pkg os, func Unsetenv(string) error
pkg syscall, func Unsetenv(string) error

# CL 144020043 reflect: add Type.Comparable, Russ Cox <******@****.***>
pkg reflect, type Type interface, Comparable() bool

# CL 153670043 runtime: add PauseEnd array to MemStats and GCStats, Jens Frederich <******@****.***>
pkg runtime, type MemStats struct, PauseEnd [256]uint64

Pydantic is a library to define data validation, serialization and documentation (using JSON Schema) based on Python type hints.

That makes it extremely intuitive.

It is comparable to Marshmallow. Although it's faster than Marshmallow in benchmarks. And as it is based on the same Python type hints, the editor support is great.

/// check | **FastAPI** uses it to

            .expectedValuesPerKey(1);
    builder.put("key", "value");
    assertThat(builder.build().entries()).containsExactly(Maps.immutableEntry("key", "value"));
  }

  static class HashHostileComparable implements Comparable<HashHostileComparable> {
    final String string;

    public HashHostileComparable(String string) {
      this.string = string;
    }

    @Override
    public int hashCode() {

            .expectedValuesPerKey(1);
    builder.put("key", "value");
    assertThat(builder.build().entries()).containsExactly(Maps.immutableEntry("key", "value"));
  }

  static class HashHostileComparable implements Comparable<HashHostileComparable> {
    final String string;

    public HashHostileComparable(String string) {
      this.string = string;
    }

    @Override
    public int hashCode() {

An interesting detail is that the percentage of the **CPU used** by each process can **vary** a lot over time, but the **memory (RAM)** normally stays more or less **stable**.

If you have an API that does a comparable amount of computations every time and you have a lot of clients, then the **CPU utilization** will probably *also be stable* (instead of constantly going up and down quickly).

Pydantic est une bibliothèque permettant de définir la validation, la sérialisation et la documentation des données (à l'aide de JSON Schema) en se basant sur les Python type hints.

Cela le rend extrêmement intuitif.

Il est comparable à Marshmallow. Bien qu'il soit plus rapide que Marshmallow dans les benchmarks. Et comme il est
basé sur les mêmes type hints Python, le support de l'éditeur est grand.

/// check | **FastAPI** l'utilise pour

Un detalle interesante es que el porcentaje de **CPU utilizado** por cada proceso puede **variar** mucho con el tiempo, pero la **memoria (RAM)** normalmente permanece más o menos **estable**.

Si tienes una API que hace una cantidad comparable de cálculos cada vez y tienes muchos clientes, entonces la **utilización de CPU** probablemente *también sea estable* (en lugar de constantemente subir y bajar rápidamente).

### Ejemplos de Herramientas y Estrategias de Replicación

Pydantic es un paquete para definir validación de datos, serialización y documentación (usando JSON Schema) basándose en las anotaciones de tipos de Python.

Eso lo hace extremadamente intuitivo.

Es comparable a Marshmallow. Aunque es más rápido que Marshmallow en benchmarks. Y como está basado en las mismas anotaciones de tipos de Python, el soporte del editor es estupendo.

/// check | **FastAPI** lo usa para

    assertThat(map).hasSize(100_000);
    assertThat(map).containsExactlyEntriesIn(expected).inOrder();
  }

  private static class ClassWithTerribleHashCode implements Comparable<ClassWithTerribleHashCode> {
    private final int value;

    ClassWithTerribleHashCode(int value) {
      this.value = value;
    }

    @Override

    assertEquals(Integer.class, f.resolveType(Function.class.getTypeParameters()[1]).getType());
    assertEquals(Long.class, f.resolveType(Iterable.class.getTypeParameters()[0]).getType());
  }

  public <E extends Comparable<Iterable<String>> & Iterable<Integer>>
      void testResolveType_fromTypeVariable_onlyDirectBoundsAreUsed() {
    TypeToken<?> e = TypeToken.of(new TypeCapture<E>() {}.capture());