func bitrotShardFileSize(size int64, shardSize int64, algo BitrotAlgorithm) int64 {
	if algo != HighwayHash256S {
		return size
	}
	return ceilFrac(size, shardSize)*int64(algo.New().Size()) + size
}

// bitrotVerify a single stream of data.
func bitrotVerify(r io.Reader, wantSize, partSize int64, algo BitrotAlgorithm, want []byte, shardSize int64) error {
	if algo != HighwayHash256S {
		h := algo.New()

	for i := range testData {
		testData[i] = byte(i)
	}
	ok := true
	for algo := invalidErasureAlgo + 1; algo < lastErasureAlgo; algo++ {
		for _, conf := range testConfigs {
			failOnErr := func(err error) {
				if err != nil {
					logger.Fatal(errSelfTestFailure, "%v: error on self-test [d:%d,p:%d]: %v. Unsafe to start server.\n", algo, conf[0], conf[1], err)
				}
			}

//// tab | Prueba

/// info | Información
Algo de texto
///

/// note | Nota
Algo de texto
///

/// note | Detalles técnicos
Algo de texto
///

/// check | Revisa
Algo de texto
///

/// tip | Consejo
Algo de texto
///

/// warning | Advertencia
Algo de texto
///

/// danger | Peligro
Algo de texto
///

////

	var filteredAlgos []string
	found := false
	for _, algo := range want {
		if len(algo) == 0 {
			continue
		}
		for _, allowedAlgo := range allowed {
			algo := strings.ToLower(strings.TrimSpace(algo))
			if algo == allowedAlgo {
				filteredAlgos = append(filteredAlgos, algo)
				found = true
				break
			}
		}
		if !found {

### Async Context Manager { #async-context-manager }

Si revisas, la función está decorada con un `@asynccontextmanager`.

Eso convierte a la función en algo llamado un "**async context manager**".

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[1,13] *}

Un **context manager** en Python es algo que puedes usar en un statement `with`, por ejemplo, `open()` puede ser usado como un context manager:

```Python
with open("file.txt") as file:

# Codificador compatible con JSON { #json-compatible-encoder }

Hay algunos casos en los que podrías necesitar convertir un tipo de dato (como un modelo de Pydantic) a algo compatible con JSON (como un `dict`, `list`, etc).

Por ejemplo, si necesitas almacenarlo en una base de datos.

Para eso, **FastAPI** proporciona una función `jsonable_encoder()`.

## Usando el `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

Y envían un request con un nombre de usuario `johndoe` y una contraseña `love123`.

Entonces el código de Python en tu aplicación equivaldría a algo como:

```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

Vamos imaginar que alguns invasores estão tentando adivinhar o usuário e a senha.

E eles enviam uma requisição com um usuário `johndoe` e uma senha `love123`.

Então o código Python em sua aplicação seria equivalente a algo como:

```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

# Codificador Compatível com JSON { #json-compatible-encoder }

Existem alguns casos em que você pode precisar converter um tipo de dados (como um modelo Pydantic) para algo compatível com JSON (como um `dict`, `list`, etc).

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

La mayoría de estas ideas serían más o menos **independientes**, y en la mayoría de los casos solo deberías estudiarlas si aplican directamente a **tu proyecto**.

Si algo parece interesante y útil para tu proyecto, adelante y revísalo, pero de lo contrario, probablemente puedas simplemente omitirlas.

/// tip | Consejo