private String css;
    /** The custom attribute name to match */
    private String attrName;
    /** The custom attribute value to match */
    private String attrValue;

    /**
     * Creates a new PrunedTag instance with the specified tag name.
     *
     * @param tag the HTML tag name to match (e.g., "div", "span", "p")
     */
    public PrunedTag(final String tag) {
        this.tag = tag;
    }

    int srcHashCode; /* srcHashCode must be set by name resolution
                      * routines before entry into addressCache
                      */

    Name() {
    }

    /**
     * Creates a NetBIOS name with the specified attributes.
     *
     * @param name the NetBIOS name (will be truncated to 15 characters if longer)
     * @param hexCode the NetBIOS name type/suffix

	yes, err := target.isActive()
	if err != nil {
		return err
	}
	if !yes {
		return errNotConnected
	}

	return nil
}

// NewWebhookTarget - creates new Webhook target.
func NewWebhookTarget(ctx context.Context, id string, args WebhookArgs, loggerOnce logger.LogOnce, transport *http.Transport) (*WebhookTarget, error) {
	ctx, cancel := context.WithCancel(ctx)

using tensorflow::tracing::TracingTensorHandle;

void TF_SetTracingImplementation(const char* name, TF_Status* s) {
  tsl::Set_TF_Status_from_Status(s, SetDefaultTracingEngine(name));
}

// Creates a new TensorFlow function, it is an execution context attached to a
// given tracing context.
TF_ExecutionContext* TF_CreateFunction(const char* fn_name, TF_Status* s) {
  return wrap(CreateTracingExecutionContext(fn_name, s));

 */
public class CrawlingInfoService {

    private static final Logger logger = LogManager.getLogger(CrawlingInfoService.class);

    /**
     * Creates a new instance of CrawlingInfoService.
     */
    public CrawlingInfoService() {
    }

    /**
     * Behavior handler for CrawlingInfoParam entities.

## Crie um SDK em TypeScript { #create-a-typescript-sdk }

Vamos começar com uma aplicação FastAPI simples:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}

因為第一個會被優先使用（路徑先匹配到）。

## 預先定義的值 { #predefined-values }

如果你有一個接收「路徑參數」的「路徑操作」，但你希望可用的「路徑參數」值是預先定義好的，你可以使用標準的 Python <abbr title="Enumeration - 列舉">`Enum`</abbr>。

### 建立 `Enum` 類別 { #create-an-enum-class }

匯入 `Enum` 並建立一個同時繼承自 `str` 與 `Enum` 的子類別。

繼承自 `str` 之後，API 文件就能知道這些值的型別必須是 `string`，並能正確地呈現。

然後建立具有固定值的類別屬性，這些就是可用的有效值：

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}

		sort 演算子の利用方法は sort:<field>.<order> になります。
		<order> は asc または desc で昇順・降順を指定できます。
		たとえば、Fess を含むドキュメントでサイズの降順にソートしたい場合、次のように入力します。
		<pre>Fess sort:content_length.desc</pre>
		標準で利用可能なフィールドは created, content_length および last_modified になります。
		設定で指定するフィールドは変更することができます。
	</dd>
	<dt>AND検索</dt>
	<dd>
		AND 演算子は省略可能な連結演算子です。
		AND 演算子は指定した検索語をすべて含むドキュメントにマッチします。
		たとえば、Fess と CodeLibs を含むドキュメント検索するには次のように入力します。

 * @author Keith Bottner
 * @since 8.0
 */
@J2ktIncompatible
@GwtIncompatible
public final class LittleEndianDataInputStream extends FilterInputStream implements DataInput {

  /**
   * Creates a {@code LittleEndianDataInputStream} that wraps the given stream.
   *
   * @param in the stream to delegate to
   */
  public LittleEndianDataInputStream(InputStream in) {
    super(Preconditions.checkNotNull(in));
  }

   * RunnableExecutorPair#next} field.
   */
  @GuardedBy("lock")
  private @Nullable RunnableExecutorPair runnables;

  @GuardedBy("lock")
  private boolean executed;

  /** Creates a new, empty {@link ExecutionList}. */
  public ExecutionList() {}

  /**
   * Adds the {@code Runnable} and accompanying {@code Executor} to the list of listeners to