}

  // We may need to allocate zero inputs for trainable dtypes we don't have JVPs
  // for. Make sure they get cleaned up.
  std::vector<Gradient*> new_zeros;
  auto delete_new_zeros = gtl::MakeCleanup([&new_zeros, this] {
    for (Gradient* tensor : new_zeros) {
      this->vspace_.DeleteGradient(tensor);
    }
  });
  std::vector<Gradient*> in_grads;
  in_grads.reserve(input_tensors.size());

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

Você também poderá receber verificações de erros para operações de tipos incorretas:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Isso não é por acaso, todo o framework foi construído em volta deste design.

{!../../../docs_src/path_params/tutorial002.py!}
```

Nesse caso, `item_id` está sendo declarado como um `int`.

!!! check "Verifique"
	Isso vai dar à você suporte do seu editor dentro das funções, com verificações de erros, autocompletar, etc.

## Conversão de <abbr title="também conhecido como: serialização, parsing, marshalling">dados</abbr>

* **Rápido para codar**: Aumenta a velocidade para desenvolver recursos entre 200% a 300%. *
* **Poucos bugs**: Reduz cerca de 40% de erros induzidos por humanos (desenvolvedores). *
* **Intuitivo**: Grande suporte a _IDEs_. <abbr title="também conhecido como _auto-complete_, _autocompletion_, _IntelliSense_">_Auto-Complete_</abbr> em todos os lugares. Menos tempo debugando.

    * Se você conhece os tipos do Python, você sabe como usar o Pydantic.
* Vai bem com o/a seu/sua **<abbr title="Ambiente de Desenvolvimento Integrado, similar a um editor de código">IDE</abbr>/<abbr title="Um programa que confere erros de código">linter</abbr>/cérebro**:
    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, a auto completação, _linting_, _mypy_ e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.

					if err := json.Unmarshal(buf.Bytes(), &ei); err == nil && ei.V2Obj != nil {
						verID := uuid.UUID(header.VersionID).String()
						if verID == "00000000-0000-0000-0000-000000000000" {
							// If the version ID is all zeros, use the signature as version ID.
							verID = fmt.Sprintf("null/%08x", header.Signature)
							v0 = verID
						}
						idx := ei.V2Obj.EcIndex

SyncReplicasOptimizer is removed and SyncReplicasOptimizerV2 renamed to
SyncReplicasOptimizer. * `tf.zeros_initializer()` and `tf.ones_initializer()`
now return a callable that must be called with initializer arguments, in your
code replace `tf.zeros_initializer` with `tf.zeros_initializer()`. *
`SparseTensor.shape` has been renamed to `SparseTensor.dense_shape`. Same for

- Removed leading zeros from the etcd member ID in kubeadm log messages. ([#117919](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/117919), [@dlipovetsky](https://github.com/dlipovetsky)) [SIG Cluster Lifecycle]

- Added warnings to the Services API. Kubernetes now warns for Services in the case of:
  - IPv4 addresses with leading zeros
  - IPv6 address in non-canonical format (RFC 5952) ([#114505](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/114505), [@aojea](https://github.com/aojea))

## 0.109.1

### Security fixes

* ⬆️ Upgrade minimum version of `python-multipart` to `>=0.0.7` to fix a vulnerability when using form data with a ReDos attack. You can also simply upgrade `python-multipart`.

Read more in the [advisory: Content-Type Header ReDoS](https://github.com/tiangolo/fastapi/security/advisories/GHSA-qf9m-vfgh-m389).

### Features