return new String[] { str };
    }

    protected LocalDateTime toLocalDateTime(Object value) {
        return DfTypeUtil.toLocalDateTime(value);
    }

    protected Date toDate(Object value) {
        return DfTypeUtil.toDate(value);
    }

    protected SearchHits getSearchHits(final SearchResponse response) {
        SearchHits hits = response.getHits();
        if (hits == null) {

- [`KT-59693`](https://youtrack.jetbrains.com/issue/KT-59693) MPP: linkReleaseExecutableLinux fails with IllegalStateException: Drains have not been painted properly
- [`KT-59362`](https://youtrack.jetbrains.com/issue/KT-59362) K2/MPP: `.toByte()` conversion for const val causes SourceCodeAnalysisException: java.lang.NullPointerException: null
- [`KT-51670`](https://youtrack.jetbrains.com/issue/KT-51670) FIR: questionable behavior for deprecated String constructors

		v = sql.FormatSQLTimestamp(t)
	} else if s, ok := value.ToString(); ok {
		v = s
	} else if value.IsNull() {
		v = nil
	} else if value.IsMissing() {
		return r, nil
	} else if b, ok := value.ToBytes(); ok {
		// This can either be raw json or a CSV value.
		// Only treat objects and arrays as JSON.
		if len(b) > 0 && (b[0] == '{' || b[0] == '[') {
			v = RawJSON(b)
		} else {
			v = string(b)
		}

    Cela a en fait inspiré la mise à jour de certaines parties de Pydantic, afin de supporter le même style de déclaration de validation (toute cette fonctionnalité est maintenant déjà disponible dans Pydantic).

### <a href="https://www.hug.rest/" class="external-link" target="_blank">Hug</a>

## Overview

Fess est un serveur de moteur de recherche très puissant et facile à déployer en entreprise.
Vous pouvez rapidement l'installer et l'exécuter sur toute plateforme qui propose l'environnement  Java Runtime. Fess est distribué sous [License Apache 2.0](LICENSE).

```Dockerfile
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7

COPY ./app /app/app
```

### Raspberry Pi et autres architectures

Si vous utilisez Docker sur un Raspberry Pi (qui a un processeur ARM) ou toute autre architecture, vous pouvez créer un `Dockerfile` à partir de zéro, basé sur une image de base Python (qui est multi-architecture) et utiliser Uvicorn seul.

Dans ce cas, votre `Dockerfile` pourrait ressembler à ceci :

    Mais si vous avez spécifié une classe de réponse personnalisée avec `None` comme type de média, FastAPI utilisera `application/json` pour toute réponse supplémentaire associée à un modèle.

## Combinaison d'informations

Donc pour équilibrer tout ça, imaginez l'histoire suivante :

> Vous devez nettoyer une grande et sale maison.

*Oui, c'est toute l'histoire*.

---

Il n'y a plus d'attente 🕙 nulle part, juste beaucoup de travail à effectuer, dans différentes pièces de la maison.

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

Ce n'est pas un hasard, ce framework entier a été bâti avec ce design comme objectif.

Et cela a été rigoureusement testé durant la phase de design, avant toute implémentation, pour s'assurer que cela fonctionnerait avec tous les éditeurs.

Des changements sur Pydantic ont même été faits pour supporter cela.

<img src="/img/tutorial/path-params/image02.png">

De la même façon, il existe bien d'autres outils compatibles, y compris des outils de génération de code
pour de nombreux langages.

## Pydantic

Toute la validation de données est effectué en arrière-plan avec <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>,