tasks.register('someTask') { ... }

instead of eagerly _creating_ the task:

    task someTask { ... }

The major difference between these two syntaxes is, that the configuration block of an registered task will only be executed when the task is actually created due to the build requires that task to run. The configuration block of an eagerly created tasks will be executed immediately.

  in this context) and <<<$\{rootDirectory}>>> (introduced in Maven 4), system properties and user properties.

  Values are evaluated in sequence from different syntaxes:

*----+------+------+
|| value || evaluation result || common examples ||
*----+------+------+
| <<<project.*>>>\
<<<pom.*>>> (<deprecated>)\

# Parâmetros de path { #path-parameters }

Você pode declarar "parâmetros" ou "variáveis" de path com a mesma sintaxe usada por strings de formatação do Python:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py310.py hl[6:7] *}

O valor do parâmetro de path `item_id` será passado para a sua função como o argumento `item_id`.

Então, se você executar este exemplo e acessar [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo), você verá uma resposta:

E ele gera schemas OpenAPI.

É assim como funciona no Flask, Starlette, Responder, etc.

Mas então, temos novamente o problema de ter uma micro-sintaxe, dentro de uma string Python (um grande YAML).

Isso também se aplica ao `response_model_by_alias` que funciona de forma semelhante.

///

{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *}

/// tip | Dica

A sintaxe `{"name", "description"}` cria um `set` com esses dois valores.

É equivalente a `set(["name", "description"])`.

///

#### Usando `list`s em vez de `set`s { #using-lists-instead-of-sets }

## Détails techniques { #technical-details }

Les versions modernes de Python supportent le **code asynchrone** grâce aux **« coroutines »** avec les syntaxes **`async` et `await`**.

Analysons les différentes parties de cette phrase dans les sections suivantes :

* **Code asynchrone**
* **`async` et `await`**
* **Coroutines**

## Code asynchrone { #asynchronous-code }

* o path `/`
* usando uma <dfn title="um método HTTP GET"><code>get</code> operação</dfn>

/// info | Informações sobre `@decorator`

Essa sintaxe `@alguma_coisa` em Python é chamada de "decorador".

Você o coloca em cima de uma função. Como um chapéu decorativo (acho que é daí que vem o termo).

Um "decorador" pega a função abaixo e faz algo com ela.

Resumindo, você declara **uma vez** os tipos dos parâmetros, corpo etc. como parâmetros de função.

Você faz isso com os tipos padrão do Python moderno.

Você não terá que aprender uma nova sintaxe, os métodos ou classes de uma biblioteca específica etc.

Apenas **Python** padrão.

Por exemplo, para um `int`:

```Python
item_id: int
```

ou para um modelo mais complexo, `Item`: