Entonces el sistema / programa 🤖 volverá cada vez que pueda, sea porque está esperando otra vez, porque 🤖 ha terminado todo el trabajo que tenía en ese momento. Y 🤖 verá si alguna de las tareas por las que estaba esperando ha terminado, haciendo lo que tenía que hacer.

Luego, 🤖 cogerá la primera tarea finalizada (digamos, nuestro "archivo lento" 📝) y continuará con lo que tenía que hacer con esa tarea.

            default=default,
            default_factory=default_factory,
            annotation=annotation,
            alias=alias,
            alias_priority=alias_priority,
            validation_alias=validation_alias,
            serialization_alias=serialization_alias,
            title=title,
            description=description,
            gt=gt,
            ge=ge,
            lt=lt,

            """
        ),
    ] = None,
    by_alias: Annotated[
        bool,
        Doc(
            """
            Pydantic's `by_alias` parameter, passed to Pydantic models to define if
            the output should use the alias names (when provided) or the Python
            attribute names. In an API, if you set an alias, it's probably because you

    schema_: Optional[str] = Field(default=None, alias="$schema")
    vocabulary: Optional[str] = Field(default=None, alias="$vocabulary")
    id: Optional[str] = Field(default=None, alias="$id")
    anchor: Optional[str] = Field(default=None, alias="$anchor")
    dynamicAnchor: Optional[str] = Field(default=None, alias="$dynamicAnchor")
    ref: Optional[str] = Field(default=None, alias="$ref")

// distinct type, however, and not an alias for, say, int32.
type int int

// uint is an unsigned integer type that is at least 32 bits in size. It is a
// distinct type, however, and not an alias for, say, uint32.
type uint uint

// uintptr is an integer type that is large enough to hold the bit pattern of
// any pointer.
type uintptr uintptr

// byte is an alias for uint8 and is equivalent to uint8 in all ways. It is

    @dataclass
    class ModelField:
        field_info: FieldInfo
        name: str
        mode: Literal["validation", "serialization"] = "validation"

        @property
        def alias(self) -> str:
            a = self.field_info.alias
            return a if a is not None else self.name

        @property
        def required(self) -> bool:
            return self.field_info.is_required()

        @property

                // E.g., test.pkg.R.string.hello v.s. coreR.string.hello where test.pkg.R is imported as coreR
                // Since an import alias ends with a simple identifier (i.e., can't be non-trivial dotted qualifier), we can safely assume
                // that the first segment of the qualified access could be the import alias if any. Then, we can still compare the

* Soporte para **WebSocket**.
* <abbr title="En español: tareas que se ejecutan en el fondo, sin frenar requests, en el mismo proceso. En ingles: In-process background tasks">Tareas en background</abbr>.
* Eventos de startup y shutdown.
* Cliente de pruebas construido con HTTPX.
* **CORS**, GZip, Static Files, Streaming responses.

Contêineres são principalmente uma ferramenta para simplificar o processo de **construção e implantação** de um aplicativo, mas eles não impõem uma abordagem particular para lidar com esses **conceitos de implantação** e existem várias estratégias possíveis.

A **boa notícia** é que com cada estratégia diferente há uma maneira de cobrir todos os conceitos de implantação. 🎉

Vamos revisar esses **conceitos de implantação** em termos de contêineres:

Am ähnlichsten wäre `item_query`.

Aber Sie möchten dennoch exakt `item-query` verwenden.

Dann können Sie einen `alias` deklarieren, und dieser Alias wird verwendet, um den Parameter-Wert zu finden:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="9"
    {!> ../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="9"