Bu sayede şeması API docs kullanıcı arayüzünde görünür:

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## İç İçe Veri Yapılarında Dataclass'lar { #dataclasses-in-nested-data-structures }

İç içe veri yapıları oluşturmak için `dataclasses` ile diğer type annotation'ları da birleştirebilirsiniz.

Таким чином його схема з'явиться в інтерфейсі користувача документації API:

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## Dataclasses у вкладених структурах даних { #dataclasses-in-nested-data-structures }

Можна поєднувати `dataclasses` з іншими анотаціями типів, щоб створювати вкладені структури даних.

Dessa forma, seu esquema aparecerá na interface de documentação da API:

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## Dataclasses em Estruturas de Dados Aninhadas { #dataclasses-in-nested-data-structures }

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

   * exceeded.
   *
   * The page replacement algorithm's data structures are kept casually consistent with the map. The
   * ordering of writes to a segment is sequentially consistent. An update to the map and recording
   * of reads may not be immediately reflected on the algorithm's data structures. These structures
   * are guarded by a lock and operations are applied in batches to avoid lock contention. The

Auf diese Weise wird deren Schema in der Benutzeroberfläche der API-Dokumentation angezeigt:

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## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen { #dataclasses-in-nested-data-structures }

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Typannotationen kombinieren, um verschachtelte Datenstrukturen zu erstellen.

该数据类会被自动转换为 Pydantic 的数据类。

这样，它的模式会显示在 API 文档界面中：

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## 在嵌套数据结构中使用数据类 { #dataclasses-in-nested-data-structures }

你也可以把 `dataclasses` 与其它类型注解组合在一起，创建嵌套数据结构。

在某些情况下，你可能仍然需要使用 Pydantic 的 `dataclasses` 版本。例如，如果自动生成的 API 文档出现错误。

在这种情况下，你可以直接把标准的 `dataclasses` 替换为 `pydantic.dataclasses`，它是一个可直接替换的实现：

  /**
   * Returns an estimate of the number of threads waiting to enter this monitor. The value is only
   * an estimate because the number of threads may change dynamically while this method traverses
   * internal data structures. This method is designed for use in monitoring of the system state,
   * not for synchronization control.
   */
  public int getQueueLength() {
    return lock.getQueueLength();
  }

  /**

   * exceeded.
   *
   * The page replacement algorithm's data structures are kept casually consistent with the map. The
   * ordering of writes to a segment is sequentially consistent. An update to the map and recording
   * of reads may not be immediately reflected on the algorithm's data structures. These structures
   * are guarded by a lock and operations are applied in batches to avoid lock contention. The

該 dataclass 會自動轉換為 Pydantic 的 dataclass。

如此一來，其結構描述（schema）會顯示在 API 文件介面中：

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## 巢狀資料結構中的 Dataclasses { #dataclasses-in-nested-data-structures }

你也可以將 `dataclasses` 與其他型別註記結合，建立巢狀的資料結構。

在某些情況下，你可能仍需要使用 Pydantic 版本的 `dataclasses`。例如，當自動產生的 API 文件出現錯誤時。

這種情況下，你可以把標準的 `dataclasses` 直接換成 `pydantic.dataclasses`，它是可直接替換（drop-in replacement）的：

dataclass는 자동으로 Pydantic dataclass로 변환됩니다.

이렇게 하면 해당 스키마가 API docs 사용자 인터페이스에 표시됩니다:

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## 중첩 데이터 구조에서 Dataclasses 사용하기 { #dataclasses-in-nested-data-structures }

`dataclasses`를 다른 타입 애너테이션과 조합해 중첩 데이터 구조를 만들 수도 있습니다.

일부 경우에는 Pydantic 버전의 `dataclasses`를 사용해야 할 수도 있습니다. 예를 들어 자동 생성된 API 문서에서 오류가 발생하는 경우입니다.

그런 경우 표준 `dataclasses`를 드롭인 대체재인 `pydantic.dataclasses`로 간단히 바꾸면 됩니다: