assert "Error processing docs/lang/docs/doc.md" in result.output
    assert (
        "Code block (lines 16-19) has different language than the original block ('yaml' vs 'toml')"
    ) in result.output


@pytest.mark.parametrize(
    "copy_test_files",
    [(f"{data_path}/en_doc.md", f"{data_path}/translated_doc_wrong_lang_code_2.md")],
    indirect=True,
)

import java.io.File;
import java.nio.file.Path;
import java.util.Map;

import static org.elasticsearch.gradle.internal.test.rest.RestTestUtil.setupTestDependenciesDefaults;

/**
 * Apply this plugin to run the YAML based REST tests from a prior major version against this version's cluster.
 */
public class YamlRestCompatTestPlugin implements Plugin<Project> {
    private static final String REST_COMPAT_CHECK_TASK_NAME = "checkRestCompat";

def hello_world():
    # Comment with indentation
    print("Hello, world!")  # Print greeting
```

Some more text

The following block has wrong language code (should be TOML):

```yaml
# This is a sample TOML code block
title = "TOML Example"  # Title of the document
```

And more text

```console
// Use the command "live" and pass the language code as a CLI argument

그럼에도 기본 통합 기능을 사용하지 않더라도, YAML로 받고자 하는 데이터에 대한 JSON Schema를 수동으로 생성하기 위해 Pydantic 모델을 여전히 사용합니다.

그 다음 요청을 직접 사용하고, 바디를 `bytes`로 추출합니다. 이는 FastAPI가 요청 페이로드를 JSON으로 파싱하려고 시도조차 하지 않는다는 뜻입니다.

그리고 코드에서 YAML 콘텐츠를 직접 파싱한 뒤, 다시 같은 Pydantic 모델을 사용해 YAML 콘텐츠를 검증합니다:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}

/// tip | 팁

여기서는 같은 Pydantic 모델을 재사용합니다.

하지만 마찬가지로, 다른 방식으로 검증할 수도 있습니다.

    axes:
      - axis:
          type: label-expression
          name: os
          values:
            - centos-8-packaging
            - ubuntu-20.04-packaging
      - axis:
          type: yaml
          filename: ".ci/bwcVersions"
          name: "BWC_VERSION"
    builders:
      - inject:
          properties-file: '.ci/java-versions.properties'
          properties-content: |

The way it works is that you write the definition of the schema using YAML format inside the docstring of each function handling a route.

And it generates OpenAPI schemas.

That's how it works in Flask, Starlette, Responder, etc.

But then, we have again the problem of having a micro-syntax, inside of a Python string (a big YAML).

type BatchJobRequest struct {
	ID        string               `yaml:"-" json:"name"`
	User      string               `yaml:"-" json:"user"`
	Started   time.Time            `yaml:"-" json:"started"`
	Replicate *BatchJobReplicateV1 `yaml:"replicate" json:"replicate"`
	KeyRotate *BatchJobKeyRotateV1 `yaml:"keyrotate" json:"keyrotate"`
	Expire    *BatchJobExpire      `yaml:"expire" json:"expire"`
	ctx       context.Context      `msg:"-"`
}

import logging
import secrets
import subprocess
from collections import defaultdict
from pathlib import Path
from typing import Any

import httpx
import yaml
from github import Github
from pydantic import BaseModel, SecretStr
from pydantic_settings import BaseSettings

github_graphql_url = "https://api.github.com/graphql"


sponsors_query = """
query Q($after: String) {
  user(login: "tiangolo") {

但文档仍然缺失，于是出现了 APISpec。

它为许多框架提供插件（Starlette 也有插件）。

它的工作方式是：你在处理路由的每个函数的文档字符串里，用 YAML 格式编写模式定义。

然后它会生成 OpenAPI 模式。

这正是它在 Flask、Starlette、Responder 等框架里的工作方式。

但这样我们又回到了在 Python 字符串中维护一套“微语法”（一大段 YAML）的问题上。

编辑器很难为此提供帮助；而且如果我们修改了参数或 Marshmallow 模式，却忘了同步更新那个 YAML 文档字符串，生成的模式就会过时。

/// info | 信息

APISpec 由与 Marshmallow 相同的开发者创建。

///

ij_java_names_count_to_use_import_on_demand = 999
ij_java_imports_layout = *,|,com.**,|,org.**,|,java.**,javax.**,|,$*

[*.json]
indent_size = 2

[*.py]
indent_size = 2

[*.sh]
indent_size = 2

[*.{yml,yaml}]
indent_size = 2

[*.{xsd,xml}]