Assim, você poderia, por exemplo, compartilhar os mesmos dados de um aplicativo Django em um banco de dados com um aplicativo FastAPI. Ou migrar gradualmente uma aplicação Django usando o mesmo banco de dados.

E seus usuários poderiam fazer login tanto pela sua aplicação Django quanto pela sua aplicação **FastAPI**, ao mesmo tempo.

///

name: "Check CODEOWNERS file"

on:
  push:
    branches:
      - master
  pull_request:
  workflow_dispatch:

permissions: { }

jobs:
  code-owners-validation:
    permissions:
      contents: read
      id-token: write
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Get Secrets
        uses: gradle/actions-internal/get-aws-secrets@v1

<# : batch portion
@REM ----------------------------------------------------------------------------
@REM Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
@REM or more contributor license agreements.  See the NOTICE file
@REM distributed with this work for additional information
@REM regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file
@REM to you under the Apache License, Version 2.0 (the
@REM "License"); you may not use this file except in compliance

* Converter o modelo copiado em algo que possa ser armazenado no seu banco de dados (por exemplo, usando o `jsonable_encoder`).
    * Isso é comparável ao uso do método `.model_dump()`, mas garante (e converte) os valores para tipos de dados que possam ser convertidos em JSON, por exemplo, `datetime` para `str`.
* Salvar os dados no seu banco de dados.
* Retornar o modelo atualizado.

E a especificação diz que os campos devem ser nomeados assim. Portanto, `user-name` ou `email` não funcionariam.

Mas não se preocupe, você pode mostrá-lo como quiser aos usuários finais no frontend.

E seus modelos de banco de dados podem usar qualquer outro nome que você desejar.

name: Shell formatting checks

on:
  pull_request:
    branches:
      - master

permissions:
  contents: read
    
jobs:
  build:
    name: runner / shfmt
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: luizm/action-sh-checker@master
        env:
          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
          SHFMT_OPTS: "-s"
        with:

name: golangci-lint
on:
  push:
    branches:
      - main
      - master
  pull_request:

permissions:
  contents: read
  pull-requests: read

jobs:
  golangci:
    name: lint
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-go@v5
        with:
          go-version: stable
      - name: golangci-lint
        uses: golangci/golangci-lint-action@v7

WIP ML Build Docker container for ML repositories (Tensorflow, JAX and XLA).

This container branches off from
/tensorflow/tools/tf_sig_build_dockerfiles/. However, since
hermetic CUDA and hermetic Python is now available for Tensorflow, a lot of the
requirements installed on the original container can be removed to reduce the
footprint of the container and make it more reusable across different ML

name: Helm Chart linting

on:
  pull_request:
    branches:
      - master

# This ensures that previous jobs for the PR are canceled when the PR is
# updated.
concurrency:
  group: ${{ github.workflow }}-${{ github.head_ref }}
  cancel-in-progress: true

permissions:
  contents: read

jobs:
  release:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout
        uses: actions/checkout@v4

usar internamente apenas dados que não dependam de recursos de dependências com `yield`.

Por exemplo, em vez de utilizar a mesma sessão do banco de dados, você criaria uma nova sessão dentro da tarefa de background, e você obteria os objetos do banco de dados utilizando essa nova sessão. E então, em vez de passar o objeto obtido do banco de dados como um parâmetro para a função da tarefa de background, você passaria o ID desse objeto e buscaria ele novamente dentro da função da tarefa...