* decide not to by returning -1L.
 *
 * Task Queues
 * -----------
 *
 * Tasks are bound to the [TaskQueue] they are scheduled in. Each queue is sequential and the tasks
 * within it never execute concurrently. It is an error to use a task in multiple queues.
 */
abstract class Task(
  val name: String,
  val cancelable: Boolean = true,
) {

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

`PUT` se usa para recibir datos que deben reemplazar los datos existentes.

### Advertencia sobre el reemplazo

Esto significa que si quieres actualizar el ítem `bar` usando `PUT` con un body que contenga:

```Python
{
    "name": "Barz",
    "price": 3,
    "description": None,
}
```

Y podrías tener una sola dependencia que requiera varias otras dependencias con `yield`, etc.

Puedes tener cualquier combinación de dependencias que quieras.

**FastAPI** se asegurará de que todo se ejecute en el orden correcto.

/// note | Nota técnica

Pero cuando el formulario incluye archivos, se codifica como `multipart/form-data`. Leerás sobre la gestión de archivos en el próximo capítulo.

///

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.113.0` de FastAPI. 🤓

///

## Modelos de Pydantic para Formularios

Solo necesitas declarar un **modelo de Pydantic** con los campos que quieres recibir como **campos de formulario**, y luego declarar el parámetro como `Form`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py39.py hl[9:11,15] *}

Y muestra su verdadero compromiso con FastAPI y su **comunidad** (tú), ya que no solo quieren proporcionarte un **buen servicio**, sino también asegurarse de que tengas un **framework bueno y saludable**, FastAPI. 🙇

Podrías querer probar sus servicios y seguir sus guías:

/// info | Información

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para usarlos para potenciar una API web usando FastAPI. 🤓

///

## Dataclasses en `response_model`

* Puede hacer algo a esa **response** o ejecutar cualquier código necesario.
* Luego devuelve la **response**.

/// note | Detalles Técnicos

Si tienes dependencias con `yield`, el código de salida se ejecutará *después* del middleware.

Si hubiera alguna tarea en segundo plano (documentada más adelante), se ejecutará *después* de todo el middleware.

///

Por supuesto, también puedes declarar parámetros adicionales de query siempre que lo necesites, además de cualquier parámetro del cuerpo.

Como, por defecto, los valores singulares se interpretan como parámetros de query, no tienes que añadir explícitamente un `Query`, solo puedes hacer:

```Python
q: Union[str, None] = None
```

O en Python 3.10 y superior:

```Python
q: str | None = None
```

Por ejemplo:

package com.google.common.collect.testing;

import com.google.common.annotations.GwtCompatible;
import java.util.Queue;
import org.jspecify.annotations.NullMarked;
import org.jspecify.annotations.Nullable;

/**
 * Creates queues, containing sample elements, to be tested.
 *
 * @author Jared Levy
 */
@GwtCompatible
@NullMarked
public interface TestQueueGenerator<E extends @Nullable Object> extends TestCollectionGenerator<E> {
  @Override