Definir validaciones extra para tipos de datos usando el valor "default" de los atributos del modelo. Esto mejora el soporte del editor y no estaba disponible en Pydantic antes.

Esto en realidad inspiró la actualización de partes de Pydantic, para soportar el mismo estilo de declaración de validación (toda esta funcionalidad ya está disponible en Pydantic).

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### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }

Cela a en fait inspiré la mise à jour de certaines parties de Pydantic, afin de supporter le même style de déclaration de validation (toute cette fonctionnalité est maintenant déjà disponible dans Pydantic).

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### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }

Y todas ellas pueden usar `yield`.

En este caso, `dependency_c`, para ejecutar su código de salida, necesita que el valor de `dependency_b` (aquí llamado `dep_b`) todavía esté disponible.

Y, a su vez, `dependency_b` necesita que el valor de `dependency_a` (aquí llamado `dep_a`) esté disponible para su código de salida.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}

Dans ce cas, `dependency_c`, pour exécuter son code de sortie, a besoin que la valeur de `dependency_b` (appelée ici `dep_b`) soit toujours disponible.

Et, à son tour, `dependency_b` a besoin que la valeur de `dependency_a` (appelée ici `dep_a`) soit disponible pour son code de sortie.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}

exigences de mémoire dans vos configurations pour votre système de gestion de conteneurs (par exemple dans **Kubernetes**). De cette façon, il pourra **répliquer les conteneurs** sur les **machines disponibles** en tenant compte de la quantité de mémoire dont ils ont besoin et de la quantité disponible sur les machines du cluster.

Si votre application est **simple**, cela ne sera probablement **pas un problème**, et vous n'aurez peut-être pas besoin de spécifier des limites de mémoire strictes....

límites de memoria y requisitos en tus configuraciones para tu sistema de gestión de contenedores (por ejemplo, en **Kubernetes**). De esa manera, podrá **replicar los contenedores** en las **máquinas disponibles** teniendo en cuenta la cantidad de memoria necesaria por ellos, y la cantidad disponible en las máquinas en el cluster.

Si tu aplicación es **simple**, probablemente esto **no será un problema**, y puede que no necesites especificar límites de memoria estrictos. Pero si estás **usando...

```console
$ python -m ensurepip --upgrade

---> 100%
```

</div>

Cette commande installera pip s’il n’est pas déjà installé et garantit aussi que la version de pip installée est au moins aussi récente que celle disponible dans `ensurepip`.

///

## Ajouter `.gitignore` { #add-gitignore }

Si vous utilisez Git (vous devriez), ajoutez un fichier `.gitignore` pour exclure tout ce qui se trouve dans votre `.venv` de Git.

Si vous utilisez déjà **FastAPI** en version **0.99.0 ou supérieure**, vous pouvez probablement **passer** ces détails.

Ils sont plus pertinents pour les versions plus anciennes, avant que OpenAPI 3.1.0 ne soit disponible.

Vous pouvez considérer ceci comme une courte leçon d'histoire d'OpenAPI et de JSON Schema. 🤓

///

/// warning | Alertes

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Puedes ver esos esquemas porque fueron declarados con los modelos en la app.

Esa información está disponible en el **OpenAPI schema** de la app, y luego se muestra en la documentación de la API.

Y esa misma información de los modelos que está incluida en OpenAPI es lo que puede usarse para **generar el código del cliente**.

```console
$ python -m ensurepip --upgrade

---> 100%
```

</div>

Este comando instalará pip si aún no está instalado y también se asegura de que la versión instalada de pip sea al menos tan reciente como la disponible en `ensurepip`.

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## Añade `.gitignore` { #add-gitignore }

Si estás usando **Git** (deberías), añade un archivo `.gitignore` para excluir todo en tu `.venv` de Git.

/// tip | Consejo