}
        return response.getStatus().getStatus();
    }

    /**
     * Calculates the memory size of a document data map.
     * This is useful for monitoring memory usage during indexing operations.
     *
     * @param dataMap the document data as a map of field names to values
     * @return the estimated memory size in bytes
     */

Dieses spezielle Suchmuster im regulären Ausdruck überprüft, dass der erhaltene Parameterwert:

* `^`: mit den nachfolgenden Zeichen beginnt, keine Zeichen davor hat.
* `fixedquery`: den exakten Text `fixedquery` hat.
* `$`: dort endet, keine weiteren Zeichen nach `fixedquery` hat.

#### Um item aleatório { #a-random-item }

Com `data.items()` obtemos um <abbr title="Algo que podemos iterar com um laço for, como uma list, set, etc.">objeto iterável</abbr> com tuplas contendo a chave e o valor de cada item do dicionário.

Convertimos esse objeto iterável em uma `list` adequada com `list(data.items())`.

Ça, ajouté au fait que Python soit le langage le plus populaire pour la **Data Science**, le **Machine Learning** et surtout le **Deep Learning**, font de **FastAPI** un très bon choix pour les APIs et applications de **Data Science** / **Machine Learning**.

Schauen wir uns an, wie wir das machen können.

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

Beispielsweise verwendet der Google Login OpenID Connect (welches seinerseits OAuth2 verwendet).

Aber der Facebook Login unterstützt OpenID Connect nicht. Es hat seine eigene Variante von OAuth2.

### OpenID (nicht „OpenID Connect“) { #openid-not-openid-connect }

// --------------------------------------------------------------------------
// Used to return strings across the C API. The caller does not take ownership
// of the underlying data pointer and is not responsible for freeing it.
typedef struct TF_StringView {
  const char* data;
  size_t len;
} TF_StringView;

// --------------------------------------------------------------------------

file:/example.com/  s:file p:/example.com/
ftps:/example.com/  s:ftps p:/example.com/
gopher:/example.com/  s:gopher h:example.com p:/
ws:/example.com/  s:ws h:example.com p:/
wss:/example.com/  s:wss h:example.com p:/
data:/example.com/  s:data p:/example.com/
javascript:/example.com/  s:javascript p:/example.com/
mailto:/example.com/  s:mailto p:/example.com/
http:example.com/  s:http h:example.org p:/foo/example.com/

                    }
                }
            } catch (final IOException e) {
                if (logger.isDebugEnabled()) {
                    logger.debug("Failed to read data.", e);
                }
                return StringUtil.EMPTY;
            }

            return buf.toString().trim();
        }

        private boolean isSpaceChar(final int c) {

## Ihr Datenmodell erstellen { #create-your-data-model }

Dann deklarieren Sie Ihr Datenmodell als eine Klasse, die von `BaseModel` erbt.

Verwenden Sie Standard-Python-Typen für alle Attribute:

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