ETIME_LOCAL","DATETIME_LOCAL_SECONDS","DATETIME_LOCAL_MS","TIME","TIME_SECONDS","TIME_MS","pluralForm","pluralize","f","str","plurals","months$1","weekdaysParseExact","pluralForm$1","pluralize$1","plurals$1","symbolMap","1","2","3","4","5","6","7","8","9","0","months$2","symbolMap$1","numberMap","١","٢","٣","٤","٥","٦","٧","٨","٩","٠","pluralForm$2","pluralize$2","plurals$2","symbolMap$2","numberMap$1","months$3","suffixes","70","80","20","50","100","10","30","60","90","relativeTimeWithPlural","...

}

// TableName convert string to table name
func (ns NamingStrategy) TableName(str string) string {
	if ns.SingularTable {
		return ns.TablePrefix + ns.toDBName(str)
	}
	return ns.TablePrefix + inflection.Plural(ns.toDBName(str))
}

// SchemaName generate schema name from table name, don't guarantee it is the reverse value of TableName
func (ns NamingStrategy) SchemaName(table string) string {

* OAuth2 Scopes: Scopes de OAuth2 (do not translate to "Alcances de OAuth2")
* on the fly: sobre la marcha (do not translate to "al vuelo")
* terminal: terminal (femenine, as in "la terminal")
* terminals: terminales (plural femenine, as in "las terminales")
* lifespan: lifespan (do not translate to "vida útil" or "tiempo de vida")
* unload: quitar de memoria (do not translate to "descargar")
* mount (noun): mount (do not translate to "montura")

/// info | informação

Note como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez possui opcionalmente uma lista `Image`s

///

## Corpos de listas puras

Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic:


```Python

/// info | Información

Observa cómo `Offer` tiene una lista de `Item`s, que a su vez tienen una lista opcional de `Image`s

///

## Cuerpos de listas puras

Si el valor superior del cuerpo JSON que esperas es un `array` JSON (una `list` en Python), puedes declarar el tipo en el parámetro de la función, al igual que en los modelos Pydantic:

```Python
images: List[Image]