}

    @Test
    void testToString() {
        NetworkInterfaceInfo info = new NetworkInterfaceInfo(testAddress, 1000);
        String str = info.toString();

        assertNotNull(str);
        assertTrue(str.contains(testAddress.toString()));
        assertTrue(str.contains("1000"));
    }

from pydantic import BaseModel


class Item(BaseModel):
    id: str
    value: str


app = FastAPI()


@app.get(
    "/items/{item_id}",
    response_model=Item,
    responses={
        200: {
            "content": {"image/png": {}},
            "description": "Return the JSON item or an image.",
        }
    },
)
async def read_item(item_id: str, img: bool | None = None):
    if img:

from typing import Any


def get_body_model_name(openapi: dict[str, Any], path: str) -> str:
    body = openapi["paths"][path]["post"]["requestBody"]
    body_schema = body["content"]["multipart/form-data"]["schema"]

* Datenvalidierung
* Automatische Dokumentation

## Spezielle Typen und Validierungen { #special-types-and-validation }

Abgesehen von normalen einfachen Typen wie `str`, `int`, `float`, usw. können Sie komplexere einfache Typen verwenden, die von `str` erben.

from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(
    *,
    item_id: int = Path(title="The ID of the item to get", ge=0, le=1000),
    q: str | None = None,
    item: Item | None = None,
):
    results = {"item_id": item_id}
    if q:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: str, q: str | None = None):
    if q:
        return {"item_id": item_id, "q": q}

from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class JsonApiResponse(JSONResponse):
    media_type = "application/vnd.api+json"


class Error(BaseModel):
    status: str
    title: str


class JsonApiError(BaseModel):
    errors: list[Error]


@app.get(
    "/a/{id}",
    response_class=JsonApiResponse,
    responses={422: {"description": "Error", "model": JsonApiError}},
)

from inline_snapshot import snapshot
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

api_key = APIKeyHeader(name="key", auto_error=False)


class User(BaseModel):
    username: str


def get_current_user(oauth_header: str | None = Security(api_key)):
    if oauth_header is None:
        return None
    user = User(username=oauth_header)
    return user


@app.get("/users/me")

from fastapi import Cookie, FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Cookies(BaseModel):
    model_config = {"extra": "forbid"}

    session_id: str
    fatebook_tracker: str | None = None
    googall_tracker: str | None = None


@app.get("/items/")
async def read_items(cookies: Cookies = Cookie()):

### Eine `Enum`-Klasse erstellen { #create-an-enum-class }

Importieren Sie `Enum` und erstellen Sie eine Unterklasse, die von `str` und `Enum` erbt.

Indem Sie von `str` erben, weiß die API-Dokumentation, dass die Werte vom Typ `str` sein müssen, und wird in der Lage sein, korrekt zu rendern.

Erstellen Sie dann Klassen-Attribute mit festgelegten Werten, welches die erlaubten Werte sein werden: