* See the License for the specific language governing permissions and
 * limitations under the License.
 */

package com.google.common.collect;

import static com.google.common.collect.Tables.unmodifiableTable;

import com.google.common.annotations.GwtCompatible;
import com.google.common.collect.TableCollectionTest.RowTests;
import java.util.Map;
import org.jspecify.annotations.NullMarked;

@GwtCompatible

{* ../../docs_src/async_tests/test_main.py hl[7] *}

/// tip | Consejo

Note que la función de test ahora es `async def` en lugar de solo `def` como antes al usar el `TestClient`.

///

Luego podemos crear un `AsyncClient` con la app y enviar requests asíncronos a ella, usando `await`.

{* ../../docs_src/async_tests/test_main.py hl[9:12] *}

Esto es equivalente a:

 * limitations under the License.
 */

package com.google.common.collect;

import static com.google.common.collect.TableCollectionTest.DIVIDE_BY_2;
import static com.google.common.collect.Tables.transformValues;

import com.google.common.annotations.GwtCompatible;
import com.google.common.collect.TableCollectionTest.ColumnTests;
import java.util.Map;
import org.jspecify.annotations.NullMarked;

@GwtCompatible

{* ../../docs_src/templates/tutorial001.py hl[4,11,15:18] *}

/// note

Antes do FastAPI 0.108.0, Starlette 0.29.0, `name` era o primeiro parâmetro.

Além disso, em versões anteriores, o objeto `request` era passado como parte dos pares chave-valor no "context" dict para o Jinja2.

///

# classificationDeploymentMap: (NotRequired - Default map:{})
#
# The relation between column and classification.
#
# This property uses classification names of classificationDefinitionMap.
# The table name '$$ALL$$' means all tables are target.
# The table names and column names are treated as case insensitive.
#
# You don't need specify here about table classifications.
# Because table classifications are auto-deployed by relation information.
#

# Separación de Esquemas OpenAPI para Entrada y Salida o No

Al usar **Pydantic v2**, el OpenAPI generado es un poco más exacto y **correcto** que antes. 😎

De hecho, en algunos casos, incluso tendrá **dos JSON Schemas** en OpenAPI para el mismo modelo Pydantic, para entrada y salida, dependiendo de si tienen **valores por defecto**.

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

## Modelos Pydantic para Entrada y Salida

    - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) como base de datos SQL.
- 🚀 [React](https://react.dev) para el frontend.
    - 💃 Usando TypeScript, hooks, [Vite](https://vitejs.dev), y otras partes de una stack moderna de frontend.
    - 🎨 [Chakra UI](https://chakra-ui.com) para los componentes del frontend.
    - 🤖 Un cliente de frontend generado automáticamente.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial001b.py hl[2,7] *}

/// info | Información

El parámetro `response_class` también se utilizará para definir el "media type" del response.

# Usar el Request Directamente

Hasta ahora, has estado declarando las partes del request que necesitas con sus tipos.

Tomando datos de:

* El path como parámetros.
* Headers.
* Cookies.
* etc.

Y al hacerlo, **FastAPI** está validando esos datos, convirtiéndolos y generando documentación para tu API automáticamente.

Pero hay situaciones donde podrías necesitar acceder al objeto `Request` directamente.

* Suporte a **WebSocket**.
* Suporte a **GraphQL**.
* Tarefas em processo _background_.
* Eventos na inicialização e encerramento.
* Cliente de testes construído sobre HTTPX.
* Respostas em **CORS**, GZip, Static Files, Streaming.
* Suporte a **Session e Cookie**.
* 100% de cobertura de testes.
* 100% do código utilizando _type annotations_.

## Recursos do Pydantic