while (stream.incrementToken()) {
                final CharTermAttribute att = stream.getAttribute(CharTermAttribute.class);
                final String term = att.toString();
                final int pos = inputStr.indexOf(term, offset);
                if (pos > 0) {
                    final String tmp = inputStr.substring(offset, pos);
                    kanaBuf.append(transliterator.transliterate(tmp));

	Right *UnaryTerm `parser:"@@"`
}

// UnaryTerm represents a single negated term or a primary term
type UnaryTerm struct {
	Negated *NegatedTerm `parser:"  @@"`
	Primary *PrimaryTerm `parser:"| @@"`
}

// NegatedTerm has a leading minus sign.
type NegatedTerm struct {
	Term *PrimaryTerm `parser:"\"-\" @@"`
}

// PrimaryTerm represents a Value, Path expression, a Sub-expression

	}

	user, found = strings.CutSuffix(c.User(), "=svc")
	if found {
		goto internalAuth
	}

	if globalIAMSys.LDAPConfig.Enabled() {
		perms, _ := processLDAPAuthentication(key, pass, user)
		if perms != nil {
			return perms, nil
		}
	}

internalAuth:
	ui, ok := globalIAMSys.GetUser(context.Background(), user)
	if !ok {
		return nil, errNoSuchUser
	}

Un contenedor está en ejecución mientras el **proceso principal** (comando o programa) esté en ejecución.

Un contenedor normalmente tiene un **proceso único**, pero también es posible iniciar subprocesos desde el proceso principal, y de esa manera tendrás **múltiples procesos** en el mismo contenedor.

Pero no es posible tener un contenedor en ejecución sin **al menos un proceso en ejecución**. Si el proceso principal se detiene, el contenedor se detiene.

Puedes declarar responses adicionales, con códigos de estado adicionales, media types, descripciones, etc.

Esos responses adicionales se incluirán en el esquema de OpenAPI, por lo que también aparecerán en la documentación de la API.

Pero para esos responses adicionales tienes que asegurarte de devolver un `Response` como `JSONResponse` directamente, con tu código de estado y contenido.

## Response Adicional con `model` { #additional-response-with-model }

    @Override
    public String toString() {
        return "RelatedContent [createdBy=" + createdBy + ", createdTime=" + createdTime + ", updatedBy=" + updatedBy + ", updatedTime="
                + updatedTime + ", term=" + term + ", content=" + content + "]";
    }

/// note | Nota

`jsonable_encoder` es utilizado internamente por **FastAPI** para convertir datos. Pero es útil en muchos otros escenarios.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}

Y todas las ideas en la sección sobre [agregar `dependencies` a los *path operation decorators*](dependencies-in-path-operation-decorators.md) siguen aplicándose, pero en este caso, a todas las *path operations* en la app.

## Dependencias para grupos de *path operations* { #dependencies-for-groups-of-path-operations }

El CLI `fastapi` intentará detectar automáticamente la app de FastAPI que debe ejecutar, asumiendo que es un objeto llamado `app` en un archivo `main.py` (o un par de variantes más).

Pero puedes configurar explícitamente la app a usar.

## Configura el `entrypoint` de la app en `pyproject.toml` { #configure-the-app-entrypoint-in-pyproject-toml }

    private List<Integer> pageNumberList;

    /** Number of records to display per page. */
    private int pageSize;

    /** Current page number being displayed. */
    private int currentPageNumber;

    /** Related content ID for filtering. */
    public String id;

    /** Search term for filtering related content. */
    public String term;

    /** Content text for filtering related content. */