lint: getdeps ## runs golangci-lint suite of linters
	@echo "Running $@ check"
	@$(GOLANGCI) run --build-tags kqueue --timeout=10m --config ./.golangci.yml
	@command typos && typos ./ || echo "typos binary is not found.. skipping.."

lint-fix: getdeps ## runs golangci-lint suite of linters with automatic fixes
	@echo "Running $@ check"

2. **Commits**:
   - Write clear messages: what changed and why (e.g., “Refactor S3 API handler to reduce latency so that requests process 20% faster”).
   - Rebase to tidy commits before submitting (e.g., `git rebase -i main` to squash typos or reword messages), unless multiple contributors worked on the branch.
   - Keep PRs focused—one feature or fix. Split large changes into multiple PRs.

3. **Testing**:
   - Include unit tests for new functionality or bug fixes.

### Docs

* ✏ Fix a simple typo in `docs/en/docs/python-types.md`. PR [#5193](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5193) by [@GlitchingCore](https://github.com/GlitchingCore).
* ✏ Fix typos in `tests/test_schema_extra_examples.py`. PR [#5126](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5126) by [@supraaxdd](https://github.com/supraaxdd).

* `docs`: Docs
    * Changes in docs. This includes updating the docs, fixing typos. But it doesn't include changes to translations.

which fails if the config file contains duplicate or unknown fields. This protects against accidentally running with config files that are malformed, mis-indented, or have typos in field names, and getting unexpected behavior. When `--encryption-provider-config-automatic-reload` is used, new encryption config files that contain typos after the kube-apiserver is running are treated as invalid and the last valid config is used. ([#124912](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/124912), [@enj](h...

- NodeRestriction admission now validates the audience value that...

    print(data)
```

### Tipos genéricos { #generic-types }

Algunos tipos pueden tomar "parámetros de tipo" entre corchetes, para definir sus tipos internos, por ejemplo una "lista de strings" se declararía `list[str]`.

Estos tipos que pueden tomar parámetros de tipo se llaman **Tipos Genéricos** o **Genéricos**.

Puedes usar los mismos tipos integrados como genéricos (con corchetes y tipos dentro):

* `list`
* `tuple`

    print(data)
```

### Tipos genéricos { #generic-types }

Alguns tipos podem receber "parâmetros de tipo" entre colchetes, para definir seus tipos internos, por exemplo, uma "lista de strings" seria declarada como `list[str]`.

Esses tipos que podem receber parâmetros de tipo são chamados **tipos genéricos** ou **genéricos**.

Você pode usar os mesmos tipos internos como genéricos (com colchetes e tipos dentro):

    * `tf.types.experimental.TraceType` now allows custom tf.function inputs to declare Tensor decomposition and type casting support.

    * Em requisições e respostas será representado como um `float`.
* Você pode checar todos os tipos de dados válidos do Pydantic aqui: [Tipos de dados do Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/).

## Exemplo { #example }

Aqui está um exemplo de *operação de rota* com parâmetros utilizando-se de alguns dos tipos acima.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}