}

  @SuppressLint("NewApi")
  private fun ExtensionContext.isFlaky(): Boolean =
    (testMethod.orElseGet { null }?.isAnnotationPresent(Flaky::class.java) == true) ||
      (testClass.orElseGet { null }?.isAnnotationPresent(Flaky::class.java) == true)

  @Synchronized private fun logEvents() {
    // Will be ineffective if test overrides the listener
    synchronized(clientEventsList) {

        .addEqualityGroup(Range.all(), Range.all())
        .addEqualityGroup("Phil")
        .testEquals();
  }

  @GwtIncompatible // TODO(b/148207871): Restore once Eclipse compiler no longer flakes for this.
  @J2ktIncompatible // TODO(b/148207871): Likewise, or once J2KT uses javac instead of Eclipse.
  public void testLegacyComparable() {

        .addEqualityGroup(Range.all(), Range.all())
        .addEqualityGroup("Phil")
        .testEquals();
  }

  @GwtIncompatible // TODO(b/148207871): Restore once Eclipse compiler no longer flakes for this.
  @J2ktIncompatible // TODO(b/148207871): Likewise, or once J2KT uses javac instead of Eclipse.
  public void testLegacyComparable() {

sort = "-Cover"

[tool.coverage.html]
show_contexts = true

[tool.ruff.lint]
select = [
    "E",  # pycodestyle errors
    "W",  # pycodestyle warnings
    "F",  # pyflakes
    "I",  # isort
    "B",  # flake8-bugbear
    "C4",  # flake8-comprehensions
    "UP",  # pyupgrade
]
ignore = [
    "E501",  # line too long, handled by black
    "B008",  # do not perform function calls in argument defaults

Y sabemos que los editores no pueden proporcionar mucho soporte (como autocompletado) para `dict`s, porque no pueden conocer sus claves y tipos de valor.

Podemos hacerlo mejor...

## Qué hace a una dependencia { #what-makes-a-dependency }

Hasta ahora has visto dependencias declaradas como funciones.

Pero esa no es la única forma de declarar dependencias (aunque probablemente sea la más común).

Para definir un `dict`, pasas 2 parámetros de tipo, separados por comas.

El primer parámetro de tipo es para las claves del `dict`.

El segundo parámetro de tipo es para los valores del `dict`:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py39.py hl[1] *}

Esto significa:

* La variable `prices` es un `dict`:
    * Las claves de este `dict` son del tipo `str` (digamos, el nombre de cada ítem).

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info | Información

`**second_user_data` significa:

Pasa las claves y valores del dict `second_user_data` directamente como argumentos de clave-valor, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

///

### Soporte del editor { #editor-support }

/kind bug
/kind cleanup
/kind documentation
/kind feature

Optionally add one or more of the following kinds if applicable:
/kind api-change
/kind deprecation
/kind failing-test
/kind flake
/kind regression
-->

#### What this PR does / why we need it:

#### Which issue(s) this PR is related to:
<!--
Please link relevant issues to help with tracking.

También puedes declarar un cuerpo como un `dict` con claves de algún tipo y valores de algún otro tipo.

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

---

Otro caso útil es cuando deseas tener claves de otro tipo (por ejemplo, `int`).

 *  * [onHeaders] (unless canceled)
 *  * [onData] (optional sequence of data frames)
 *
 * As a stream ID is scoped to a single HTTP/2 connection, implementations which target multiple
 * connections should expect repetition of stream IDs.
 *
 * Return true to request cancellation of a pushed stream.  Note that this does not guarantee
 * future frames won't arrive on the stream ID.
 */
interface PushObserver {
  /**