* structure (to make it possible to throw ConcurrentModificationException in the iterator). Note
   * that we choose not to make this volatile, so we do less of a "best effort" to track such
   * errors, for better performance.
   *
   * <p>For a new instance, where the arrays above have not yet been allocated, the value of {@code
   * metadata} is the size that the arrays should be allocated with. Once the arrays have been

    * Se você conhece os tipos do Python, você sabe como usar o Pydantic.
* Vai bem com o/a seu/sua **<abbr title="Ambiente de Desenvolvimento Integrado, similar a um editor de código">IDE</abbr>/<abbr title="Um programa que confere erros de código">linter</abbr>/cérebro**:
    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, a auto completação, _linting_, _mypy_ e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.

Se estivesse em uma anotação de tipo, poderíamos ter usado a barra vertical, como:

```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```

Mas se colocarmos isso em `response_model=PlaneItem | CarItem` teríamos um erro, pois o Python tentaria executar uma **operação inválida** entre `PlaneItem` e `CarItem` em vez de interpretar isso como uma anotação de tipo.

## Lista de modelos

     * @return the redirect URL if a redirect occurred, null otherwise
     * @throws ChildUrlsException if child URLs are discovered during processing
     * @throws DataStoreCrawlingException if an error occurs during crawling
     */
    protected String processRequest(final DataStoreParams paramMap, final Map<String, Object> dataMap, final String url,
            final CrawlerClient client) {

        };
    }

    /**
     * Returns the signing key for SMB signing.
     *
     * @param challenge the server challenge bytes
     * @return the signing key
     * @throws SmbException if an error occurs generating the signing key
     */
    public byte[] getSigningKey(final byte[] challenge) throws SmbException {
        switch (LM_COMPATIBILITY) {
        case 0:
        case 1:
        case 2:

O paâmetro `name` é definido como `Optional[str]`, mas ele **não é opcional**, você não pode chamar a função sem o parâmetro:

```Python
say_hi()  # Oh, no, this throws an error! 😱
```

O parâmetro `name` **ainda é obrigatório** (não *opicional*) porque ele não possui um valor padrão. Mesmo assim, `name` aceita `None` como valor:

```Python
say_hi(name=None)  # This works, None is valid 🎉

    }.also { expected ->
      assertThat(expected.message).isEqualTo("PROTOCOL_ERROR: TYPE_DATA streamId == 0")
    }
  }

  /** We do not send SETTINGS_COMPRESS_DATA = 1, nor want to. Let's make sure we error.  */
  @Test fun compressedDataFrameWhenSettingDisabled() {
    val expectedData = ByteArray(Http2.INITIAL_MAX_FRAME_SIZE)
    Arrays.fill(expectedData, 2.toByte())
    val zipped = gzip(expectedData)

    // exception later. If more than one stream throws an exception, the later ones are added to the
    // first as suppressed exceptions. We don't catch Error on the grounds that it should be allowed
    // to propagate immediately.
    Exception exception = null;
    for (BaseStream<?, ?> stream : toClose) {
      try {
        stream.close();

   * Function<A, B> or who call convertAll (and for any checkers that apply @PolyNull-like semantics
   * to Converter.convert). So maybe we don't want to think too hard about how to prevent our
   * checkers from issuing errors related to LegacyConverter, since it turns out that
   * LegacyConverter does violate the assumptions we make elsewhere.
   */

  private @Nullable B unsafeDoForward(@Nullable A a) {

Tham số `name` được định nghĩa là `Optional[str]`, nhưng nó **không phải là tùy chọn**, bạn không thể gọi hàm mà không có tham số:

```Python
say_hi()  # Oh, no, this throws an error! 😱
```

Tham số `name` **vẫn được yêu cầu** (không phải là *tùy chọn*) vì nó không có giá trị mặc định. Trong khi đó, `name` chấp nhận `None` như là giá trị:

```Python