"type":       "keyword_marker",
          "keywords_path": "${fess.dictionary.path}eu/protwords.txt"
        },
        "basque_stemmer": {
          "type":       "stemmer",
          "language":   "basque"
        },
        "basque_override": {
          "type":       "stemmer_override",
          "rules_path": "${fess.dictionary.path}eu/stemmer_override.txt"
        },
        "brazilian_stop": {

        },
        "basque_keywords": {
          "type":       "keyword_marker",
          "keywords": ["Adibidez"]
        },
        "basque_stemmer": {
          "type":       "stemmer",
          "language":   "basque"
        },
        "basque_override": {
          "type":       "stemmer_override",
          "rules": []
        },
        "brazilian_stop": {
          "type":       "stop",

import java.io.Serializable;
import org.jspecify.annotations.NullUnmarked;
import org.jspecify.annotations.Nullable;

/** Simple base class to verify that we handle generics correctly. */
@GwtCompatible
@NullUnmarked
class Base implements Comparable<Base>, Serializable {
  private final String s;

  public Base(String s) {
    this.s = s;
  }

  @Override
  public int hashCode() { // delegate to 's'
    return s.hashCode();

cpovirk <******@****.***> 1721404771 -0700

    * **Robuste** : Obtenez du code prêt pour être utilisé en production. Avec de la documentation automatique interactive.

Et pourtant l'expérience finale n'est pas meilleure 😞.

---

C'est donc l'histoire équivalente parallèle pour les burgers 🍔.

Pour un exemple plus courant dans la "vie réelle", imaginez une banque.

Jusqu'à récemment, la plupart des banques avaient plusieurs caisses (et banquiers) 👨‍💼👨‍💼👨‍💼👨‍💼 et une unique file d'attente 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Cuando creas un context manager o un async context manager como arriba, lo que hace es que, antes de entrar al bloque `with`, ejecutará el código antes del `yield`, y al salir del bloque `with`, ejecutará el código después del `yield`.

En nuestro ejemplo de código arriba, no lo usamos directamente, pero se lo pasamos a FastAPI para que lo use.

Il est comparable à Marshmallow. Bien qu'il soit plus rapide que Marshmallow dans les benchmarks. Et comme il est
basé sur les mêmes type hints Python, le support de l'éditeur est grand.

/// check | **FastAPI** l'utilise pour

Gérer toute la validation des données, leur sérialisation et la documentation automatique du modèle (basée sur le schéma JSON).

internamente solo datos que no dependan de los recursos de las dependencias con `yield`.

Por ejemplo, en lugar de usar la misma sesión de base de datos, crearías una nueva sesión de base de datos dentro de la tarea en background, y obtendrías los objetos de la base de datos usando esta nueva sesión. Y luego, en lugar de pasar el objeto de la base de datos como parámetro a la función de tarea en background, pasarías el ID de ese objeto y luego obtendrías el objeto nuevamente dentro de la función...

* Des évènements de démarrages et d'arrêt.
* Un client de test basé sur `request`
* **CORS**, GZip, Static Files, Streaming responses.
* Le support des **Sessions et Cookies**.
* Une couverture de test à 100 %.
* 100 % de la base de code avec des annotations de type.

## Fonctionnalités de Pydantic