/// note | "Hinweis"

Listen Sie, wenn Sie eine <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/types/#unions" class="external-link" target="_blank">`Union`</a> definieren, denjenigen Typ zuerst, der am spezifischsten ist, gefolgt von den weniger spezifischen Typen. Im Beispiel oben, in `Union[PlaneItem, CarItem]` also den spezifischeren `PlaneItem` vor dem weniger spezifischen `CarItem`.

///

//// tab | Python 3.10+

 * Range}, this allows the use of an arbitrary comparator. This is designed for use in the
 * implementation of subcollections of sorted collection types.
 *
 * <p>Whenever possible, use {@code Range} instead, which is better supported.
 *
 * @author Louis Wasserman
 */
@GwtCompatible(serializable = true)
@ElementTypesAreNonnullByDefault

)

func init() {
	// Injected to prevent circular dependency.
	pubsub.GetByteBuffer = grid.GetByteBuffer
}

type poolDisksLayout struct {
	cmdline string
	layout  [][]string
}

type disksLayout struct {
	legacy bool
	pools  []poolDisksLayout
}

type serverCtxt struct {
	JSON, Quiet               bool
	Anonymous                 bool
	StrictS3Compat            bool

    TF_Status* status);

// Information about the shape of a Tensor and its type.
struct TF_ShapeAndType {
  // Number of dimensions. -1 indicates unknown rank.
  int num_dims;
  // Array of dimensions. -1 indicates unknown dim.
  int64_t* dims;
  // The data type. May be 0 to denote unknown type.
  TF_DataType dtype;
};

typedef struct TF_ShapeAndType TF_ShapeAndType;

    val keyPair: KeyPair = heldCertificate.keyPair()
  }

  @Test @Disabled
  fun mediaType() {
    val mediaType: MediaType = MediaType.get("")
    val type: String = mediaType.type()
    val subtype: String = mediaType.subtype()
    val parse: MediaType? = MediaType.parse("")
  }

  @Test @Disabled
  fun mockResponse() {
    val mockResponse = MockResponse()

          <name>modelVersion</name>
          <version>1.1.0+</version>
          <type>String</type>
          <description>The version of the underlying metadata model.</description>
        </field>
        <field>
          <name>groupId</name>
          <version>1.0.0+</version>
          <type>String</type>

#### "Schéma" de données

Le terme "schéma" peut aussi faire référence à la forme de la donnée, comme un contenu JSON.

Dans ce cas, cela signifierait les attributs JSON, ainsi que les types de ces attributs, etc.

#### OpenAPI et JSON Schema

Commençons avec cette application pour exemple :

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001.py hl[9] *}

Le paramètre de requête `q` a pour type `Union[str, None]` (ou `str | None` en Python 3.10), signifiant qu'il est de type `str` mais pourrait aussi être égal à `None`, et bien sûr, la valeur par défaut est `None`, donc **FastAPI** saura qu'il n'est pas requis.

/// note

Если вам нужно освежить знания, как использовать аннотации типов в Python (даже если вы не используете FastAPI), выделите 2 минуты и просмотрите краткое руководство: [Введение в аннотации типов Python¶
](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

Вы пишете на стандартном Python с аннотациями типов:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Объявляем параметр user_id с типом `str`

#include "tensorflow/core/framework/node_def.pb.h"
#include "tensorflow/core/framework/node_def_util.h"
#include "tensorflow/core/framework/tensor.pb.h"  // NOLINT
#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"