Y también se usa internamente al montar subaplicaciones.

## Proxy con un prefijo de path eliminado

Tener un proxy con un prefijo de path eliminado, en este caso, significa que podrías declarar un path en `/app` en tu código, pero luego añades una capa encima (el proxy) que situaría tu aplicación **FastAPI** bajo un path como `/api/v1`.

En este caso, el path original `/app` realmente sería servido en `/api/v1/app`.

## Injeção de dependência

Usar `BackgroundTasks` também funciona com o sistema de injeção de dependência, você pode declarar um parâmetro do tipo `BackgroundTasks` em vários níveis: em uma _função de operação de caminho_, em uma dependência (confiável), em uma subdependência, etc.

Para conseguir isso, o backend deve ter uma lista de "origens permitidas".

Neste caso, ele terá que incluir `http://localhost:8080` para o frontend funcionar corretamente.

## Curingas

É possível declarar uma lista com `"*"` (um "curinga") para dizer que tudo está permitido.

Vous écrivez du python standard avec des annotations de types:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Déclare une variable comme étant une str
# et profitez de l'aide de votre IDE dans cette fonction
def main(user_id: str):
    return user_id


# Un modèle Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str

En este caso, la lista tendría que incluir `http://localhost:8080` para que el frontend `:8080` funcione correctamente.

## Comodines

También es posible declarar la lista como `"*"` (un "comodín") para decir que todos están permitidos.

   extern __typeof (name) aliasname \
-    __attribute__ ((weak, alias (#name), __visibility__ ("hidden")));
+    __attribute__ ((weak, alias (#name), __visibility__ ("hidden"))) \
+    __attribute_copy__ (name);
 
 /* Declare SYMBOL as weak undefined symbol (resolved to 0 if not defined).  */
 # define weak_extern(symbol) _weak_extern (weak symbol)
@@ -528,7 +536,8 @@ for linking")
 #  define __hidden_ver1(local, internal, name) \

شما پایتون استاندارد را با استفاده از تایپ ها مینویسید:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

- Sometimes, the scheduler incorrectly placed a pod in the "unschedulable" queue instead of the "backoff" queue. This happened when some plugin previously declared the pod as "unschedulable" and then in a later attempt encounters some other error. Scheduling of that pod then got delayed by up to five minutes, after which periodic flushing moved the pod back into the "active" queue. ([#120334](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/120334), [@pohly](https://github.com/pohly))...

Bạn viết chuẩn Python với kiểu dữ liệu như sau:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

    </server>
    -->
  </servers>

  <!-- mirrors
   | This is a list of mirrors to be used in downloading artifacts from remote repositories.
   |
   | It works like this: a POM may declare a repository to use in resolving certain artifacts.
   | However, this repository may have problems with heavy traffic at times, so people have mirrored
   | it to several places.
   |