dos.writeShort(Short.reverseBytes(value));
    }

    private void writeLittleEndianInt(DataOutputStream dos, int value) throws IOException {
        dos.writeInt(Integer.reverseBytes(value));
    }

    private void writeLittleEndianLong(DataOutputStream dos, long value) throws IOException {
        dos.writeLong(Long.reverseBytes(value));
    }

///

---

Nesse cenário dos hambúrgueres paralelos, você é um computador / programa 🤖 com dois processadores (você e seu _crush_), ambos esperando 🕙 e dedicando sua atenção ⏯ "esperando no balcão" 🕙 por um bom tempo.

A lanchonete paralela tem 8 processadores (caixas / cozinheiros), enquanto a lanchonete dos hambúrgueres concorrentes tinha apenas 2 (um caixa e um cozinheiro).

	//
	// When reading, an extended timestamp is preferred over the legacy MS-DOS
	// date field, and the offset between the times is used as the timezone.
	// If only the MS-DOS date is present, the timezone is assumed to be UTC.
	//
	// When writing, an extended timestamp (which is timezone-agnostic) is
	// always emitted. The legacy MS-DOS date field is encoded according to the
	// location of the Modified time.
	Modified time.Time

Neste caso, pode não ser um problema, porque é o mesmo usuário enviando a senha.

Mas se usarmos o mesmo modelo para outra *operação de rota*, poderíamos estar enviando as senhas dos nossos usuários para todos os clientes.

/// danger | Cuidado

Nunca armazene a senha simples de um usuário ou envie-a em uma resposta como esta, a menos que você saiba todas as ressalvas e saiba o que está fazendo.

Importe o `SQLModel` e crie um modelo de banco de dados:

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[1:11] hl[7:11] *}

A classe `Hero` é muito semelhante a um modelo Pydantic (na verdade, por baixo dos panos, ela *é um modelo Pydantic*).

Existem algumas diferenças:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image06.png">

Nesse caso você tem:

* `ItemsService`
* `UsersService`

### Nomes dos métodos do cliente { #client-method-names }

Agora os nomes dos métodos gerados como `createItemItemsPost` não parecem muito “limpos”:

```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```

{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py39.py hl[1] *}

/// info | Informação

Estes tipos internos dentro dos colchetes são chamados "parâmetros de tipo" (type parameters).

Neste caso, `str` é o parâmetro de tipo passado para `list`.

///

Isso significa: "a variável `items` é uma `list`, e cada um dos itens desta lista é uma `str`".

### `Body` com `examples` { #body-with-examples }

Aqui passamos `examples` contendo um exemplo dos dados esperados em `Body()`:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}

### Exemplo na UI da documentação { #example-in-the-docs-ui }

Com qualquer um dos métodos acima, ficaria assim em `/docs`:

<img src="/img/tutorial/body-fields/image01.png">

Por padrão, tudo **"simplesmente funciona"**.

### Validação { #validation }

* Validação para a maioria dos (ou todos?) **tipos de dados** do Python, incluindo:
    * objetos JSON (`dict`).
    * arrays JSON (`list`), definindo tipos dos itens.
    * campos String (`str`), definindo tamanho mínimo e máximo.
    * Numbers (`int`, `float`) com valores mínimos e máximos, etc.

Hug foi um dos primeiros frameworks a implementar a declaração de tipos de parâmetros de API usando anotações de tipo do Python. Isso foi uma ótima ideia que inspirou outras ferramentas a fazer o mesmo.

Ele usou tipos personalizados em suas declarações em vez dos tipos padrão do Python, mas mesmo assim foi um grande passo adiante.