public void testLenientFormat_nullArrayVarargs() {
    assertThat(Strings.lenientFormat("%s", (Object[]) null)).isEqualTo("(Object[])null");
  }

  @GwtIncompatible // GWT reflection includes less data
  public void testLenientFormat_badArgumentToString() {
    assertThat(Strings.lenientFormat("boiler %s plate", new ThrowsOnToString()))
        .matches(
            // J2kt nested class name does not use "$"

    throw new UnsupportedOperationException();
  }

  /**
   * {@inheritDoc}
   *
   * <p>This implementation of {@code getAllPresent} lacks any insight into the internal cache data
   * structure, and is thus forced to return the query keys instead of the cached keys. This is only
   * possible with an unsafe cast which requires {@code keys} to actually be of type {@code K}.
   *
   * @since 11.0
   */

    public static final String CHILDREN_COMBINATION_APPEND = "append";
    /**
     * Default mode for combining children DOMs during merge.
     * When element names match, the process will try to merge the element data,
     * rather than putting the dominant and recessive elements as siblings.
     */
    public static final String DEFAULT_CHILDREN_COMBINATION_MODE = CHILDREN_COMBINATION_MERGE;

dataclass は自動的に Pydantic の dataclass に変換されます。

このため、そのスキーマは API ドキュメントの UI に表示されます:

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

## ネストしたデータ構造での dataclasses { #dataclasses-in-nested-data-structures }

`dataclasses` を他の型注釈と組み合わせて、ネストしたデータ構造を作成できます。

場合によっては、自動生成された API ドキュメントでエラーが発生するなどの理由で、Pydantic 版の `dataclasses` を使う必要があるかもしれません。

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

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

## Crie seu modelo de dados { #create-your-data-model }

Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`.

Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:

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

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}

#### 隨機項目 { #a-random-item }

透過 `data.items()` 我們會得到一個包含每個字典項目鍵值對 tuple 的 <dfn title="可以用 for 迴圈遍歷的東西，例如 list、set 等等。">iterable object</dfn>。

我們用 `list(data.items())` 把這個可疊代物件轉成正式的 `list`。

接著用 `random.choice()` 從清單中取得一個「隨機值」，也就是一個 `(id, name)` 的 tuple。可能像是 `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")`。

一方、`OAuth2PasswordRequestForm` は、あなた自身でも書けるような単なるクラス依存関係であり、直接 `Form` パラメータを宣言することもできます。

ただし一般的なユースケースなので、簡単に使えるよう **FastAPI** が直接提供しています。

///

### フォームデータの利用 { #use-the-form-data }

/// tip | 豆知識

依存関係クラス `OAuth2PasswordRequestForm` のインスタンスは、スペース区切りの長い文字列を持つ `scope` 属性は持ちません。代わりに、送られてきた各スコープの実際の文字列リストを格納する `scopes` 属性を持ちます。

この例では `scopes` は使いませんが、必要ならその機能が利用できます。

///

 * worst case time complexity of O(N^2). You are extremely unlikely to hit this quadratic case on
 * randomly ordered data (the probability decreases faster than exponentially in N), but if you are
 * passing in unsanitized user data then a malicious user could force it. A light shuffle of the
 * data using an unpredictable seed should normally be enough to thwart this attack.
 *

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**.

Pour comprendre comment mettre en place ce parallélisme en production, allez lire la section [Déploiement](deployment/index.md).

	return p.stopFn()
}

// Extension returns the extension without dot prefix.
func (p profilerWrapper) Extension() string {
	return p.ext
}

// Returns current profile data, returns error if there is no active
// profiling in progress. Stops an active profile.
func getProfileData() (map[string][]byte, error) {
	globalProfilerMu.Lock()
	defer globalProfilerMu.Unlock()