Eso significa que cualquier valor leído en Python desde una variable de entorno será un `str`, y cualquier conversión a un tipo diferente o cualquier validación tiene que hacerse en código.

## Pydantic `Settings`

## Changelog since v1.22.9

## Changes by Kind

### Bug or Regression

- Correct event registration for multiple scheduler plugins; this fixes a potential significant delay in re-queueing unschedulable pods. ([#109447](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/109447), [@ahg-g](https://github.com/ahg-g)) [SIG Scheduling and Testing]

Incluindo bibliotecas externas também baseadas no Pydantic, como <abbr title="Object-Relational Mapper">ORM</abbr>s e <abbr title="Object-Document Mapper">ODM</abbr>s para bancos de dados.

Isso também significa que em muitos casos você poderá passar o mesmo objeto que você receber de uma requisição **diretamente para o banco de dados**, já que tudo é validado automaticamente.

Los contenedores de Linux se ejecutan utilizando el mismo núcleo de Linux del host (máquina, máquina virtual, servidor en la nube, etc.). Esto significa que son muy ligeros (en comparación con las máquinas virtuales completas que emulan un sistema operativo completo).

			// walking the tree and copying it piecewise. If the directory tree
			// contains nested modules this could push a lot of unnecessary contents,
			// but for the golang.org/x repos it seems to be significantly (~2x)
			// faster than copying one file at a time (via filepath.WalkDir),
			// apparently due to high latency in 'adb' commands.
			if err := adb("push", modDir, deviceModDir); err != nil {
				return 0, err
			}

    /**
     * Enable or disable high performance mode for sensitive data masking
     *
     * In high performance mode, expensive regex operations are avoided by doing
     * fast string contains checks first. This significantly improves performance
     * for high-frequency logging scenarios.
     *
     * @param enable true to enable high performance mode
     */
    public void setHighPerformanceModeEnabled(boolean enable) {

El parámetro `security_scopes` será del tipo `SecurityScopes`.

Tendrá una propiedad `scopes` con una lista que contiene todos los scopes requeridos por sí mismo y por todas las dependencias que lo usan como sub-dependencia. Eso significa, todos los "dependientes"... esto podría sonar confuso, se explica de nuevo más abajo.

Vamos ver aquela frase por partes na seção abaixo:

* **Código assíncrono**
* **`async` e `await`**
* **Corrotinas**

## Código assíncrono

Código assíncrono apenas significa que a linguagem 💬 tem um jeito de dizer para o computador / programa 🤖 que em certo ponto do código, ele 🤖 terá que esperar *algo* finalizar em outro lugar. Vamos dizer que esse *algo* seja chamado "arquivo lento" 📝.

 * which is optimal, and <i>not</i> the size of the internal hashtable, which could be much larger
 * than {@code size()}. Furthermore, this structure places significantly reduced load on the garbage
 * collector by only using a constant number of internal objects.
 *
 * <p>If there are no removals, then iteration order for the {@link #entrySet}, {@link #keySet}, and

Isso significa que qualquer valor obtido de uma variável de ambiente em Python terá o tipo `str`, e qualquer conversão para um tipo diferente ou validação deve ser realizada no código.

## Pydantic `Settings`