}

    public static Artifact copyArtifact(Artifact artifact) {
        VersionRange range = artifact.getVersionRange();

        // For some reason with the introduction of MNG-1577 we have the case in Yoko where a depMan section has
        // something like the following:
        //
        // <dependencyManagement>
        //     <dependencies>
        //         <!--  Yoko modules -->
        //         <dependency>

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Tipos de conjunto { #set-types }

Pero luego pensamos en ello, y nos damos cuenta de que los tags no deberían repetirse, probablemente serían strings únicos.

Y Python tiene un tipo de datos especial para conjuntos de elementos únicos, el `set`.

Entonces podemos declarar `tags` como un conjunto de strings:

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

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

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

## Resumen { #recap }

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import junit.framework.TestCase;
import org.jspecify.annotations.NullUnmarked;

/**
 * Tests {@link SequentialExecutor}.
 *
 * @author JJ Furman
 */
@NullUnmarked
public class SequentialExecutorTest extends TestCase {

  private static class FakeExecutor implements Executor {
    final Queue<Runnable> tasks = new ArrayDeque<>();

    @Override

* Un parámetro de query `skip` que es un `int`, con un valor por defecto de `0`.
* Un parámetro de query `limit` que es un `int`, con un valor por defecto de `100`.

En ambos casos, los datos serán convertidos, validados, documentados en el esquema de OpenAPI, etc.

## Úsalo { #use-it }

Ahora puedes declarar tu dependencia usando esta clase.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}

También puedes leer más sobre ellas en la <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Environment_variable" class="external-link" target="_blank">Wikipedia para Variable de Entorno</a>.

En muchos casos no es muy obvio cómo las variables de entorno serían útiles y aplicables de inmediato. Pero siguen apareciendo en muchos escenarios diferentes cuando estás desarrollando, así que es bueno conocerlas.

También puedes declarar un response usando un `dict` arbitrario plano, declarando solo el tipo de las claves y valores, sin usar un modelo Pydantic.

Esto es útil si no conoces los nombres de los campos/atributos válidos (que serían necesarios para un modelo Pydantic) de antemano.

En este caso, puedes usar `typing.Dict` (o solo `dict` en Python 3.9 y posteriores):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}

	if savePointer, ok := db.Dialector.(SavePointerDialectorInterface); ok {
		// close prepared statement, because SavePoint not support prepared statement.
		// e.g. mysql8.0 doc: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/sql-prepared-statements.html
		var (
			preparedStmtTx   *PreparedStmtTX
			isPreparedStmtTx bool
		)
		// close prepared statement, because SavePoint not support prepared statement.

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py39.py *}

//// tab | Node.js

```Javascript
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
```

////

Con eso, los operation IDs serían renombrados de cosas como `items-get_items` a solo `get_items`, de esa manera el generador del cliente puede generar nombres de métodos más simples.

///

Los responses generadas en el OpenAPI para esta *path operation* serán:

```JSON hl_lines="3-12"
{
    "responses": {
        "404": {
            "description": "Additional Response",
            "content": {
                "application/json": {
                    "schema": {