}

  private static final Random random = new Random(42);

  public void testLength() {
    assertThat(ImmutableDoubleArray.of().length()).isEqualTo(0);
    assertThat(ImmutableDoubleArray.of(0).length()).isEqualTo(1);
    assertThat(ImmutableDoubleArray.of(0, 1, 3).length()).isEqualTo(3);
    assertThat(ImmutableDoubleArray.of(0, 1, 3).subArray(1, 1).length()).isEqualTo(0);

public class ComparatorDelegationOverheadBenchmark {
  private final Integer[][] inputArrays = new Integer[0x100][];

  @Param({"10000"})
  int n;

  @BeforeExperiment
  void setUp() throws Exception {
    Random rng = new Random();
    for (int i = 0; i < 0x100; i++) {
      Integer[] array = new Integer[n];
      for (int j = 0; j < n; j++) {
        array[j] = rng.nextInt();
      }
      inputArrays[i] = array;
    }
  }

Você nunca chama essas funções diretamente. Elas são chamadas pelo framework utilizado (nesse caso, **FastAPI**).

Com o Sistema de Injeção de Dependência, você também pode informar ao **FastAPI** que sua *função de operação de rota* também "depende" em algo a mais que deve ser executado antes de sua *função de operação de rota*, e o **FastAPI** se encarrega de executar e "injetar" os resultados.

#### Randomness

	var buffer bytes.Buffer
	// data to be written into buffer.
	data := "1234567890"
	// seed the random number generator once.
	rand.Seed(3)
	// generate a random number between 13 and 200.
	randInt := getRandomRange(13, 200, -1)
	// write into buffer till length of the buffer is greater than the generated random number.
	for i := 0; i <= randInt; i += 10 {
		buffer.WriteString(data)
	}

import random
from typing import Annotated, Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import AfterValidator

app = FastAPI()

data = {
    "isbn-9781529046137": "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy",
    "imdb-tt0371724": "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy",
    "isbn-9781439512982": "Isaac Asimov: The Complete Stories, Vol. 2",
}


def check_valid_id(id: str):
    if not id.startswith(("isbn-", "imdb-")):

			mu.Unlock()
		}()
	}
	wg.Wait()
	return newDisks
}

func (er erasureObjects) getOnlineLocalDisks() (newDisks []StorageAPI) {
	disks := er.getOnlineDisks()

	// Based on the random shuffling return back randomized disks.
	r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))

	for _, i := range r.Perm(len(disks)) {
		if disks[i] != nil && disks[i].IsLocal() {
			newDisks = append(newDisks, disks[i])

            final byte[] clientChallenge = new byte[8];
            RANDOM.nextBytes(clientChallenge);
            setLMResponse(getLMv2Response(type2, domain, user, password, clientChallenge));

            final byte[] clientChallenge2 = new byte[8];
            RANDOM.nextBytes(clientChallenge2);
            setNTResponse(getNTLMv2Response(type2, responseKeyNT, clientChallenge2));

# Usando Dataclasses { #using-dataclasses }

FastAPI é construído em cima do **Pydantic**, e eu tenho mostrado como usar modelos Pydantic para declarar requisições e respostas.

Mas o FastAPI também suporta o uso de <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a> da mesma forma:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

                .collect(Collectors.toSet());
    }

    private ClassRealm newRealm(String id) {
        synchronized (world) {
            String realmId = id;

            Random random = new Random();

            while (true) {
                try {
                    ClassRealm classRealm = world.newRealm(realmId, null);

                    logger.debug("Created new class realm {}", realmId);