}

    /**
     * Registers a data store instance with the factory using the specified name.
     * The data store will be accessible by both the provided name and its class simple name,
     * both converted to lowercase for case-insensitive lookup.
     *
     * @param name the name to register the data store under, must not be null
     * @param dataStore the data store instance to register, must not be null

constraints.TypeLong.message = {item} deve ser um número.
constraints.TypeFloat.message = {item} deve ser um número.
constraints.TypeDouble.message = {item} deve ser um número.
constraints.TypeAny.message = {item} não pode ser convertido para {propertyType}.
constraints.UriType.message = {item} tem uma URI não reconhecida.
constraints.CronExpression.message = {item} não é uma expressão CRON válida.

# ----------------------------------------------------------

You should never save plaintext passwords, so, we'll use the (fake) password hashing system.

If the passwords don't match, we return the same error.

#### Password hashing { #password-hashing }

"Hashing" means: converting some content (a password in this case) into a sequence of bytes (just a string) that looks like gibberish.

Whenever you pass exactly the same content (exactly the same password) you get exactly the same gibberish.

TensorFlow supports a wide range of input data formats. For example it can
process images, audio, videos, and text. There are several modules specialized
in taking those formats, modifying them, and/or converting them to intermediate
formats that can be processed by TensorFlow.

These modifications and conversions are handled by a variety of libraries that
have different security properties and provide different levels of confidence

        // Set a test time using reflection
        long testTime = System.currentTimeMillis();
        setFieldValue(response, "lastWriteTime", testTime);

        // All time methods should return the same converted time
        long expectedTime = testTime + serverTimeZoneOffset;
        assertEquals(expectedTime, response.getCreateTime());
        assertEquals(expectedTime, response.getLastWriteTime());

Você pode retornar um `dict`, `list` e valores singulares como `str`, `int`, etc.

Você também pode devolver modelos Pydantic ( você verá mais sobre isso mais tarde).

Existem muitos outros objetos e modelos que serão convertidos automaticamente para JSON (incluindo ORMs, etc). Tente usar seus favoritos, é altamente provável que já sejam compatíveis.

### Passo 6: Faça o deploy { #step-6-deploy-it }

Puedes retornar un `dict`, `list`, valores singulares como `str`, `int`, etc.

También puedes retornar modelos de Pydantic (verás más sobre eso más adelante).

Hay muchos otros objetos y modelos que serán automáticamente convertidos a JSON (incluyendo ORMs, etc). Intenta usar tus favoritos, es altamente probable que ya sean compatibles.

### Paso 6: Despliégalo { #step-6-deploy-it }

                    that `password`.
                * Validation: whatever you return will be serialized with the
                    `response_model`, converting any data as necessary to generate the
                    corresponding JSON. But if the data in the object returned is not
                    valid, that would mean a violation of the contract with the client,

marshalling, conversion">sérialisation</abbr>" des données, qui consiste à prendre les données du code (Python) et à
les convertir en quelque chose qui peut être envoyé sur le réseau. Par exemple, convertir un objet contenant des
données provenant d'une base de données en un objet JSON. Convertir des objets `datetime` en strings, etc.

...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 um 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.