pauses up to '250ms' per object when the system has `max_io` number of concurrent requests. It is possible to adjust the `max_sleep` and `max_io` values thereby increasing the healing speed. The delays between each operation of the healer can be adjusted by the `mc admin config set alias/ heal max_sleep=1s` and maximum concurrent requests allowed before we start slowing things down can be configured with `mc admin config set alias/ heal max_io=30` . By default the wait delay is `250ms` beyond 100...

      }
    }
  }

  private static final BigInteger MAX_INT = BigInteger.valueOf(Integer.MAX_VALUE);
  private static final BigInteger MIN_INT = BigInteger.valueOf(Integer.MIN_VALUE);

  private static int saturatedCast(BigInteger big) {
    if (big.compareTo(MAX_INT) > 0) {
      return Integer.MAX_VALUE;
    }
    if (big.compareTo(MIN_INT) < 0) {

      }
    }
  }

  private static final BigInteger MAX_INT = BigInteger.valueOf(Integer.MAX_VALUE);
  private static final BigInteger MIN_INT = BigInteger.valueOf(Integer.MIN_VALUE);

  private static int saturatedCast(BigInteger big) {
    if (big.compareTo(MAX_INT) > 0) {
      return Integer.MAX_VALUE;
    }
    if (big.compareTo(MIN_INT) < 0) {

Utilizando `UploadFile` tem várias vantagens sobre `bytes`:

* Você não precisa utilizar `File()` como o valor padrão do parâmetro.
* A classe utiliza um arquivo em "spool":
    * Um arquivo guardado em memória até um tamanho máximo, depois desse limite ele é guardado em disco.
* Isso significa que a classe funciona bem com arquivos grandes como imagens, vídeos, binários extensos, etc. Sem consumir toda a memória.
* Você pode obter metadados do arquivo enviado.

* Validação para a maioria dos (ou todos?) **tipos de dados** do Python, incluindo:
    * objetos JSON (`dict`).
    * arrays JSON (`list`), definindo tipos dos itens.
    * campos String (`str`), definindo tamanho mínimo e máximo.
    * Numbers (`int`, `float`) com valores mínimos e máximos, etc.

* Validação de tipos mais exóticos, como:
    * URL.
    * Email.
    * UUID.
    * ...e outros.

Baixar e instalar as dependências do pacote **pode levar minutos**, mas usando o **cache** leva **segundos** no máximo.

E como você estaria construindo a imagem do contêiner novamente e novamente durante o desenvolvimento para verificar se suas alterações de código estão funcionando, há muito tempo acumulado que isso economizaria.

    end
    subgraph azkaban-project[prisoner-of-azkaban project]
        azkaban(prisoner-of-azkaban) --> |requires| harry-3
    end
```

/// tip | "Dica"

É muito comum em pacotes Python tentar ao máximo **evitar alterações drásticas** em **novas versões**, mas é melhor prevenir do que remediar e instalar versões mais recentes intencionalmente e, quando possível, executar os testes para verificar se tudo está funcionando corretamente.

Quanto dos recursos do sistema você quer consumir/utilizar? Pode ser fácil pensar "não muito", mas, na realidade, você provavelmente vai querer consumir **o máximo possível sem travar**.

Se você está pagando por 3 servidores, mas está usando apenas um pouco de RAM e CPU, você provavelmente está **desperdiçando dinheiro** 💸, e provavelmente **desperdiçando energia elétrica do servidor** 🌎, etc.

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