TF_Status* status) {
  status->status = MessageToBuffer(func->record->fdef(), output_func_def);
}

TF_Function* TF_FunctionImportFunctionDef(const void* proto, size_t proto_len,
                                          TF_Status* status) {
  tensorflow::FunctionDef fdef;
  bool success = fdef.ParseFromArray(proto, proto_len);
  if (!success) {
    status->status = InvalidArgument(

* Documentación automática del modelo de datos con <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (dado que OpenAPI mismo está basado en JSON Schema).

Pero como te alejas del mostrador y te sientas en la mesa con un número para tu turno, puedes cambiar tu atención 🔀 a esa persona 😍 y "trabajar" ⏯ 🤓 en eso. Entonces nuevamente estás haciendo algo muy "productivo" 🤓, como coquetear con esa persona 😍.

  // Add a function (serialized FunctionDef protocol buffer) so that it can
  // be executed as an op. Return error if the function with the same name
  // already exists.
  virtual absl::Status AddFunctionDef(const FunctionDef& fdef) = 0;

  // Notifies about the function removal.
  virtual absl::Status AddRemoveFunctionNotifier(
      const string& func, std::function<void()> notifier) = 0;

        text_proto);
    return {};
  }
  std::vector<UniqueFuncPtr> ret;
  for (const FunctionDef& fdef : fdef_lib.function()) {
    // Make a copy so that we can mutate it.
    FunctionDef fdef_to_load = fdef;
    if (mutate_proto_func) {
      (*mutate_proto_func)(&fdef_to_load);
    }
    VLOG(1) << "Adding func to graph: " << fdef_to_load.DebugString();

La definición del schema incluye los paths de tu API, los parámetros que podría recibir, etc.

#### "Schema" de datos

El concepto "schema" también se puede referir a la forma de algunos datos, como un contenido en formato JSON.

En ese caso haría referencia a los atributos del JSON, los tipos de datos que tiene, etc.

#### OpenAPI y JSON Schema

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

## Mejora al ejemplo

Ahora modifica el archivo `main.py` para recibir un <abbr title="cuerpo del mensaje HTTP">body</abbr> del `PUT` request.

Declara el body usando las declaraciones de tipo estándares de Python gracias a Pydantic.

```Python hl_lines="2  7-10  23-25"
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

* **Veloce da programmare**: Velocizza il lavoro consentendo il rilascio di nuove funzionalità tra il 200% e il 300% più rapidamente. *
* **Meno bug**: Riduce di circa il 40% gli errori che commettono gli sviluppatori durante la scrittura del codice. *

	defer rc.Close()

	if err = setObjectHeaders(ctx, w, fileObjInfo, nil, opts); err != nil {
		writeErrorResponse(ctx, w, toAPIError(ctx, err), r.URL)
		return
	}
	// s3zip does not allow ranges
	w.Header().Del(xhttp.AcceptRanges)

	setHeadGetRespHeaders(w, r.Form)

	httpWriter := xioutil.WriteOnClose(w)

	// Write object content to response body
	if _, err = xioutil.Copy(httpWriter, rc); err != nil {

			Distribution: []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12},
			Checksums: []ChecksumInfo{
				{PartNumber: 1, Algorithm: 0x3, Hash: []uint8{}},
			},
		},
		NumVersions: 1,
		Idx:         0,
	}

	fiDel := FileInfo{
		Volume:           "mybucket",
		Name:             "myobject",
		VersionID:        "",
		IsLatest:         true,
		Deleted:          true,