* comments.
     */

    @Weak final MapMakerInternalMap<K, V, E, S> map;

    /**
     * The number of live elements in this segment's region. This does not include unset elements
     * which are awaiting cleanup.
     */
    volatile int count;

    /**
     * Number of updates that alter the size of the table. This is used during bulk-read methods to

  resolved "https://registry.yarnpkg.com/vary/-/vary-1.1.2.tgz#2299f02c6ded30d4a5961b0b9f74524a18f634fc"
  integrity sha1-IpnwLG3tMNSllhsLn3RSShj2NPw=

void-elements@^2.0.0:
  version "2.0.1"
  resolved "https://registry.yarnpkg.com/void-elements/-/void-elements-2.0.1.tgz#c066afb582bb1cb4128d60ea92392e94d5e9dbec"
  integrity sha1-wGavtYK7HLQSjWDqkjkulNXp2+w=

watchpack@^2.4.0:
  version "2.4.0"

- pour **la sortie**, il sera **requis** (et éventuellement `None`, ou en termes JSON, `null`)

### Modèle de sortie dans les documents { #model-for-output-in-docs }

Vous pouvez également vérifier le modèle de sortie dans les documents, **à la fois** `name` et `description` sont marqués comme **requis** avec un **astérisque rouge** :

<div class="screenshot">

Y compris des bibliothèques externes également basées sur Pydantic, servant d’<abbr title="Object-Relational Mapper - Mappeur objet-relationnel">ORM</abbr>, d’<abbr title="Object-Document Mapper - Mappeur objet-document">ODM</abbr> pour les bases de données.

Mais vous pouvez avoir des milliers d'endpoints (*chemins d'accès*) utilisant le même système de sécurité.

Et tous (ou seulement une partie d'entre eux, si vous le souhaitez) peuvent profiter de la réutilisation de ces dépendances ou de toute autre dépendance que vous créez.

Et tous ces milliers de *chemins d'accès* peuvent tenir en seulement 3 lignes :

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}

## Récapitulatif { #recap }

/// tip | Astuce

Intégrer d'autres fournisseurs d'authentification/autorisation comme Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc. est également possible et relativement facile.

// Currently only supported scheme is "EC".
func parseStorageClass(storageClassEnv string) (sc StorageClass, err error) {
	s := strings.Split(storageClassEnv, ":")

	// only two elements allowed in the string - "scheme" and "number of parity drives"
	if len(s) > 2 {
		return StorageClass{}, config.ErrStorageClassValue(nil).Msg("Too many sections in " + storageClassEnv)
	} else if len(s) < 2 {

Você pode definir um atributo como um subtipo. Por exemplo, uma `list` do Python:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Isso fará com que tags seja uma lista de itens mesmo sem declarar o tipo dos elementos desta lista.

## Campos do tipo Lista com um parâmetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }

Mas o Python tem uma maneira específica de declarar listas com tipos internos ou "parâmetros de tipo":

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}

### Prise en charge de FastAPI pour Pydantic v1 dans v2 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }

Depuis FastAPI 0.119.0, il existe également une prise en charge partielle de Pydantic v1 depuis l'intérieur de Pydantic v2, pour faciliter la migration vers v2.

Jusqu'à présent, vous avez vu des dépendances déclarées sous forme de fonctions.

Mais ce n'est pas la seule manière de déclarer des dépendances (même si c'est probablement la plus courante).

L'élément clé est qu'une dépendance doit être un « callable ».

Un « callable » en Python est tout ce que Python peut « appeler » comme une fonction.