import org.lastaflute.web.login.credential.LoginCredential;
import org.lastaflute.web.response.ActionResponse;

/**
 * Manager class for coordinating SSO (Single Sign-On) authentication operations.
 *
 * This class serves as the central coordinator for SSO authentication in Fess.
 * It manages registered SSO authenticators, determines when SSO is available,
 * and delegates authentication operations to the appropriate SSO provider based

     * <code>groupId:artifactId:version</code> the returned identifier need not be complete. The identifier is derived
     * from the information that is available at the point the problem occurs and as such merely serves as a best effort
     * to provide information to the user to track the problem back to its origin.
     *
     * @return The identifier of the model from which the problem originated or an empty string if unknown, never

Neste caso, o **FastAPI** perceberá que existe mais de um parâmetro de corpo na função (dois parâmetros que são modelos Pydantic).

Então, ele usará o nome dos parâmetros como chaves (nome dos campos) no corpo, e espera um corpo como:

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",
        "description": "The pretender",
        "price": 42.0,
        "tax": 3.2
    },
    "user": {

Você pode declarar o `examples` específico do OpenAPI no FastAPI com o parâmetro `openapi_examples` para:

* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`

As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.

Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Descrição curta do exemplo.

Puedes declarar los `examples` específicos de OpenAPI en FastAPI con el parámetro `openapi_examples` para:

* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`

Las claves del `dict` identifican cada ejemplo, y cada valor es otro `dict`.

Cada `dict` específico del ejemplo en los `examples` puede contener:

* `summary`: Descripción corta del ejemplo.

Probé varias ideas en los editores de Python más populares: PyCharm, VS Code, editores basados en Jedi.

Según la última <a href="https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools" class="external-link" target="_blank">Encuesta de Desarrolladores de Python</a>, estos editores cubren alrededor del 80% de los usuarios.

Eu testei várias ideias nos editores Python mais populares: PyCharm, VS Code, e editores baseados no Jedi.

Pela última <a href="https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools" class="external-link" target="_blank">Pesquisa do Desenvolvedor Python</a>, isso cobre cerca de 80% dos usuários.

En este caso, **FastAPI** notará que hay más de un parámetro del cuerpo en la función (hay dos parámetros que son modelos de Pydantic).

Entonces, usará los nombres de los parámetros como claves (nombres de campo) en el cuerpo, y esperará un cuerpo como:

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",
        "description": "The pretender",
        "price": 42.0,
        "tax": 3.2
    },

FastAPI CLI takes the path to your Python program (e.g. `main.py`) and automatically detects the `FastAPI` instance (commonly named `app`), determines the correct import process, and then serves it.

For production you would use `fastapi run` instead. 🚀

        return startInstant.plusNanos(elapsedNanos);
    }

    /**
     * Returns the wall clock time captured when this monotonic clock was initialized.
     * <p>
     * This instant serves as the base time from which all subsequent {@link #instant()}
     * calls are calculated by adding the elapsed monotonic duration. This ensures
     * consistency between the monotonic measurements and wall clock time.
     *