@Override
    public String getVersion() {
        if (version != null) {
            return version;
        } else {
            return artifact.getVersion();
        }
    }

    // Revise these three methods when MRESOLVER-233 is delivered
    @Override
    public Artifact setVersion(String version) {
        String current = getVersion();

  build-tags:
    - integ
    - integfuzz
linters:
  disable-all: true
  enable:
    - errcheck
    - exportloopref
    - depguard
    - gocritic
    - gofumpt
    - goimports
    - revive
    - gosimple
    - govet
    - ineffassign
    - lll
    - misspell
    - staticcheck
    - stylecheck
    - typecheck
    - unconvert
    - unparam
    - unused
    - gci
    - gosec

	// make sure the uid was taken from cache and netns closed
	netns := fixture.podNsMap.Take(string(pod.UID))
	assert.Equal(t, nil, netns)

	// run gc to clean up ns:

	//revive:disable-next-line:call-to-gc Just a test that we are cleaning up the netns
	runtime.GC()
	assertNSClosed(t, closed)
}

func TestServerDeletePod(t *testing.T) {

Logo, crie um *parâmetro de rota* com anotações de tipo usando a classe enum que você criou (`ModelName`):

```Python hl_lines="16"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

### Revise a documentação

Visto que os valores disponíveis para o parâmetro da rota estão predefinidos, a documentação interativa pode mostrar esses valores de uma forma bem legal:

<img src="/img/tutorial/path-params/image03.png">

    Porque o programa será iniciado em `/code` e dentro dele está o diretório `./app` com seu código, o **Uvicorn** será capaz de ver e **importar** `app` de `app.main`.

!!! tip
    Revise o que cada linha faz clicando em cada bolha com o número no código. 👆

Agora você deve ter uma estrutura de diretório como:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   └── main.py
├── Dockerfile

*   Adds a `save_traces` argument to `model.save`/ `tf.keras.models.save_model`
    which determines whether the SavedModel format stores the Keras model/layer
    call functions. The traced functions allow Keras to revive custom models and
    layers without the original class definition, but if this isn't required the
    tracing can be disabled with the added option.
*   The `tf.keras.mixed_precision` API is now non-experimental. The