* Puedes tener objetos de **JSON profundamente anidados** y que todos sean validados y anotados.
* **Extensible**:
    * Pydantic permite que se definan tipos de datos a la medida o puedes extender la validación con métodos en un modelo decorado con el <abbr title="en inglés: validator decorator"> decorador de validación</abbr>.

Isso inclui, por exemplo:

- Envio de notificações por email após a realização de uma ação:
  - Como conectar-se a um servidor de e-mail e enviar um e-mail tende a ser "lento" (vários segundos), você pode retornar a resposta imediatamente e enviar a notificação por e-mail em segundo plano.
- Processando dados:

* `https://localhost`
* `http://localhost:8080`

Mesmo se todos estiverem em `localhost`, eles usam diferentes protocolos e portas, portanto, são "origens" diferentes.

## Passos

Então, digamos que você tenha um frontend rodando no seu navegador em `http://localhost:8080`, e seu JavaScript esteja tentando se comunicar com um backend rodando em http://localhost (como não especificamos uma porta, o navegador assumirá a porta padrão `80`).

    - [Value deprecation](#value-deprecation)

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# Updating charts and values.yaml

## Acceptable Pull Requests

Helm charts `values.yaml` represent a complex user facing API that tends to grow uncontrollably over time
due to design choices in Helm.
The underlying Kubernetes resources we configure have 1000s of fields; given enough users and bespoke use cases,

////

//// tab | Python 3.8+

```Python hl_lines="20-21"
{!> ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003.py!}
```

////

## Description from docstring

Da mesma forma, você pode lançar uma `httpexception` ou algo parecido no código de saída, após o `yield`

/// tip | "Dica"

Essa é uma técnica relativamente avançada, e na maioria dos casos você não precisa dela totalmente, já que você pode lançar exceções (incluindo `httpexception`) dentro do resto do código da sua aplicação, por exemplo, em uma *função de operação de rota*.

It means that **FastAPI** was specifically tested with the editors used by 80% of the Python developers. And as most of the other editors tend to work similarly, all its benefits should work for virtually all editors.

That way I could find the best ways to reduce code duplication as much as possible, to have completion everywhere, type and error checks, etc.

  @SuppressWarnings("unchecked")
  static final ImmutableMap<Object, Object> EMPTY =
      new RegularImmutableMap<>((Entry<Object, Object>[]) ImmutableMap.EMPTY_ENTRY_ARRAY, null, 0);

  /**
   * Closed addressing tends to perform well even with high load factors. Being conservative here
   * ensures that the table is still likely to be relatively sparse (hence it misses fast) while
   * saving space.
   */

   * overkill for most Atomics because they are usually irregularly
   * scattered in memory and thus don't interfere much with each
   * other. But Atomic objects residing in arrays will tend to be
   * placed adjacent to each other, and so will most often share
   * cache lines (with a huge negative performance impact) without
   * this precaution.
   *

Por ser tão simples, é relativamente intuitivo de aprender, embora a documentação esteja de forma mais técnica em alguns pontos.