Ela apenas retorna uma resposta JSON com o resultado do método `.openapi()` da aplicação.

Por padrão, o que o método `.openapi()` faz é verificar se a propriedade `.openapi_schema` tem conteúdo e retorná-lo.

Se não tiver, ele gera o conteúdo usando a função utilitária em `fastapi.openapi.utils.get_openapi`.

E essa função `get_openapi()` recebe como parâmetros:

* `title`: O título do OpenAPI, exibido na documentação.

 */
package org.codelibs.fess.crawler.client;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;

import org.codelibs.core.lang.ThreadUtil;
import org.codelibs.core.timer.TimeoutTarget;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class AccessTimeoutTarget implements TimeoutTarget {

 */
package org.codelibs.fess.crawler.client.http;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

import org.apache.http.conn.HttpClientConnectionManager;
import org.codelibs.core.timer.TimeoutTarget;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * @author shinsuke
 *
 */
public class HcConnectionMonitorTarget implements TimeoutTarget {

		dm.GetLock(ctx, nil, id, source, Options{Timeout: 5 * time.Minute})
		unlockReturned <- struct{}{}
	}()

	timer := time.NewTimer(2 * testDrwMutexUnlockCallTimeout)
	defer timer.Stop()

	select {
	case <-unlockReturned:
		t.Fatal("Unlock timed out, which should not happen")
	case <-timer.C:
	}
}

// Borrowed from mutex_test.go
func HammerMutex(m *DRWMutex, loops int, cdone chan bool) {

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Nesse caso, você pode simplesmente trocar as `dataclasses` padrão por `pydantic.dataclasses`, que é um substituto direto:

	case madmin.Azure:
		d, err = newWarmBackendAzure(*tier.Azure, tier.Name)
	case madmin.GCS:
		d, err = newWarmBackendGCS(*tier.GCS, tier.Name)
	case madmin.MinIO:
		d, err = newWarmBackendMinIO(*tier.MinIO, tier.Name)
	default:
		return nil, errTierTypeUnsupported
	}
	if err != nil {
		tierLogIf(ctx, err)
		return nil, errTierInvalidConfig
	}

	if probe {
		if err = checkWarmBackend(ctx, d); err != nil {

```

Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

aquele
aqueles
as
assim
com
como
contra
contudo
cuja
cujas
cujo
cujos
da
das
de
dela
dele
deles
demais
depois
desde
desta
deste
dispoe
dispoem
diversa
diversas
diversos
do
dos
durante
e
ela
elas
ele
eles
em
entao
entre
essa
essas
esse
esses
esta
estas
este
estes
ha
isso
isto
logo
mais

import java.util.Map;

import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;
import org.codelibs.core.lang.StringUtil;
import org.codelibs.core.timer.TimeoutManager;
import org.codelibs.core.timer.TimeoutTarget;
import org.codelibs.core.timer.TimeoutTask;
import org.codelibs.fess.Constants;
import org.codelibs.fess.es.config.exbhv.JobLogBhv;
import org.codelibs.fess.es.config.exbhv.ScheduledJobBhv;

./mc mb --ignore-existing sitea/bucket
./mc mb --ignore-existing siteb/bucket

sleep 10s

## Add warm tier
./mc ilm tier add minio sitea WARM-TIER --endpoint http://localhost:9004 --access-key minioadmin --secret-key minioadmin --bucket bucket

## Add ILM rules
./mc ilm add sitea/bucket --transition-days 0 --transition-tier WARM-TIER
./mc ilm rule list sitea/bucket

./mc cp README.md sitea/bucket/README.md