* <abbr title="Input/Output – Entrada/Salida: lectura o escritura de disco, comunicaciones de red.">I/O</abbr>.

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//// tab | Información

Los atributos "title" de los elementos "abbr" se traducen siguiendo instrucciones específicas.

Las traducciones pueden añadir sus propios elementos "abbr" que el LLM no debe eliminar. P. ej., para explicar palabras en inglés.

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### Crear el objeto `Settings` { #create-the-settings-object }

Importa `BaseSettings` de Pydantic y crea una sub-clase, muy similar a un modelo de Pydantic.

De la misma forma que con los modelos de Pydantic, declaras atributos de clase con anotaciones de tipos, y posiblemente, valores por defecto.

labels.ldap_base_dn=DN base
labels.ldapAccountFilter=Filtro account
labels.ldapGroupFilter=Filtro gruppo
labels.ldapMemberofAttribute=Attributo memberOf
labels.ldap_account_filter=Filtro account
labels.ldap_group_filter=Filtro gruppo
labels.ldap_memberof_attribute=Attributo memberOf
labels.notification_login=Pagina di login
labels.notification_search_top=Pagina principale di ricerca
labels.storage_endpoint=Endpoint

labels.ldap_base_dn=DN de base
labels.ldapAccountFilter=Filtre de compte
labels.ldapGroupFilter=Filtre de groupe
labels.ldapMemberofAttribute=Attribut memberOf
labels.ldap_account_filter=Filtre de compte
labels.ldap_group_filter=Filtre de groupe
labels.ldap_memberof_attribute=Attribut memberOf
labels.notification_login=Page de connexion
labels.notification_search_top=Page d'accueil de la recherche

### Criar o objeto `Settings` { #create-the-settings-object }

Importe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma subclasse, muito parecido com um modelo do Pydantic.

Da mesma forma que com modelos do Pydantic, você declara atributos de classe com anotações de tipo e, possivelmente, valores padrão.

Você pode usar as mesmas funcionalidades e ferramentas de validação que usa em modelos do Pydantic, como diferentes tipos de dados e validações adicionais com `Field()`.

     */
    int getListSize();

    /**
     *
     *
     * Property {@code jcifs.smb.client.attrExpirationPeriod} (int, 5000)
     *
     * @return timeout of file attribute cache
     */
    long getAttributeCacheTimeout();

    /**
     *
     *
     * Property {@code jcifs.smb.client.ignoreCopyToException} (boolean, false)
     *

import java.io.IOException;
import java.nio.file.FileAlreadyExistsException;
import java.nio.file.FileVisitResult;
import java.nio.file.FileVisitor;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.attribute.BasicFileAttributes;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.ExecutorService;

O <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> é uma biblioteca Python para executar a validação de dados.

Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos.

E cada atributo tem um tipo.

Em seguida, você cria uma instância dessa classe com alguns valores e ela os validará, os converterá para o tipo apropriado (se for esse o caso) e fornecerá um objeto com todos os dados.

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> es un paquete de Python para realizar la validación de datos.

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

Entonces creas un instance de esa clase con algunos valores y validará los valores, los convertirá al tipo adecuado (si es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

    "pip install python-multipart\n"
)


def ensure_multipart_is_installed() -> None:
    try:
        from python_multipart import __version__

        # Import an attribute that can be mocked/deleted in testing
        assert __version__ > "0.0.12"
    except (ImportError, AssertionError):
        try:
            # __version__ is available in both multiparts, and can be mocked