assertEquals(Range.closed(4, 6), range.intersection(Range.closed(2, 6)));

    // enclosed with same start
    assertEquals(Range.closed(4, 6), range.intersection(Range.closed(4, 6)));

    // enclosed, interior
    assertEquals(Range.closed(5, 7), range.intersection(Range.closed(5, 7)));

    // enclosed with same end
    assertEquals(Range.closed(6, 8), range.intersection(Range.closed(6, 8)));

    // equal

import jcifs.internal.dfs.DfsReferralRequestBuffer;
import jcifs.internal.dfs.DfsReferralResponseBuffer;
import jcifs.internal.dfs.Referral;
import jcifs.internal.smb1.AndXServerMessageBlock;
import jcifs.internal.smb1.ServerMessageBlock;
import jcifs.internal.smb1.com.SmbComBlankResponse;
import jcifs.internal.smb1.com.SmbComLockingAndX;
import jcifs.internal.smb1.com.SmbComNegotiate;
import jcifs.internal.smb1.com.SmbComNegotiateResponse;

Existem algumas estruturas de dados que podem conter outros valores, como `dict`, `list`, `set` e `tuple`. E os valores internos também podem ter seu próprio tipo.

Estes tipos que possuem tipos internos são chamados de tipos "**genéricos**". E é possível declará-los mesmo com os seus tipos internos.

Para declarar esses tipos e os tipos internos, você pode usar o módulo Python padrão `typing`. Ele existe especificamente para suportar esses type hints.

## Ejemplo { #example }

Para un ejemplo simple, consideremos una estructura de archivos similar a la descrita en [Aplicaciones Más Grandes](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank} y [Testing](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

El archivo `main.py` tendría:

errors.failed_to_find_plugins=Nessun plugin disponibile trovato.
errors.failed_to_process_sso_request=Impossibile elaborare la richiesta: {0}

errors.property_required={0} è obbligatorio.
errors.property_type_integer={0} è un numero intero.
errors.property_type_long={0} è un numero lungo.
errors.property_type_float={0} è un numero float.
errors.property_type_double={0} è un numero double.
errors.property_type_date={0} è una data.

Ese comando creará o modificará algunas [variables de entorno](environment-variables.md){.internal-link target=_blank} que estarán disponibles para los siguientes comandos.

Una de esas variables es la variable `PATH`.

/// tip | Consejo

Puedes aprender más sobre la variable de entorno `PATH` en la sección [Variables de Entorno](environment-variables.md#path-environment-variable){.internal-link target=_blank}.

///

Pour en savoir plus, consultez la section <a href="https://fastapi.tiangolo.com/fr/benchmarks/" class="internal-link" target="_blank">Benchmarks</a>.

## Dépendances facultatives

Utilisées par Pydantic:

* Caddy
    * Maneja automáticamente las renovaciones de certificados ✨
* Nginx
    * Con un componente externo como Certbot para las renovaciones de certificados
* HAProxy
    * Con un componente externo como Certbot para las renovaciones de certificados
* Kubernetes con un Controlador de Ingress como Nginx
    * Con un componente externo como cert-manager para las renovaciones de certificados

Hay algunas estructuras de datos que pueden contener otros valores, como `dict`, `list`, `set` y `tuple`. Y los valores internos también pueden tener su propio tipo.

Estos tipos que tienen tipos internos se denominan tipos "**genéricos**". Y es posible declararlos, incluso con sus tipos internos.

Para declarar esos tipos y los tipos internos, puedes usar el módulo estándar de Python `typing`. Existe específicamente para soportar estas anotaciones de tipos.

Mas esse exemplo ainda é valido e mostra como interagir com os componentes internos.

///

Também podemos usar essa mesma abordagem para acessar o corpo da requisição em um manipulador de exceção.