};
    Function<Object, String> backward = toStringFunction();

    Converter<String, Number> converter = Converter.<String, Number>from(forward, backward);

    assertNull(converter.convert(null));
    assertNull(converter.reverse().convert(null));

    assertEquals((Integer) 5, converter.convert("5"));
    assertEquals("5", converter.reverse().convert(5));
  }

A função recebe um objeto, como um modelo Pydantic e retorna uma versão compatível com JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Neste exemplo, ele converteria o modelo Pydantic em um `dict`, e o `datetime` em um `str`.

     * @param langFieldName The name of the field that contains language information.
     * @param readingConverter The converter to use for reading fields.
     * @param contentsReadingConverter The converter to use for reading content fields.
     * @param normalizer The normalizer to use for normalizing field values.
     * @param analyzer The analyzer to use for analyzing field values.

## Retornando uma `Response`

O exemplo acima mostra todas as partes que você precisa, mas ainda não é muito útil, já que você poderia ter retornado o `item` diretamente, e o **FastAPI** colocaria em uma `JSONResponse` para você, convertendo em um `dict`, etc. Tudo isso por padrão.

Agora, vamos ver como você pode usar isso para retornar uma resposta personalizada.

import org.apache.lucene.search.TermQuery;
import org.codelibs.core.CoreLibConstants;
import org.codelibs.fess.suggest.converter.AnalyzerConverter;
import org.codelibs.fess.suggest.converter.KatakanaToAlphabetConverter;
import org.codelibs.fess.suggest.converter.ReadingConverter;
import org.codelibs.fess.suggest.converter.ReadingConverterChain;
import org.codelibs.fess.suggest.entity.SuggestItem;

Você pode usar `jsonable_encoder` para converter os dados de entrada em dados que podem ser armazenados como JSON (por exemplo, com um banco de dados NoSQL). Por exemplo, convertendo `datetime` em `str`.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

`PUT` é usado para receber dados que devem substituir os dados existentes.

- **Multi-language Support**: Built-in support for Japanese text processing with Kuromoji analyzer
- **Popular Words Analytics**: Track and analyze frequently searched terms
- **Flexible Text Processing**: Configurable converters and normalizers for text transformation
- **OpenSearch Integration**: Seamless integration with OpenSearch/Elasticsearch clusters
- **Asynchronous Operations**: Non-blocking suggestion requests with callback support

     */
    @Test
    public void testGetAsObjectAndGetAsString() throws Exception {
        final DateConverter converter = new DateConverter("yyyy/MM/dd");
        final Date result = (Date) converter.getAsObject("2008/01/16");
        System.out.println(result);
        assertThat(converter.getAsString(result), is("2008/01/16"));
    }

    /**
     * @throws Exception
     */
    @Test

     */
    @Test
    public void testGetAsObjectAndGetAsString() throws Exception {
        final TimeConverter converter = new TimeConverter("HH:mm:ss");
        final java.sql.Time result = (java.sql.Time) converter.getAsObject("12:34:56");
        System.out.println(result);
        assertThat(converter.getAsString(result), is("12:34:56"));
    }

    /**
     * @throws Exception
     */

        final ReadingConverter converter;
        if (langs == null || langs.length == 0) {
            converter = new LangAnalyzerConverter(null);
        } else {
            final ReadingConverterChain chain = new ReadingConverterChain();
            for (final String lang : langs) {
                chain.addConverter(new LangAnalyzerConverter(lang));
            }
            converter = chain;
        }