* Gutes Zusammenspiel mit Ihrer/Ihrem **<abbr title="Integrierten Entwicklungsumgebung, ähnlich zu (Quellcode-)Editor">IDE</abbr>/<abbr title="Ein Programm, was Fehler im Quellcode sucht">Linter</abbr>/Gehirn**:
    * Weil Pydantics Datenstrukturen einfach nur Instanzen ihrer definierten Klassen sind; Autovervollständigung, Linting, mypy und ihre Intuition sollten alle einwandfrei mit ihren validierten Daten funktionieren.

          <name>updatePolicy</name>
          <version>1.0.0+</version>
          <description>
            The frequency for downloading updates - can be "always",
            "daily" (default), "interval:XXX" (in minutes) or "never"
            (only if it doesn't exist locally).
          </description>
          <type>String</type>
        </field>
        <field>
          <name>checksumPolicy</name>

E nós retornamos os escopos como parte do token JWT.

/// danger | Cuidado

Para manter as coisas simples, aqui nós estamos apenas adicionando os escopos recebidos diretamente ao token.

* **更簡單**：
    * 不需要學習新的 micro-language 來定義結構。
    * 如果你知道 Python 型別，你就知道如何使用 Pydantic。
* 和你的 **<abbr title="Integrated Development Environment，和程式碼編輯器類似">IDE</abbr>/<abbr title="一個檢查程式碼錯誤的工具">linter</abbr>/brain** 都能好好配合：
    * 因為 Pydantic 的資料結構其實就是你自己定義的類別實例，所以自動補齊、linting、mypy 以及你的直覺都能很好地在經過驗證的資料上發揮作用。
* 驗證**複雜結構**：
    * 使用 Pydantic 模型時，你可以把資料結構分層設計，並且用 Python 的 `List` 和 `Dict` 等型別來定義。

	dnsTTL := ctx.Duration("dns-cache-ttl")
	// Check if we have configured a custom DNS cache TTL.
	if dnsTTL <= 0 {
		if orchestrated {
			dnsTTL = 30 * time.Second
		} else {
			dnsTTL = 10 * time.Minute
		}
	}

	// Call to refresh will refresh names in cache.
	go func() {
		// Baremetal setups set DNS refresh window up to dnsTTL duration.
		t := time.NewTicker(dnsTTL)
		defer t.Stop()
		for {

* Vai bem com o/a seu/sua **<abbr title="Ambiente de Desenvolvimento Integrado, similar a um editor de código">IDE</abbr>/<abbr title="Um programa que confere erros de código">linter</abbr>/cérebro**:
    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, a auto completação, _linting_, _mypy_ e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.

     *
     * @return maximum number of retries for netbios requests
     */
    int getNetbiosRetryCount();

    /**
     *
     *
     * Property {@code jcifs.netbios.cachePolicy} in minutes (int, default 600)
     *
     * @return netbios cache timeout, in seconds, 0 - disable caching, -1 - cache forever
     */
    int getNetbiosCachePolicy();

    /**

| Params     | Value    |
| :--        | :--      |
| _Type_     | _String_ |
| _Required_ | _Yes_    |

### DurationSeconds

The duration, in seconds. The value can range from 900 seconds (15 minutes) up to 365 days. If value is higher than this setting, then operation fails. By default, the value is set to 3600 seconds.

| Params        | Value                                              |

Isso foi modificado na versão 0.110.0 para consertar o consumo de memória não controlado das exceções relançadas automaticamente sem um manipulador (erros internos do servidor), e para manter o comportamento consistente com o código Python tradicional.

### Tarefas de Background e Dependências com `yield`, Detalhes Técnicos

        failover.handleFailure(channel, error);
    }
    
    private void performHealthCheck() {
        for (ChannelInfo channel : channels.values()) {
            if (channel.getIdleTime() > 60000) {  // 1 minute idle
                // Send keep-alive
                try {
                    sendKeepAlive(channel);
                } catch (Exception e) {