*   Add NUMA-aware MapAndBatch dataset.
    *   Deprecate `tf.data.Dataset.make_one_shot_iterator()` in V1, removed it
        from V2, and added tf.compat.v1.data.make_one_shot_iterator()`.
    *   Deprecate `tf.data.Dataset.make_initializable_iterator()` in V1, removed
        it from V2, and added `tf.compat.v1.data.make_initializable_iterator()`.
    *   Enable nested dataset support in core `tf.data` transformations.

                final String[] v1 = s.split("=");
                if (v1.length == 2) {
                    final String[] v2 = v1[0].split(":", 2);
                    if (v2.length == 2) {
                        return new Tuple3<>(v2[0].trim(), v2[1].trim(), v1[1].replaceAll("[^a-zA-Z0-9_]", StringUtil.EMPTY).trim());
                    }
                }

public class MultimapRemoveEntryTester<K, V> extends AbstractMultimapTester<K, V, Multimap<K, V>> {
  @MapFeature.Require(SUPPORTS_REMOVE)
  public void testRemoveAbsent() {
    assertFalse(multimap().remove(k0(), v1()));
    expectUnchanged();
  }

  @CollectionSize.Require(absent = ZERO)
  @MapFeature.Require(SUPPORTS_REMOVE)
  public void testRemovePresent() {
    assertTrue(multimap().remove(k0(), v0()));

// - total size of the bucket
// - total objects in a bucket
// - object size histogram per bucket
type BucketUsageInfo struct {
	Size uint64 `json:"size"`
	// Following five fields suffixed with V1 are here for backward compatibility
	// Total Size for objects that have not yet been replicated
	ReplicationPendingSizeV1 uint64 `json:"objectsPendingReplicationTotalSize"`

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image05.png">
</div>

## URL для OpenAPI

За замовчуванням схема OpenAPI надається за адресою `/openapi.json`.

Але Ви можете налаштувати це за допомогою параметра `openapi_url`.

Наприклад, щоб налаштувати його на `/api/v1/openapi.json`:

{* ../../docs_src/metadata/tutorial002.py hl[3] *}

Якщо Ви хочете повністю вимкнути схему OpenAPI, Ви можете встановити `openapi_url=None`, це також вимкне інтерфейси документації, які її використовують.

			if err == nil {
				j.DeleteMarker.MetaSys[ReservedMetadataPrefixLower+ReplicaTimestamp] = []byte(tm.UTC().Format(time.RFC3339Nano))
			}
		}
	}

	// Clean up PartEtags on v1
	if j.ObjectV2 != nil {
		allEmpty := true
		for _, tag := range j.ObjectV2.PartETags {
			if len(tag) != 0 {
				allEmpty = false
				break
			}
		}
		if allEmpty {
			j.ObjectV2.PartETags = nil

Und er wird wahrscheinlich von Anwendung zu Anwendung sehr unterschiedlich sein.

Es könnten nur eine oder zwei Codezeilen sein, wie zum Beispiel:

```Python
callback_url = "https://example.com/api/v1/invoices/events/"
httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
```

## 🔬 ⏲

☑ ⏲ 📟 🔜 🪀 🙇 🔛 👆 👍 🛠️ 📱.

& ⚫️ 🔜 🎲 🪀 📚 ⚪️➡️ 1️⃣ 📱 ⏭.

⚫️ 💪 1️⃣ ⚖️ 2️⃣ ⏸ 📟, 💖:

```Python
callback_url = "https://example.com/api/v1/invoices/events/"
httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
```

✋️ 🎲 🏆 ⚠ 🍕 ⏲ ⚒ 💭 👈 👆 🛠️ 👩‍💻 (🔢 👩‍💻) 🛠️ *🔢 🛠️* ☑, 🛄 💽 👈 *👆 🛠️* 🔜 📨 📨 💪 ⏲, ♒️.

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 50.2
}
```

/// info

In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie deprecated (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.

Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.

///

/// info