assertMinSize(union(setSizeRange(11, 12), setSizeRange(10, 20)), 11);
  }

  public void testUnion_maxSize() {
    assertMaxSize(union(emptySet(), emptySet()), 0);
    assertMaxSize(union(setSize(2), setSize(3)), 5);
    assertMaxSize(union(setSize(3), setSize(2)), 5);
    assertMaxSize(union(setSizeRange(10, 20), setSizeRange(11, 12)), 32);
    assertMaxSize(union(setSizeRange(11, 12), setSizeRange(10, 20)), 32);
  }

    val bytes = body.bytes()
    assertThat(bytes[0] and 0xff).isEqualTo(0xef)
    assertThat(bytes[1] and 0xff).isEqualTo(0xbb)
    assertThat(bytes[2] and 0xff).isEqualTo(0xbf)
    assertThat(String(bytes, 3, 5, StandardCharsets.UTF_8)).isEqualTo("hello")
  }

  @Test
  fun bytesClosesUnderlyingSource() {
    val closed = AtomicBoolean()
    val body: ResponseBody =
      object : ResponseBody() {

    // Browsers use '+' for space.
    assertThat(formEncode(32)).isEqualTo("+")
    assertThat(formEncode(33)).isEqualTo("%21")
    assertThat(formEncode(34)).isEqualTo("%22")
    assertThat(formEncode(35)).isEqualTo("%23")
    assertThat(formEncode(36)).isEqualTo("%24")
    assertThat(formEncode(37)).isEqualTo("%25")
    assertThat(formEncode(38)).isEqualTo("%26")
    assertThat(formEncode(39)).isEqualTo("%27")

Наприклад, ця модель вище оголошує JSON "`об'єкт`" (або Python `dict`), як:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

...оскільки `description` і `tax` є необов'язковими (зі значенням за замовчуванням `None`), цей JSON "`об'єкт`" також буде дійсним:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

### Pydanticの`update`パラメータ

ここで、`.copy()`を用いて既存のモデルのコピーを作成し、`update`パラメータに更新するデータを含む`dict`を渡すことができます。

`stored_item_model.copy(update=update_data)`のように:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002.py hl[35] *}

### 部分的更新のまとめ

まとめると、部分的な更新を適用するには、次のようにします:

* (オプションで)`PUT`の代わりに`PATCH`を使用します。
* 保存されているデータを取得します。
* そのデータをPydanticモデルにいれます。
* 入力モデルからデフォルト値を含まない`dict`を生成します（`exclude_unset`を使用します）。

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

Da `description` und `tax` optional sind (mit `None` als Defaultwert), wäre folgendes JSON „`object`“ auch gültig:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

与声明查询参数一样，包含默认值的模型属性是可选的，否则就是必选的。默认值为 `None` 的模型属性也是可选的。

例如，上述模型声明如下 JSON **对象**（即 Python **字典**）：

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

……由于 `description` 和 `tax` 是可选的（默认值为 `None`），下面的 JSON **对象**也有效：

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

## 声明请求体参数

使用与声明路径和查询参数相同的方式声明请求体，把请求体添加至*路径操作*：

            buffer[i] = (byte) (i % 256);
        }

        // Mock attributes (4 bytes)
        buffer[32] = 0x01;
        buffer[33] = 0x00;
        buffer[34] = 0x00;
        buffer[35] = 0x00;

        return buffer;
    }

    private byte[] createMockFileStandardInfoBuffer() {
        // Create a buffer that represents FileStandardInfo data
        byte[] buffer = new byte[24];

Например, модель выше описывает такой JSON "объект" (или Python `dict`):

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

...так как `description` и `tax` являются необязательными (со значением по умолчанию `None`), такой JSON "объект" тоже будет корректным:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

Por exemplo, o modelo acima declara um JSON "`object`" (ou `dict` no Python) como esse:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

...como `description` e `tax` são opcionais (com um valor padrão de `None`), esse JSON "`object`" também é válido:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```