{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

/// note | Detalles Técnicos

`Cookie` es una clase "hermana" de `Path` y `Query`. También hereda de la misma clase común `Param`.

Pero recuerda que cuando importas `Query`, `Path`, `Cookie` y otros desde `fastapi`, en realidad son funciones que devuelven clases especiales.

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/// info | Información

                    return union(emptySet(), emptySet());
                  }
                })
            .named("empty U empty")
            .withFeatures(CollectionSize.ZERO, CollectionFeature.ALLOWS_NULL_VALUES)
            .createTestSuite());

    suite.addTest(
        SetTestSuiteBuilder.using(
                new TestStringSetGenerator() {
                  @Override

Estas dos fueron elegidas por ser bastante populares y estables, pero haciendo una búsqueda rápida, podrías encontrar docenas de interfaces de usuario alternativas para OpenAPI (que puedes usar con **FastAPI**).

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### Frameworks REST para Flask { #flask-rest-frameworks }

  @CollectionFeature.Require(SUPPORTS_ADD)
  @CollectionSize.Require(absent = ZERO)
  public void testAdd_supportedPresent() {
    assertFalse("add(present) should return false", getSet().add(e0()));
    expectUnchanged();
  }

  @CollectionFeature.Require(value = {SUPPORTS_ADD, ALLOWS_NULL_VALUES})
  @CollectionSize.Require(absent = ZERO)
  public void testAdd_supportedNullPresent() {
    E[] array = createArrayWithNullElement();

import static com.google.common.collect.testing.Helpers.copyToList;
import static com.google.common.collect.testing.Helpers.copyToSet;
import static com.google.common.collect.testing.features.CollectionSize.ZERO;
import static com.google.common.collect.testing.features.MapFeature.ALLOWS_NULL_VALUES;
import static com.google.common.collect.testing.features.MapFeature.SUPPORTS_PUT;

import com.google.common.annotations.GwtCompatible;

Tienden a requerir configuraciones más complejas, un gestor de cola de mensajes/trabajos, como RabbitMQ o Redis, pero te permiten ejecutar tareas en segundo plano en múltiples procesos, y especialmente, en múltiples servidores.

  }

  @CollectionSize.Require(absent = ZERO)
  @CollectionFeature.Require(SUPPORTS_REMOVE)
  public void testElementSetReflectsRemove() {
    Set<E> elementSet = getMultiset().elementSet();
    assertTrue(elementSet.contains(e0()));
    getMultiset().removeAll(singleton(e0()));
    assertFalse(elementSet.contains(e0()));
  }

  @CollectionSize.Require(absent = ZERO)
  @CollectionFeature.Require(SUPPORTS_REMOVE)

gast == 0.4.0
termcolor == 2.3.0
wrapt == 1.16.0
tblib == 2.0.0
ml_dtypes >= 0.5.1, < 0.6.0
auditwheel >= 6.1.0
# Install tensorboard, and keras
# Note that here we want the latest version that matches TF major.minor version
# Note that we must use nightly here as these are used in nightly jobs
# For release jobs, we will pin these on the release branch
keras-nightly ~= 3.10.0.dev
tb-nightly ~= 2.20.0.a

/// info | Información

En Pydantic v1 el método se llamaba `.dict()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_dump()`.

Los ejemplos aquí usan `.dict()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` en su lugar si puedes usar Pydantic v2.

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### Acerca de `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict }

...como en:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}

Pero declarar el tipo es recomendable, ya que de esa manera tu editor sabrá lo que se pasará como el parámetro `commons`, y entonces podrá ayudarte con el autocompletado, chequeo de tipos, etc:

<img src="/img/tutorial/dependencies/image02.png">

## Atajo { #shortcut }