put(convertKey(entry.getKey()), entry.getValue());
        }
    }

    @Override
    public final V remove(final Object key) {
        return super.remove(convertKey(key));
    }

    @Override
    public boolean containsKey(final Object key) {
        return super.containsKey(convertKey(key));
    }

    private static String convertKey(final Object key) {

     * @return the value as an object
     */
    Object getAsObject(String value);

    /**
     * Returns {@literal true} if this converter can handle the specified type.
     *
     * @param clazz
     *            the type. Must not be {@literal null}
     * @return {@literal true} if this converter can handle the specified type
     */
    boolean isTarget(Class<?> clazz);

---
name: TensorFlow Lite Converter Issue
about: Use this template for reporting issues during model conversion to TFLite
labels: 'TFLiteConverter'

---

### 1. System information

- OS Platform and Distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04):
- TensorFlow installation (pip package or built from source):
- TensorFlow library (version, if pip package or github SHA, if built from source):

### 2. Code

Por exemplo, você não pode colocar um modelo do Pydantic em uma `JSONResponse` sem antes convertê-lo em um `dict` com todos os tipos de dados (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos para tipos compatíveis com JSON.

Para esses casos, você pode usar o `jsonable_encoder` para converter seus dados antes de repassá-los para a resposta:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

* Converter o modelo copiado em algo que possa ser armazenado no seu BD (por exemplo, usando o `jsonable_encoder`).
    * Isso é comparável a usar o método `.model_dump()` do modelo novamente, mas garante (e converte) os valores para tipos de dados que possam ser convertidos em JSON, por exemplo, `datetime` para `str`.
* Salvar os dados no seu BD.

Você também pode usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}

Isso vai esperar (converter, validar, documentar, etc) um corpo JSON tal qual:

```JSON hl_lines="11"
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2,
    "tags": [
        "rock",

    assertThat(stringIdentityConverter.toString()).isEqualTo("Converter.identity()");

    assertThat(Converter.identity()).isSameInstanceAs(Converter.identity());
  }

  public void testFrom() {
    Function<String, Integer> forward = Integer::parseInt;
    Function<Object, String> backward = toStringFunction();

    Converter<String, Number> converter = Converter.<String, Number>from(forward, backward);

### Sem anotação { #no-annotation }

Você não precisa declarar a anotação de tipo de retorno para transmitir dados binários.

Como o FastAPI não tentará converter os dados para JSON com Pydantic nem serializá-los de nenhuma forma, neste caso a anotação de tipo serve apenas para seu editor e ferramentas; ela não será usada pelo FastAPI.

  public void testStringConverter_convert() {
    Converter<String, TestEnum> converter = Enums.stringConverter(TestEnum.class);
    assertEquals(TestEnum.CHEETO, converter.convert("CHEETO"));
    assertEquals(TestEnum.HONDA, converter.convert("HONDA"));
    assertEquals(TestEnum.POODLE, converter.convert("POODLE"));
    assertThat(converter.convert(null)).isNull();
    assertThat(converter.reverse().convert(null)).isNull();
  }

    @Test
    public void testGetAsObjectAndGetAsString() throws Exception {
        final TimestampConverter converter = new TimestampConverter("yyyy/MM/dd HH:mm:ss");
        final java.sql.Timestamp result = (java.sql.Timestamp) converter.getAsObject("2008/12/31 12:34:56");
        System.out.println(result);
        assertThat(converter.getAsString(result), is("2008/12/31 12:34:56"));
    }

    /**
     * @throws Exception
     */