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/// info | Información

Para declarar headers, necesitas usar `Header`, porque de otra forma los parámetros serían interpretados como parámetros de query.

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## Conversión automática

`Header` tiene un poquito de funcionalidad extra además de lo que proporcionan `Path`, `Query` y `Cookie`.

Mas fazendo isso, em alguns minutos ou horas os invasores teriam adivinhado o usuário e senha corretos, com a "ajuda" da nossa aplicação, apenas usando o tempo levado para responder.

#### Corrija com o `secrets.compare_digest()`

* Pasa el/los tipo(s) interno(s) como "parámetros de tipo" usando corchetes: `[` y `]`

En Python 3.9 sería:

```Python
my_list: list[str]
```

En versiones de Python anteriores a 3.9, sería:

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

Eso es toda la sintaxis estándar de Python para declaraciones de tipo.

Esto sería más o menos equivalente a escribir:

<div class="termy">

```console
$ /opt/custompython/bin/python
```

</div>

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//// tab | Windows

El sistema **encontrará** el programa `python` en `C:\opt\custompython\bin\python` y lo ejecutará.

Esto sería más o menos equivalente a escribir:

<div class="termy">

Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.

Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic).

Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.

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Outro caso útil é quando você deseja ter chaves de outro tipo, por exemplo, `int`.

É isso que vamos ver aqui.

	"github.com/tinylib/msgp/msgp"
	"github.com/valyala/bytebufferpool"
)

// metadata stream format:
//
// The stream is s2 compressed.
// https://github.com/klauspost/compress/tree/master/s2#s2-compression
// This ensures integrity and reduces the size typically by at least 50%.
//
// All stream elements are msgpack encoded.
//
// 1 Integer, metacacheStreamVersion of the writer.

Así, `0.5` sería un valor válido. Pero `0.0` o `0` no lo serían.

Y lo mismo para <abbr title="less than"><code>lt</code></abbr>.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py39.py hl[13] *}

## Resumen

Cada uno de estos contenedores ejecutando tu aplicación normalmente tendría **solo un proceso** (e.g., un proceso Uvicorn ejecutando tu aplicación FastAPI). Todos serían **contenedores idénticos**, ejecutando lo mismo, pero cada uno con su propio proceso, memoria, etc. De esa forma, aprovecharías la **paralelización** en **diferentes núcleos** de la CPU, o incluso en **diferentes máquinas**.

Si tu función de utilidad es una función normal con `def`, será llamada directamente (como la escribas en tu código), no en un threadpool; si la función es creada con `async def` entonces deberías "await" por esa función cuando la llames en tu código.

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Nuevamente, estos son detalles muy técnicos que probablemente serían útiles si los buscaste.

 * under the License.
 */
package org.apache.maven.api.services;

import java.io.Serial;

import org.apache.maven.api.annotations.Consumer;
import org.apache.maven.api.annotations.Experimental;

/**
 * @since 4.0.0
 */
@Experimental
@Consumer
public class VersionRangeResolverException extends MavenException {

    @Serial
    private static final long serialVersionUID = 4455478418692494141L;