* @since 4.0.0
 */
@Experimental
@Consumer
@Named
public interface ModelTransformer extends SpiService {

    /**
     * Apply a transformation on the file model.
     *
     * This method will be called on each file model being loaded,
     * just before validation.
     *
     * @param model the input model
     * @return the transformed model, or the input model if no transformation is needed

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

## Bodys mit beliebigen `dict`s { #bodies-of-arbitrary-dicts }

Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.

Ansonsten würde der Pfad für `/users/{user_id}` auch `/users/me` auswerten, und annehmen, dass ein Parameter `user_id` mit dem Wert `"me"` übergeben wurde.

Sie können eine Pfadoperation auch nicht erneut definieren:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial003b_py39.py hl[6,11] *}

Die erste Definition wird immer verwendet werden, da ihr Pfad zuerst übereinstimmt.

## Vordefinierte Parameterwerte { #predefined-values }

Sie können das Attribut `model_config` verwenden, das ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> akzeptiert, wie beschrieben in <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation: Configuration</a>.

  /**
   * Creates a new instance with the specified edge directionality.
   *
   * @param directed if true, creates an instance for graphs whose edges are each directed; if
   *     false, creates an instance for graphs whose edges are each undirected.
   */
  AbstractGraphBuilder(boolean directed) {
    this.directed = directed;
  }

        </field>
        <field>
          <name>snapshotVersions</name>
          <version>1.1.0+</version>
          <description>Information for each sub-artifact available in this artifact snapshot. This is only the most recent SNAPSHOT for each unique extension/classifier combination.</description>
          <association>
            <type>SnapshotVersion</type>
            <multiplicity>*</multiplicity>

    /** If {@link Object} class should also be iterated, set to {@literal true} */
    protected final boolean includeObject;

    /**
     * Returns an {@link Iterable} that wraps a {@link ClassIterator} for use in a for-each statement.
     *
     * @param clazz the class (must not be {@literal null})
     * @return an {@link Iterable} wrapping a {@link ClassIterator}
     */
    public static Iterable<Class<?>> iterable(final Class<?> clazz) {

     * <p>Split the expression into parts, tokenized on the dot ('.') character. Then,
     * starting at the root object contained in this value source, apply each part
     * to the object graph below this root, using either 'getXXX()' or 'isXXX()'
     * accessor types to resolve the value for each successive expression part.
     * Finally, return the result of the last expression part's resolution.</p>
     *

  @SuppressWarnings("rawtypes") // TreeBasedTable.create() is defined as such
  @Generates
  static <R extends Comparable, C extends Comparable, V>
      RowSortedTable<R, C, V> generateRowSortedTable(R row, C column, V value) {
    return generateTreeBasedTable(row, column, value);
  }

  @SuppressWarnings("rawtypes") // TreeBasedTable.create() is defined as such
  @Generates
  static <R extends Comparable, C extends Comparable, V>

Verwenden Sie diese, um eine Funktion zu dekorieren, die ein einziges `yield` hat.

Das ist es auch, was **FastAPI** intern für Abhängigkeiten mit `yield` verwendet.

Aber Sie müssen die Dekoratoren nicht für FastAPI-Abhängigkeiten verwenden (und das sollten Sie auch nicht).

FastAPI erledigt das intern für Sie.