sistemas de API é a "<dfn title="também chamado: marshalling, conversão">serialização</dfn>" de dados, que é pegar dados do código (Python) e convertê-los em algo que possa ser enviado pela rede. Por exemplo, converter um objeto contendo dados de um banco de dados em um objeto JSON. Converter objetos `datetime` em strings, etc.

Outra grande funcionalidade necessária pelas APIs é a validação de dados, garantindo que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo, que algum campo...

### Sem anotação { #no-annotation }

Você não precisa declarar a anotação de tipo de retorno para transmitir dados binários.

Como o FastAPI não tentará converter os dados para JSON com Pydantic nem serializá-los de nenhuma forma, neste caso a anotação de tipo serve apenas para seu editor e ferramentas; ela não será usada pelo FastAPI.

Você também pode usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}

Isso vai esperar (converter, validar, documentar, etc) um corpo JSON tal qual:

```JSON hl_lines="11"
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2,
    "tags": [
        "rock",

            }
        }
        return result;
    }

    /**
     * Replaces URL for display or URL converter.
     *
     * @param url the URL to replace
     * @return the replaced URL
     */
    public String replaceUrl(final String url) { // for display or url converer
        if (cachedPathMappingList == null) {

...e declare o seu tipo como o modelo que você criou, `Item`.

## Resultados { #results }

Apenas com essa declaração de tipos do Python, o **FastAPI** irá:

* Ler o corpo da requisição como JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).
* Validar os dados.
    * Se algum dado for inválido, irá retornar um erro bem claro, indicando exatamente onde e o que estava incorreto.

                    final OpenSearchAccessResult accessResult = BeanUtil.copyMapToNewBean(source, OpenSearchAccessResult.class, option -> {
                        option.converter(new EsTimestampConverter(), timestampFields).excludeWhitespace();
                        option.exclude(OpenSearchAccessResult.ACCESS_RESULT_DATA);
                    });
                    @SuppressWarnings("unchecked")

 * need to adapt between {@code CompletableFuture} and {@code ListenableFuture}, consider <a
 * href="https://github.com/lukas-krecan/future-converter">Future Converter</a>.)
 *
 * <h3>Extension</h3>
 *
 * If you want a class like {@code FluentFuture} but with extra methods, we recommend declaring your

s)if(s[i]&&s[i].test(r)){u.unshift(i);break}if(u[0]in n)o=u[0];else{for(i in n){if(!u[0]||e.converters[i+" "+u[0]]){o=i;break}a||(a=i)}o=o||a}if(o)return o!==u[0]&&u.unshift(o),n[o]}(v,T,n)),!i&&-1<ce.inArray("script",v.dataTypes)&&ce.inArray("json",v.dataTypes)<0&&(v.converters["text script"]=function(){}),s=function(e,t,n,r){var i,o,a,s,u,l={},c=e.dataTypes.slice();if(c[1])for(a in e.converters)l[a.toLowerCase()]=e.converters[a];o=c.shift();while(o)if(e.responseFields[o]&&(n[e.responseFields[o]]=t),!u&&r&...

```java
// Configure bean copying behavior
CopyOptions options = new CopyOptions()
    .exclude("password", "internalId")      // Exclude specific fields
    .includeNull(false)                     // Skip null values
    .converter("dateField", new DateConverter("yyyy-MM-dd"));

BeanUtil.copyBeanToBean(source, dest, options);
```

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import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;
import org.codelibs.core.lang.StringUtil;
import org.codelibs.fess.suggest.analysis.SuggestAnalyzer;
import org.codelibs.fess.suggest.converter.ReadingConverter;
import org.codelibs.fess.suggest.entity.SuggestItem;
import org.codelibs.fess.suggest.exception.SuggesterException;
import org.codelibs.fess.suggest.index.contents.querylog.QueryLog;