}

  @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) {

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

Aprenderás más sobre cómo agregar información extra más adelante en la documentación, cuando aprendamos a declarar ejemplos.

/// warning | Advertencia

Las claves extra pasadas a `Field` también estarán presentes en el esquema de OpenAPI resultante para tu aplicación.

// Copyright 2015 The Go Authors. All rights reserved.
// Use of this source code is governed by a BSD-style
// license that can be found in the LICENSE file.

// Package flags implements top-level flags and the usage message for the assembler.
package flags

import (
	"cmd/internal/obj"
	"cmd/internal/objabi"
	"flag"
	"fmt"
	"os"
	"path/filepath"
	"strings"
)

var (

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 }

    opcode = b0 and B0_MASK_OPCODE
    isFinalFrame = b0 and B0_FLAG_FIN != 0
    isControlFrame = b0 and OPCODE_FLAG_CONTROL != 0

    // Control frames must be final frames (cannot contain continuations).
    if (isControlFrame && !isFinalFrame) {
      throw ProtocolException("Control frames must be final.")
    }

    val reservedFlag1 = b0 and B0_FLAG_RSV1 != 0
    when (opcode) {
      OPCODE_TEXT, OPCODE_BINARY -> {

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`).

/// tip | Consejo

Puedes usar cualquier otro paquete de bases de datos SQL o NoSQL que quieras (en algunos casos llamadas <abbr title="Object Relational Mapper – Mapeador Objeto-Relacional: un término elegante para un paquete donde algunas clases representan tablas SQL y las instances representan filas en esas tablas">"ORMs"</abbr>), FastAPI no te obliga a usar nada. 😎

///