* methods that do not take an explicit timeout value, a single test case is generated only if the
   * implicit timeout of that method matches the given timeoutsToUse. For example, enter() is
   * treated like enter(MAX, MILLIS) and tryEnter() is treated like enter(0, MILLIS).
   */
  private static void addTests(
      TestSuite suite,
      Method method,
      Scenario scenario,
      TimeoutsToUse timeoutsToUse,

          #   - See https://github.com/ossf/scorecard-action#publishing-results.
          # For private repositories:
          #   - `publish_results` will always be set to `false`, regardless
          #     of the value entered here.
          publish_results: true

      # Upload the results as artifacts (optional). Commenting out will disable uploads of run results in SARIF
      # format to the repository Actions tab.

Se soportan los siguientes argumentos:

* `minimum_size` - No comprimir con GZip responses que sean más pequeñas que este tamaño mínimo en bytes. Por defecto es `500`.
* `compresslevel` - Usado durante la compresión GZip. Es un entero que varía de 1 a 9. Por defecto es `9`. Un valor más bajo resulta en una compresión más rápida pero archivos más grandes, mientras que un valor más alto resulta en una compresión más lenta pero archivos más pequeños.

Eso define los metadatos sobre el response principal de una *path operation*.

También puedes declarar responses adicionales con sus modelos, códigos de estado, etc.

Hay un capítulo entero en la documentación sobre ello, puedes leerlo en [Responses Adicionales en OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.

## OpenAPI Extra { #openapi-extra }

Con `Query` y `Path` (y otros que verás más adelante) puedes declarar restricciones numéricas.

Aquí, con `ge=1`, `item_id` necesitará ser un número entero "`g`reater than or `e`qual" a `1`.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py39.py hl[10] *}

Ten en cuenta que JSON solo admite `str` como claves.

Pero Pydantic tiene conversión automática de datos.

Esto significa que, aunque tus clientes de API solo pueden enviar strings como claves, mientras esos strings contengan enteros puros, Pydantic los convertirá y validará.

Y el `dict` que recibas como `weights` tendrá realmente claves `int` y valores `float`.

///

## Resumen { #recap }

/// check | Revisa

Nuevamente, solo con esa misma declaración de tipo de Python, **FastAPI** te ofrece documentación automática e interactiva (integrando Swagger UI).

Nota que el parámetro de path está declarado como un entero.

///

## Beneficios basados en estándares, documentación alternativa { #standards-based-benefits-alternative-documentation }

Pero en este caso, la misma aplicación de **FastAPI** manejará la API y la autenticación.

Así que, revisémoslo desde ese punto de vista simplificado:

* El usuario escribe el `username` y `password` en el frontend, y presiona `Enter`.
* El frontend (ejecutándose en el navegador del usuario) envía ese `username` y `password` a una URL específica en nuestra API (declarada con `tokenUrl="token"`).

 * which is commonly used for Kerberos-based authentication in Windows environments.
 * It handles the negotiation between client and server to establish a secure
 * authentication context without requiring users to explicitly enter credentials.
 *
 * The authenticator supports various configuration options including delegation,
 * basic authentication fallback, and localhost authentication bypass.
 */

        // Go to the home directory
        $ cd
        // Create a directory for all your code projects
        $ mkdir code
        // Enter into that code directory
        $ cd code
        // Create a directory for this project
        $ mkdir awesome-project
        // Enter into that project directory
        $ cd awesome-project
        ```
        »»»

    Result (German):

        «««