return true
		}
		if !rule.Expiration.IsDateNull() && rule.Expiration.Date.Before(time.Now().UTC()) {
			return true
		}
		if !rule.Expiration.IsDaysNull() {
			return true
		}
		if rule.Expiration.DeleteMarker.val {
			return true
		}
		if !rule.Transition.IsDateNull() && rule.Transition.Date.Before(time.Now().UTC()) {
			return true
		}

		<Property name="log.pattern" value="%d [%t] %-5p %msg%n" />
		<Property name="log.file.basedir" value="${sys:fess.log.path:-target/logs}" />
		<Property name="backup.date.suffix" value="_%d{yyyyMMdd}" />
		<Property name="backup.max.history" value="10" />
		<Property name="backup.max.age" value="90" />
		<Property name="backup.audit.max.age" value="360" />

Sie deklarieren die „Form“ der Daten als Klassen mit Attributen.

Und jedes Attribut hat einen Typ.

Dann erzeugen Sie eine Instanz dieser Klasse mit einigen Werten, und Pydantic validiert die Werte, konvertiert sie in den passenden Typ (falls notwendig) und gibt Ihnen ein Objekt mit allen Daten.

Und Sie erhalten volle Editor-Unterstützung für dieses Objekt.

      },
      "url": {
        "type": "keyword"
      },
      "order": {
        "type": "integer"
      },
      "requestedAt": {
        "type": "date",
        "format": "date_optional_time"
      },
      "queryRequestedAt": {
        "type": "date",
        "format": "date_optional_time"
      }
    }

    }

    public void test_date() {
        Map<String, Object> doc = new HashMap<>();

        Date expected4 = new Date();
        doc.put("key4", expected4);
        assertEquals(expected4, DocumentUtil.getValue(doc, "key4", Date.class));
    }

    public void test_long() {
        Map<String, Object> doc = new HashMap<>();

        long expected5 = 999999999999999999L;

    private final Path path;

    protected final Date timestamp;

    private boolean merged;

    @Deprecated
    protected MavenMetadata(Metadata metadata, File file, Date timestamp) {
        this(metadata, file != null ? file.toPath() : null, timestamp);
    }

    protected MavenMetadata(Metadata metadata, Path path, Date timestamp) {
        this.metadata = metadata;
        this.path = path;

    private final Map<Object, RemoteSnapshotMetadata> snapshots;

    private final Date timestamp;

    private final Integer buildNumber;

    RemoteSnapshotMetadataGenerator(RepositorySystemSession session, DeployRequest request) {
        timestamp = (Date) ConfigUtils.getObject(session, new Date(), "maven.startTime");
        Object bn = ConfigUtils.getObject(session, null, "maven.buildNumber");

.daterangepicker td.off, .daterangepicker td.off.in-range, .daterangepicker td.off.start-date, .daterangepicker td.off.end-date {
  background-color: #fff;
  border-color: transparent;
  color: #999;
}

.daterangepicker td.in-range {
  background-color: #ebf4f8;
  border-color: transparent;
  color: #000;
  border-radius: 0;
}

.daterangepicker td.start-date {
  border-radius: 4px 0 0 4px;
}

        }

        /**
         * @param date
         */
        public void setBaz(final Map<String, Date> date) {
        }

        /** */
        public List<?> hoge;

        /**
         * @return Set
         */
        public Set<? extends Enum<?>> getFuga() {
            return null;
        }

        /**
         * @param date
         */

///

### Über `**user_in.dict()`

#### Pydantic's `.dict()`

`user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.

Pydantic-Modelle haben eine `.dict()`-Methode, die ein `dict` mit den Daten des Modells zurückgibt.

Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```