Entonces, con la misma declaración de tipo de Python, **FastAPI** te ofrece validación de datos.

Nota que el error también indica claramente el punto exacto donde la validación falló.

Esto es increíblemente útil mientras desarrollas y depuras código que interactúa con tu API.

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## Documentación

import org.junit.jupiter.params.provider.ValueSource;
import org.mockito.Mock;
import org.mockito.MockitoAnnotations;

import jcifs.Configuration;
import jcifs.internal.SMBProtocolDecodingException;
import jcifs.internal.util.SMBUtil;

class Smb2LockResponseTest {

    @Mock
    private Configuration mockConfig;

    private Smb2LockResponse response;

    @BeforeEach
    void setUp() {

 * License along with this library; if not, write to the Free Software
 * Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307  USA
 */
package jcifs.util;

import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertThrows;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertTrue;

Você pode passar um `dict` ou um `list`, etc.
Esses tipos de dados são manipulados automaticamente pelo **FastAPI** e convertidos em JSON.

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## Adicione headers customizados

Há certas situações em que é bastante útil poder adicionar headers customizados no HTTP error. Exemplo disso seria adicionar headers customizados para tipos de segurança.

Você provavelmente não precisará utilizar esses headers diretamente no seu código.

import jetbrains.buildServer.configs.kotlin.failureConditions.BuildFailureOnText
import jetbrains.buildServer.configs.kotlin.failureConditions.failOnText
import jetbrains.buildServer.configs.kotlin.ui.add
import java.util.Locale

const val PLUGINS_PORTAL_URL_OVERRIDE = "-Dorg.gradle.internal.plugins.portal.url.override=%gradle.plugins.portal.url%"

fun BuildSteps.customGradle(
    init: GradleBuildStep.() -> Unit,

#include "tensorflow/core/framework/types.h"
#include "tensorflow/core/graph/graph.h"
#include "tensorflow/core/platform/base64.h"
#include "tensorflow/core/platform/strcat.h"
#include "tensorflow/core/util/debug_data_dumper.h"

using tensorflow::errors::InvalidArgument;

namespace tensorflow {
namespace {

absl::Status ValidateNonRefOutput(const Node* node, int idx) {
  const DataType& dt = node->output_type(idx);

Es fácil activar un entorno virtual, obtener un Python, y luego **ir a otro proyecto**.

Y el segundo proyecto **no funcionaría** porque estás usando el **Python incorrecto**, de un entorno virtual para otro proyecto.

Es útil poder revisar qué `python` se está usando. 🤓

///

## Por qué Desactivar un Entorno Virtual

É fácil ativar um ambiente virtual, obter um Python e então **ir para outro projeto**.

E o segundo projeto **não funcionaria** porque você está usando o **Python incorreto**, de um ambiente virtual para outro projeto.

É útil poder verificar qual `python` está sendo usado. 🤓

///

## Por que desativar um ambiente virtual

import assertk.assertions.contains
import assertk.assertions.isEqualTo
import assertk.assertions.matches
import java.io.EOFException
import java.io.IOException
import java.net.ProtocolException
import java.util.Random
import kotlin.test.assertFailsWith
import okhttp3.internal.format
import okio.Buffer
import okio.ByteString
import okio.ByteString.Companion.EMPTY
import okio.ByteString.Companion.decodeHex

import java.io.FilterReader;
import java.io.IOException;
import java.io.Reader;
import java.io.StringReader;
import java.io.StringWriter;
import java.io.Writer;
import java.nio.CharBuffer;
import java.util.List;
import org.jspecify.annotations.NullUnmarked;

/**
 * Unit test for {@link CharStreams}.
 *
 * @author Chris Nokleberg
 */
@NullUnmarked
public class CharStreamsTest extends IoTestCase {