* `datetime.date`:
    * O `datetime.date` do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como uma `str` no formato ISO 8601, exemplo: `2008-09-15`.
* `datetime.time`:
    * O `datetime.time` do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como uma `str` no formato ISO 8601, exemplo: `14:23:55.003`.

Então, um objeto `datetime` teria que ser convertido em um `str` contendo os dados no formato  <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO</a>.

Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`.

Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.

| `license_info` | `dict` | As informações de licença para a API exposta. Ela pode conter vários campos....

## Converter qualquer dado para JSON


Para converter qualquer dado para um formato compatível com JSON, leia a seção [Tutorial - JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

## OpenAPI Metadata - Docs

    Neste caso, é uma lista de dataclasses `Item`.

6. Aqui estamos retornando um dicionário que contém `items`, que é uma lista de dataclasses.

    O FastAPI ainda é capaz de <abbr title="converter os dados para um formato que pode ser transmitido">serializar</abbr> os dados para JSON.

7. Aqui o `response_model` está usando uma anotação de tipo de uma lista de dataclasses `Author`.

### Formato dos imports

Tem outro _script_ que formata todos os imports e garante que você não tenha imports não utilizados:

<div class="termy">

```console
$ bash scripts/format-imports.sh
```

</div>

///

## Execute o Programa Servidor

Se você instalou um servidor ASGI manualmente, normalmente precisará passar uma string de importação em um formato especial para que ele importe sua aplicação FastAPI:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80

### Modelos de Aprendizado de Máquina com spaCy e FastAPI - Recursos

* Integração com modelo NER **spaCy**.
* Formato de requisição **Busca Cognitiva Azure** acoplado.
* Servidor Python _web_ **Pronto para Produção** usando Uvicorn e Gunicorn.
* Implantação **Azure DevOps** Kubernetes (AKS) CI/CD acoplada.

O Fess 14.17 já está disponível e pode ser baixado na [página de lançamentos](https://github.com/codelibs/fess/releases "download"). As opções de download incluem: deb, rpm, zip.

Os comandos a seguir mostram como usar o download em formato zip:

    $ unzip fess-14.17.x.zip
    $ cd fess-14.17.x
    $ ./bin/fess

Para mais detalhes, veja o [Guia de Instalação](https://fess.codelibs.org/14.17/install/index.html).

### Docker

Fess 14.17 ya está disponible y se puede descargar en la [página de lanzamientos](https://github.com/codelibs/fess/releases "download"). Las descargas están disponibles en 3 formatos: deb, rpm y zip.

Los siguientes comandos muestran cómo usar la descarga en formato zip:

    $ unzip fess-14.17.x.zip
    $ cd fess-14.17.x
    $ ./bin/fess