* <li>weekly</li>
     * <li>monthly</li>
     * <li>yearly</li>
     * <li>never</li>
     * </ul>
     * The value "always" should be used to describe documents that change each
     * time they are accessed. The value "never" should be used to describe
     * archived URLs.
     *
     * Please note that the value of this tag is considered a hint and not a

//// tab | Pydantic v2

En Pydantic versión 2, usarías el atributo `model_config`, que toma un `dict` como se describe en <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">la documentación de Pydantic: Configuración</a>.

	echo "Script requires that the 'upstream' remote is set to ******@****.***:minio/minio.git"
	exit 1
fi

git remote update upstream && git checkout master && git rebase upstream/master

release=$(git describe --abbrev=0 --tags)

docker buildx build --push --no-cache \
	--build-arg RELEASE="${release}" \
	-t "minio/minio:latest" \
	-t "minio/minio:latest-cicd" \
	-t "quay.io/minio/minio:latest" \

    sed 's#RELEASE\.\([0-9]\+\)-\([0-9]\+\)-\([0-9]\+\)T\([0-9]\+\)-\([0-9]\+\)-\([0-9]\+\)Z#\1-\2-\3T\4:\5:\6Z#')))
	$(eval VERSION := $(shell git describe --tags --abbrev=0).hotfix.$(shell git rev-parse --short HEAD))

hotfix: hotfix-vars clean install ## builds minio binary with hotfix tags

## Retorna una `Response` directamente

También puedes agregar headers cuando devuelves un `Response` directamente.

Crea un response como se describe en [Retorna un Response Directamente](response-directly.md){.internal-link target=_blank} y pasa los headers como un parámetro adicional:

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001.py hl[10:12] *}

## Devolver una `Response` directamente

También puedes crear cookies al devolver una `Response` directamente en tu código.

Para hacer eso, puedes crear un response como se describe en [Devolver un Response Directamente](response-directly.md){.internal-link target=_blank}.

Luego establece Cookies en ella, y luego devuélvela:

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001.py hl[10:12] *}

// metrics group.
func (mg *MetricsGroup) IsBucketMetricsGroup() bool {
	return mg.bucketLoader != nil
}

// Describe - implements prometheus.Collector interface.
func (mg *MetricsGroup) Describe(ch chan<- *prometheus.Desc) {
	for _, desc := range mg.Descriptors {
		ch <- desc.toPromDesc(mg.CollectorPath.metricPrefix(), mg.ExtraLabels)
	}
}

type minioResourceCollector struct {
	metricsGroups []*MetricsGroupV2
	desc          *prometheus.Desc
}

// Describe sends the super-set of all possible descriptors of metrics
func (c *minioResourceCollector) Describe(ch chan<- *prometheus.Desc) {
	ch <- c.desc
}

// Collect is called by the Prometheus registry when collecting metrics.

Y tu aplicación de **FastAPI** también podría estar compuesta de varios archivos/módulos, etc.

### Archivo de aplicación **FastAPI**

Digamos que tienes una estructura de archivos como se describe en [Aplicaciones Más Grandes](bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   └── main.py
```

En el archivo `main.py` tienes tu aplicación de **FastAPI**:

		desc:          prometheus.NewDesc("minio_bucket_stats", "Statistics exposed by MinIO server cluster wide per bucket", nil, nil),
	}
}

// Describe sends the super-set of all possible descriptors of metrics
func (c *minioBucketCollector) Describe(ch chan<- *prometheus.Desc) {
	ch <- c.desc
}

// Collect is called by the Prometheus registry when collecting metrics.