
* Processing data:
    * For example, let's say you receive a file that must go through a slow process, you can return a response of "Accepted" (HTTP 202) and process the file in the background.

## Using `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }

該 dataclass 會自動轉換為 Pydantic 的 dataclass。

如此一來，其結構描述（schema）會顯示在 API 文件介面中：

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## 巢狀資料結構中的 Dataclasses { #dataclasses-in-nested-data-structures }

你也可以將 `dataclasses` 與其他型別註記結合，建立巢狀的資料結構。

在某些情況下，你可能仍需要使用 Pydantic 版本的 `dataclasses`。例如，當自動產生的 API 文件出現錯誤時。

這種情況下，你可以把標準的 `dataclasses` 直接換成 `pydantic.dataclasses`，它是可直接替換（drop-in replacement）的：

        }

        @Test
        @DisplayName("Should decode buffer correctly")
        void testDecode() throws SMBProtocolDecodingException {
            // Prepare test buffer with sample data
            byte[] buffer = new byte[24];
            // Skip idFileSystem (4 bytes)
            buffer[4] = 0x08; // sectPerAlloc = 8
            buffer[8] = 0x00;
            buffer[9] = 0x10; // alloc = 4096

```python
from typing import Any


def some_function(data: Any):
    print(data)
```

### Generic типи { #generic-types }

Деякі типи можуть приймати «параметри типів» у квадратних дужках, щоб визначити їх внутрішні типи. Наприклад, «list строк» буде оголошений як `list[str]`.

# 宣告請求範例資料 { #declare-request-example-data }

你可以宣告你的應用程式可接收資料的 examples。

以下有數種方式可達成。

## Pydantic 模型中的額外 JSON Schema 資料 { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

你可以為 Pydantic 模型宣告 `examples`，它們會加入到產生出的 JSON Schema 中。

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

這些額外資訊會原封不動加入該模型輸出的 JSON Schema，並且會用在 API 文件裡。

bucket. For example, you could store `spark.csv` (version `ede336f2`) and `spark.csv` (version `fae684da`) in a single bucket. Versioning protects you from unintended overwrites, deletions, protect objects with retention policies.

To control data retention and storage usage, use object versioning with [object lifecycle management](https://github.com/minio/minio/blob/master/docs/bucket/lifecycle/README.md).  If you have an object expiration lifecycle policy in your non-versioned bucket and you...

        assertEquals("\"field999\"", result[999]);

    }

    @Test
    public void test_parse_complex_scenarios() {
        String value;
        String[] result;

        // Complex real-world-like data - quotes are preserved
        value = "\"John Doe\",\"Software Engineer\",\"******@****.***\",\"Loves \"\"coding\"\" and coffee\"";
        result = KuromojiCSVUtil.parse(value);
        assertEquals(4, result.length);

      FakeTicker ticker,
      String keyPrefix,
      long ttl) {
    loader.setKeyPrefix(keyPrefix);

    int shift1 = 10 + VALUE_PREFIX;
    loader.setValuePrefix(shift1);
    // fill with initial data
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
      assertThat(cache.getUnchecked(keyPrefix + i)).isEqualTo(i + shift1);
    }
    assertThat(CacheTesting.expirationQueueSize(cache)).isEqualTo(10);