* Proporcionar los datos recibidos en el parámetro `item`.
    * Como lo declaraste en la función como de tipo `Item`, también tendrás todo el soporte del editor (autocompletado, etc.) para todos los atributos y sus tipos.
* Generar definiciones de <a href="https://json-schema.org" class="external-link" target="_blank">JSON Schema</a> para tu modelo, que también puedes usar en cualquier otro lugar si tiene sentido para tu proyecto.

* Sistema de Inyección de Dependencias.

No utiliza un paquete de validación de datos, serialización y documentación de terceros como Pydantic, tiene el suyo propio. Por lo tanto, estas definiciones de tipos de datos no serían reutilizables tan fácilmente.

#### "Esquema" { #schema }

Un "esquema" es una definición o descripción de algo. No el código que lo implementa, sino solo una descripción abstracta.

#### Esquema de la API { #api-schema }

En este caso, <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> es una especificación que dicta cómo definir un esquema de tu API.

### Sub-dependencias { #sub-dependencies }

Puedes tener múltiples dependencias y [sub-dependencias](tutorial/dependencies/sub-dependencies.md){.internal-link target=_blank} requiriéndose mutuamente (como parámetros de las definiciones de funciones), algunas de ellas podrían ser creadas con `async def` y algunas con `def` normal. Aun funcionará, y las que fueron creadas con `def` normal serían llamadas en un hilo externo (del threadpool) en lugar de ser "awaited".

                        security_schemes
                    )
                if path_definitions:
                    definitions.update(path_definitions)
    if definitions:
        components["schemas"] = {k: definitions[k] for k in sorted(definitions)}
    if components:
        output["components"] = components
    output["paths"] = paths
    if webhook_paths:

            field._type_adapter.core_schema,
        )
        for field in list(fields) + list(unique_flat_model_fields)
    ]
    field_mapping, definitions = schema_generator.generate_definitions(inputs=inputs)
    for item_def in cast(dict[str, dict[str, Any]], definitions).values():
        if "description" in item_def:
            item_description = cast(str, item_def["description"]).split("\f")[0]

 * specific language governing permissions and limitations
 * under the License.
 */

/**
 * Provides annotations for Maven plugin development, including mojo configuration,
 * parameter definitions, and lifecycle bindings. These annotations are used to
 * generate plugin descriptors and configure plugin behavior.
 *
 * @since 4.0.0
 */

        cli.initialize(request);
        assertThrows(ParseException.class, () -> cli.cli(request));
    }

    /**
     * Read .mvn/maven.config with the following definitions:
     * <pre>
     *   -T
     *   3
     *   -Drevision=1.3.0
     *   "-Dlabel=Apache Maven"
     * </pre>
     * and check if the {@code -T 3} option can be overwritten via command line

# Use of this source code is governed by a BSD-style
# license that can be found in the LICENSE file.

# Mercurial extension to add a 'goreposum' command that
# computes a hash of a remote repo's tag state.
# Tag definitions can come from the .hgtags file stored in
# any head of any branch, and the server protocol does not
# expose the tags directly. However, the protocol does expose
# the hashes of all the branch heads, so we can use a hash of

	"text/scanner"

	"cmd/asm/internal/flags"
	"cmd/internal/objabi"
	"cmd/internal/src"
)

// Input is the main input: a stack of readers and some macro definitions.
// It also handles #include processing (by pushing onto the input stack)
// and parses and instantiates macro definitions.
type Input struct {
	Stack
	includes        []string
	beginningOfLine bool
	ifdefStack      []bool
	macros          map[string]*Macro