</thead>
                                            <tbody>
                                            <c:forEach var="artifact" varStatus="s" items="${installedArtifactItems}">
                                                <tr>
                                                    <td>${f:h(artifact.type)}</td>

///

Das bedeutet: Die Variable `items` ist eine Liste – `list` – und jedes der Elemente in dieser Liste ist ein String – `str`.

Auf diese Weise kann Ihr Editor Sie auch bei der Bearbeitung von Einträgen aus der Liste unterstützen:

<img src="/img/python-types/image05.png">

Ohne Typen ist das fast unmöglich zu erreichen.

Beachten Sie, dass die Variable `item` eines der Elemente in der Liste `items` ist.

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}

En el ejemplo anterior, el modelo de entrada es un modelo de Pydantic v1 y el modelo de salida (definido en `response_model=ItemV2`) es un modelo de Pydantic v2.

### Parámetros de Pydantic v1 { #pydantic-v1-parameters }

template "minio.fullname" . }}.{{ .Release.Namespace }}.svc.cluster.local To access Minio from localhost, run the below commands: 1. export POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace {{ .Release.Namespace }} -l "release={{ .Release.Name }}" -o jsonpath="{.items[0].metadata.name}") 2. kubectl port-forward $POD_NAME 9000 --namespace {{ .Release.Namespace }} Read more about port forwarding here: http://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/kubectl_port-forward/ You can now access Minio server on http://localhost:9000....

template "minio.fullname" . }}.{{ .Release.Namespace }}.svc.cluster.local To access Minio from localhost, run the below commands: 1. export POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace {{ .Release.Namespace }} -l "release={{ .Release.Name }}" -o jsonpath="{.items[0].metadata.name}") 2. kubectl port-forward $POD_NAME 9000 --namespace {{ .Release.Namespace }} Read more about port forwarding here: http://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/kubectl_port-forward/ You can now access Minio server on http://localhost:9000....

                                            <tbody>
                                            <c:forEach var="data" varStatus="s"
                                                       items="${keyMatchItems}">
                                                <tr
                                                        data-href="${contextPath}/admin/keymatch/details/4/${f:u(data.id)}" role="button" tabindex="0">

                                            <tbody>
                                            <c:forEach var="data" varStatus="s"
                                                       items="${relatedContentItems}">
                                                <tr
                                                        data-href="${contextPath}/admin/relatedcontent/details/4/${f:u(data.id)}" role="button" tabindex="0">

///

```mermaid
graph TB

query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])

read_query["/items/"]

query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```

## Utilizando a mesma dependência múltiplas vezes { #using-the-same-dependency-multiple-times }

## Revísalo { #check-it }

Deberías poder revisarlo en la URL de tu contenedor de Docker, por ejemplo: <a href="http://192.168.99.100/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/items/5?q=somequery</a> o <a href="http://127.0.0.1/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/items/5?q=somequery</a> (o equivalente, usando tu host de Docker).

Verás algo como:

```JSON

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}

No exemplo acima, o modelo de entrada é um modelo Pydantic v1, e o modelo de saída (definido em `response_model=ItemV2`) é um modelo Pydantic v2.

### Parâmetros do Pydantic v1 { #pydantic-v1-parameters }