@Test
    @DisplayName("Should handle mixed CharSequence types")
    void testJoinWithMixedCharSequenceTypes() {
        String str = "string";
        StringBuilder builder = new StringBuilder("builder");
        StringBuffer buffer = new StringBuffer("buffer");
        String result = StringUtil.join(",", str, builder, buffer);
        assertEquals("string,builder,buffer", result);
    }

    @ParameterizedTest

	for _, opt := range opts {
		str := stmt.Quote(opt.DBName)
		if opt.Expression != "" {
			str = opt.Expression
		} else if opt.Length > 0 {
			str += fmt.Sprintf("(%d)", opt.Length)
		}

		if opt.Collate != "" {
			str += " COLLATE " + opt.Collate
		}

		if opt.Sort != "" {
			str += " " + opt.Sort
		}
		results = append(results, clause.Expr{SQL: str})
	}
	return
}

For that, we update the Pydantic model `TokenData` with a new property `scopes`.

By validating the data with Pydantic we can make sure that we have, for example, exactly a `list` of `str` with the scopes and a `str` with the `username`.

Instead of, for example, a `dict`, or something else, as it could break the application at some point later, making it a security risk.

	c.processor.callbacks = append(c.processor.callbacks, c)
	return c.processor.compile()
}

// getRIndex get right index from string slice
func getRIndex(strs []string, str string) int {
	for i := len(strs) - 1; i >= 0; i-- {
		if strs[i] == str {
			return i
		}
	}
	return -1
}

func sortCallbacks(cs []*callback) (fns []func(*DB), err error) {
	var (
		names, sorted []string

            case NUMBER:
                final Number d = (Number) xObj.value();
                return new String[] { d.toString() };
            case STRING:
                final String str = (String) xObj.value();
                return new String[] { str.trim() };
            case NODESET:
                final XPathNodes nodeList = (XPathNodes) xObj.value();
                final List<String> strList = new ArrayList<>();

Puedes notar que para crear una instance de una clase en Python, utilizas esa misma sintaxis.

Por ejemplo:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

En este caso, `fluffy` es una instance de la clase `Cat`.

Y para crear `fluffy`, estás "llamando" a `Cat`.

/// tip | Consejo

Esto probablemente no es tan importante o necesario si usas `Annotated`.

///

Supongamos que quieres declarar el parámetro de query `q` como un `str` requerido.

Y no necesitas declarar nada más para ese parámetro, así que realmente no necesitas usar `Query`.

Pero aún necesitas usar `Path` para el parámetro de path `item_id`. Y no quieres usar `Annotated` por alguna razón.

/// tip | Tipp

Das ist wahrscheinlich nicht so wichtig oder notwendig, wenn Sie `Annotated` verwenden.

///

Angenommen, Sie möchten den Query-Parameter `q` als erforderlichen `str` deklarieren.

Und Sie müssen sonst nichts anderes für diesen Parameter deklarieren, Sie brauchen also `Query` nicht wirklich.

型を使用した標準的なPythonを記述します:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

これは以下のように用いられます:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

from fastapi import Depends, FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

client = TestClient(app)


class Item(BaseModel):
    data: str


def duplicate_dependency(item: Item):
    return item


def dependency(item2: Item):
    return item2


def sub_duplicate_dependency(
    item: Item, sub_item: Item = Depends(duplicate_dependency)
):