///

### Step 2: create a `FastAPI` "instance" { #step-2-create-a-fastapi-instance }

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[3] *}

Here the `app` variable will be an "instance" of the class `FastAPI`.

This will be the main point of interaction to create all your API.

### Step 3: create a *path operation* { #step-3-create-a-path-operation }

#### Path { #path }

        lenient().when(tree.isConnected()).thenReturn(connected);
        lenient().when(tree.isSMB2()).thenReturn(smb2);
    }

    @Test
    @DisplayName("Constructor with null tree throws NPE (byte[] fid variant)")
    void constructor_nullTree_byteArray_throwsNPE() {
        lenient().when(cfg.isTraceResourceUsage()).thenReturn(false);
        assertThrows(NullPointerException.class,

Escribes Python estándar con tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declara una variable como un str
# y obtiene soporte del editor dentro de la función
def main(user_id: str):
    return user_id


# Un modelo de Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date

</li>

</ul>

<p>
The value of <code>GOMIPS</code> environment variable (<code>hardfloat</code> or
<code>softfloat</code>) is made available to assembly code by predefining either
<code>GOMIPS_hardfloat</code> or <code>GOMIPS_softfloat</code>.
</p>

<p>
The value of <code>GOMIPS64</code> environment variable (<code>hardfloat</code> or

/// info
Nếu bạn đã biết về các môi trường ảo, cách tạo chúng và sử dụng chúng, bạn có thể bỏ qua phần này. 🤓

///

/// tip

Một **môi trường ảo** khác với một **biến môi trường (environment variable)**.

Một **biến môi trường** là một biến trong hệ thống có thể được sử dụng bởi các chương trình.

Một **môi trường ảo** là một thư mục với một số tệp trong đó.

///

/// info

Bạn viết chuẩn Python với kiểu dữ liệu như sau:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

  }

  public void testWildcardSubtypes() throws Exception {
    new WildcardSubtypingTests().testAllDeclarations();
  }

  /**
   * This test reproduces the bug in canonicalizeWildcardType() when the type variable is
   * recursively bounded.
   */
  public void testRecursiveWildcardSubtypeBug() throws Exception {
    Exception e =
        assertThrows(

Sie schreiben Standard-Python mit Typen:

```Python
from typing import List, Dict
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Deklarieren Sie eine Variable als ein `str`
# und bekommen Sie Editor-Unterstütung innerhalb der Funktion
def main(user_id: str):
    return user_id


# Ein Pydantic-Modell
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str

You write standard Python with types:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

#{divide($fs-min, $rfs-rem-value)}rem, #{$fs-min}px);\n\n      // Use `vmin` if two-dimensional is enabled\n      $variable-unit: if($rfs-two-dimensional, vmin, vw);\n\n      // Calculate the variable width between 0 and $rfs-breakpoint\n      $variable-width: #{divide($fs-diff * 100, $rfs-breakpoint)}#{$variable-unit};\n\n      // Set the calculated font-size\n      $rfs-fluid: calc(#{$min-width} + #{$variable-width}) #{$rfs-suffix};\n\n      // Breakpoint formatting\n      $mq-value: if($rfs-breakpoint-unit ==...