from fastapi.testclient import TestClient
from inline_snapshot import snapshot
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

client = TestClient(app)


class Item(BaseModel):
    data: str


def duplicate_dependency(item: Item):
    return item


def dependency(item2: Item):
    return item2


def sub_duplicate_dependency(
    item: Item, sub_item: Item = Depends(duplicate_dependency)

* If the parameter is of a **singular type** (like `int`, `float`, `str`, `bool`, etc) it will be interpreted as a **query** parameter.
* If the parameter is declared to be of the type of a **Pydantic model**, it will be interpreted as a request **body**.

/// note

FastAPI will know that the value of `q` is not required because of the default value `= None`.

Vous remarquerez que pour créer une instance d'une classe Python, vous utilisez la même syntaxe.

Par exemple :

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

Dans ce cas, `fluffy` est une instance de la classe `Cat`.

Et pour créer `fluffy`, vous « appelez » `Cat`.

/// tip | Подсказка

Это не имеет большого значения, если вы используете `Annotated`.

///

Допустим, вы хотите объявить query-параметр `q` как обязательный параметр типа `str`.

И если вам больше ничего не нужно указывать для этого параметра, то нет необходимости использовать `Query`.

Головний клас `Response`, від якого успадковуються всі інші відповіді.

Ви можете повертати його безпосередньо.

Він приймає такі параметри:

- `content` - `str` або `bytes`.
- `status_code` - `int` - код статусу HTTP.
- `headers` - `dict` строк.
- `media_type` - `str`, що задає медіа-тип, напр. `"text/html"`.

Örneğin, şöyle bir fonksiyonunuz varsa:

```Python
@lru_cache
def say_hi(name: str, salutation: str = "Ms."):
    return f"Hello {salutation} {name}"
```

programınız şu şekilde çalışabilir:

```mermaid
sequenceDiagram

participant code as Code
participant function as say_hi()

from fastapi.testclient import TestClient


class Session:
    def __init__(self) -> None:
        self.data = ["foo", "bar", "baz"]
        self.open = True

    def __iter__(self) -> Generator[str, None, None]:
        for item in self.data:
            if self.open:
                yield item
            else:
                raise ValueError("Session closed")


@contextmanager

callback_router0 = APIRouter()


@callback_router0.get("/")
async def callback0(level0: str):
    pass  # pragma: nocover


callback_router1 = APIRouter()


@callback_router1.get("/")
async def callback1(level1: str):
    pass  # pragma: nocover


callback_router2 = APIRouter()


@callback_router2.get("/")
async def callback2(level2: str):
    pass  # pragma: nocover


callback_router3 = APIRouter()

Para eso, actualizamos el modelo de Pydantic `TokenData` con una nueva propiedad `scopes`.

Al validar los datos con Pydantic podemos asegurarnos de que tenemos, por ejemplo, exactamente una `list` de `str` con los scopes y un `str` con el `username`.

En lugar de, por ejemplo, un `dict`, o algo más, ya que podría romper la aplicación en algún punto posterior, haciéndolo un riesgo de seguridad.

        }
        if (domainName != null) {
            String str;

            if (type == SID_TYPE_DOMAIN) {
                str = domainName;
            } else if (type == SID_TYPE_WKN_GRP || domainName.equals("BUILTIN")) {
                if (type == SID_TYPE_UNKNOWN) {
                    str = toString();
                } else {
                    str = acctName;
                }
            } else {