return err
		}
	}
	return nil
}

func (e *UnaryTerm) aggregateRow(r Record, tableAlias string) error {
	if e.Negated != nil {
		return e.Negated.Term.aggregateRow(r, tableAlias)
	}
	return e.Primary.aggregateRow(r, tableAlias)
}

func (e *PrimaryTerm) aggregateRow(r Record, tableAlias string) error {
	switch {
	case e.ListExpr != nil:
		return e.ListExpr.aggregateRow(r, tableAlias)

## Usando `TestClient` { #using-testclient }

/// info | Informação

Para usar o `TestClient`, primeiro instale o <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">`httpx`</a>.

Você pode personalizar essa função. Ela recebe uma `APIRoute` e retorna uma string.

Por exemplo, aqui está usando a primeira tag (você provavelmente terá apenas uma tag) e o nome da *operação de rota* (o nome da função).

Você pode então passar essa função personalizada para o **FastAPI** como o parâmetro `generate_unique_id_function`:

                        <div
                                class="card card-outline <c:if test="${crudMode == 1 || crudMode == 2}">card-success</c:if><c:if test="${crudMode == 3}">card-danger</c:if><c:if test="${crudMode == 4}">card-primary</c:if>">
                            <div class="card-header">
                                <jsp:include page="/WEB-INF/view/common/admin/crud/header.jsp"></jsp:include>
                            </div>

///

## Importe o `BaseModel` do Pydantic { #import-pydantics-basemodel }

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Crie seu modelo de dados { #create-your-data-model }

  "disabled": false
}
```

<img src="/img/tutorial/security/image09.png">

Se você abrir as ferramentas de desenvolvedor, poderá ver que os dados enviados incluem apenas o token. A senha é enviada apenas na primeira requisição para autenticar o usuário e obter o token de acesso, mas não é enviada nas próximas requisições:

<img src="/img/tutorial/security/image10.png">

/// note | Nota

`SavedModel`) and executes them in parallel on available executors. Running
TensorFlow in a multitenant design mixes the risks described above with the
inherent ones from multitenant configurations. The primary areas of concern are
tenant isolation, resource allocation, model sharing and hardware attacks.

### Tenant isolation

Since any tenants or users providing models, graphs or checkpoints can execute

/// note | Nota

Ao definir um <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions" class="external-link" target="_blank">`Union`</a>, inclua o tipo mais específico primeiro, seguido pelo tipo menos específico. No exemplo abaixo, o tipo mais específico `PlaneItem` vem antes de `CarItem` em `Union[PlaneItem, CarItem]`.

///

 *
 * <p>In Maven, <dfn>{@linkplain org.apache.maven.api.Repository repositories}</dfn> are locations where project artifacts (such as JAR files, POM files, and other
 * resources) are stored and retrieved. There are two primary types of repositories:<ul>
 *     <li><dfn>{@linkplain org.apache.maven.api.LocalRepository local repository}</dfn>: A directory on the developer's machine where Maven caches
 *     downloaded artifacts.</li>

	"github.com/minio/minio/internal/store"
	xnet "github.com/minio/pkg/v3/net"
)

const (
	psqlTableExists          = `SELECT 1 FROM %s;`
	psqlCreateNamespaceTable = `CREATE TABLE %s (key VARCHAR PRIMARY KEY, value JSONB);`
	psqlCreateAccessTable    = `CREATE TABLE %s (event_time TIMESTAMP WITH TIME ZONE NOT NULL, event_data JSONB);`