// Warning to maintainers: this implementation is highly optimized.
    int utf16Length = sequence.length();
    int utf8Length = utf16Length;
    int i = 0;

    // This loop optimizes for pure ASCII.
    while (i < utf16Length && sequence.charAt(i) < 0x80) {
      i++;
    }

    // This loop optimizes for chars less than 0x800.
    for (; i < utf16Length; i++) {
      char c = sequence.charAt(i);

    // Warning to maintainers: this implementation is highly optimized.
    int utf16Length = sequence.length();
    int utf8Length = utf16Length;
    int i = 0;

    // This loop optimizes for pure ASCII.
    while (i < utf16Length && sequence.charAt(i) < 0x80) {
      i++;
    }

    // This loop optimizes for chars less than 0x800.
    for (; i < utf16Length; i++) {
      char c = sequence.charAt(i);

/// info | Información

Observa cómo `Offer` tiene una lista de `Item`s, que a su vez tienen una lista opcional de `Image`s

///

## Cuerpos de listas puras { #bodies-of-pure-lists }

Si el valor superior del cuerpo JSON que esperas es un `array` JSON (una `list` en Python), puedes declarar el tipo en el parámetro de la función, al igual que en los modelos Pydantic:

```Python

  :Darwin*arm64) distributionPlatform=darwin-aarch64 ;;
  :Linux*x86_64*) distributionPlatform=linux-amd64 ;;
  *)
    echo "Cannot detect native platform for mvnd on $(uname)-$(uname -m), use pure java version" >&2
    distributionPlatform=linux-amd64
    ;;
  esac
  distributionUrl="${distributionUrl%-bin.*}-$distributionPlatform.zip"
  ;;
maven-mvnd-*) MVN_CMD=mvnd.sh _MVNW_REPO_PATTERN=/maven/mvnd/ ;;

你可以定義任意深度的巢狀模型：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}

/// info

請注意，`Offer` 具有一個 `Item` 的列表，而每個 `Item` 又有一個可選的 `Image` 列表。

///

## 純列表的本文 { #bodies-of-pure-lists }

如果你期望的 JSON 本文頂層值是一個 JSON `array`（Python 的 `list`），可以像在 Pydantic 模型中那樣，直接在函式參數上宣告其型別：

```Python
images: list[Image]
```

如下所示：

/// info | Інформація

Зверніть увагу, що в моделі `Offer` є список `Item`ів, які, своєю чергою, можуть мати необов'язковий список `Image`ів.

///

## Тіла запитів, що складаються зі списків { #bodies-of-pure-lists }

Якщо верхній рівень JSON тіла, яке ви очікуєте, є JSON `масивом` (у Python — `list`), ви можете оголосити тип у параметрі функції, як і в моделях Pydantic:

```Python
images: list[Image]
```

/// info | Информация

Заметьте, что у объекта `Offer` есть список объектов `Item`, которые, в свою очередь, могут содержать необязательный список объектов `Image`

///

## Тела с чистыми списками элементов { #bodies-of-pure-lists }

Если верхний уровень значения тела JSON-объекта представляет собой JSON `array` (в Python — `list`), вы можете объявить тип в параметре функции, так же как в моделях Pydantic:

```Python
images: list[Image]

* Annotations d'API et documentation automatique

Et vous n'avez besoin de les déclarer qu'une seule fois.

            extender.extend(request, configProps, mirrorSelector, proxySelector, authSelector);
        }

        // at this point we have "config" with pure MANDATORY resolver config, so resolver final config properties are
        // mergedProperties + configProperties
        HashMap<String, Object> finalConfigProperties = new HashMap<>();

And that's what **HTTPS** is, it's just plain **HTTP** inside a **secure TLS connection** instead of a pure (unencrypted) TCP connection.

/// tip

Notice that the encryption of the communication happens at the **TCP level**, not at the HTTP level.

///

### HTTPS Request { #https-request }