assertEquals(expectedString, packet.toString());

        // Test recordName == questionName branch in toString
        packet.recordName = packet.questionName;
        expectedString =

        NetbiosAddress nb = mock(NetbiosAddress.class);
        when(addr.unwrap(NetbiosAddress.class)).thenReturn(nb);
        when(nb.getNameType()).thenReturn(0x1d); // workgroup code
        // getFirstAddress branch: host given and path non-root -> possibleNTDomain=false
        when(nsc.getAllByName(eq("server"), eq(false))).thenReturn(new Address[] { addr });
        SmbResourceLocatorImpl workgroupLike = locator("smb://server/");

     */

    if (approxCmp > 0) {
      /*
       * The code is written so that even completely incorrect approximations will still yield the
       * correct answer eventually, but in practice this branch should almost never be entered, and
       * even then the loop should not run more than once.
       */
      do {
        approxLog10--;
        approxPow = approxPow.divide(BigInteger.TEN);

dicionário e garantir que ele seja serializável para JSON, utilizando o mesmo[Codificador Compatível com JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} explicado no tutorial. Isso permite que você retorne **objetos abstratos**, como modelos do banco de dados, por exemplo.

Mas se você tem certeza que o conteúdo que você está retornando é **serializável com JSON**, você pode passá-lo diretamente para a classe de resposta e evitar o trabalho extra que o FastAPI teria ao passar o conteúdo...

Pero aún así, la experiencia final no es la mejor. 😞

---

Esta sería la historia equivalente de las hamburguesas paralelas. 🍔

Para un ejemplo más "de la vida real" de esto, imagina un banco.

Hasta hace poco, la mayoría de los bancos tenían múltiples cajeros 👨‍💼👨‍💼👨‍💼👨‍💼 y una gran fila 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.

Todos los cajeros haciendo todo el trabajo con un cliente tras otro 👨‍💼⏯.

      KeyList<K, V> keyList = requireNonNull(keyToKeyList.remove(node.getKey()));
      keyList.count = 0;
      modCount++;
    } else {
      // requireNonNull is safe (under the conditions listed in the comment in the branch above).
      KeyList<K, V> keyList = requireNonNull(keyToKeyList.get(node.getKey()));
      keyList.count--;

      if (node.previousSibling == null) {

        `pip install -U tf-nightly`
    *   Rebase your pull request onto a recent pull from
        [TensorFlow's](https://github.com/tensorflow/tensorflow) master branch.

2.  If you are changing the code and the docstring of a class/function/method,
    then you will need to
    [build TensorFlow from source](https://www.tensorflow.org/install/source).

    return x > 0 & (x & (x - 1)) == 0;
  }

  /**
   * Returns 1 if {@code x < y} as unsigned longs, and 0 otherwise. Assumes that x - y fits into a
   * signed long. The implementation is branch-free, and benchmarks suggest it is measurably faster
   * than the straightforward ternary expression.
   */
  @VisibleForTesting
  static int lessThanBranchFree(long x, long y) {
    // Returns the sign bit of x - y.

Isso está disponível com a versão 2 do Pydantic ou superior. 😎

///

/// tip | Dica

Se você precisar fazer qualquer tipo de validação que exija comunicação com algum **componente externo**, como um banco de dados ou outra API, você deve usar **Dependências do FastAPI** em vez disso; você aprenderá sobre elas mais adiante.

### Múltiplas Aplicações { #multiple-applications }

Podem existir múltiplas aplicações em execução no mesmo servidor (ou servidores), por exemplo: outras APIs ou um banco de dados.