reserialize(new TypeToken<String>() {});
    reserialize(new TypeToken<Map<String, Integer>>() {});
    TypeToken<Map<String, Integer>> reserialized =
        reserialize(new TypeToken<Map<String, Integer>>() {});
    assertEquals(reserialized, substitute(reserialized, String.class));
  }

  private static <T, X> TypeToken<T> substitute(TypeToken<T> type, Class<X> arg) {

   * optimizing, because the rest have the option of calling `trimmed`.
   */

  private final transient int start; // it happens that we only serialize instances where this is 0
  private final int end; // exclusive

  private ImmutableDoubleArray(double[] array) {
    this(array, 0, array.length);
  }

   * optimizing, because the rest have the option of calling `trimmed`.
   */

  private final transient int start; // it happens that we only serialize instances where this is 0
  private final int end; // exclusive

  private ImmutableIntArray(int[] array) {
    this(array, 0, array.length);
  }

  private ImmutableIntArray(int[] array, int start, int end) {

  TF_Operation* neg = Neg(add, graph, s);
  ASSERT_EQ(TF_OK, TF_GetCode(s)) << TF_Message(s);

  // Serialize to NodeDef.
  NodeDef node_def;
  ASSERT_TRUE(GetNodeDef(neg, &node_def));

  // Validate NodeDef is what we expect.
  EXPECT_TRUE(IsNeg(node_def, "add"));

  // Serialize to GraphDef.
  GraphDef graph_def2;
  ASSERT_TRUE(GetGraphDef(graph, &graph_def2));

    * Esto será utilizado por la **documentación automática**.
    * También será utilizado por herramientas de generación automática de código de cliente.
* **Serializar** los datos devueltos a JSON usando Pydantic, que está escrito en **Rust**, por lo que será **mucho más rápido**.

Pero lo más importante:

* **Limitará y filtrará** los datos de salida a lo que se define en el tipo de retorno.

              .withFeatures(computeReserializedMultimapFeatures(parentBuilder.getFeatures()))
              .named(parentBuilder.getName() + " reserialized")
              .suppressing(parentBuilder.getSuppressedTests())
              .withSetUp(parentBuilder.getSetUp())
              .withTearDown(parentBuilder.getTearDown())
              .createTestSuite());
    }

```

</div>

Luego dirígete a la interfaz de `/docs`, verás que **FastAPI** está usando estos **modelos** para **documentar** la API, y los usará para **serializar** y **validar** los datos también.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/sql-databases/image01.png">
</div>

## Actualizar la App con Múltiples Modelos { #update-the-app-with-multiple-models }

    }
  }

  @SuppressWarnings("unchecked") // this method may throw CCE
  static int compareOrThrow(Comparable left, Comparable right) {
    return left.compareTo(right);
  }

  /** Needed to serialize sorted collections of Ranges. */
  private static final class RangeLexOrdering extends Ordering<Range<?>> implements Serializable {
    static final Ordering<?> INSTANCE = new RangeLexOrdering();

    @Override

    * Ceci sera utilisé par la **documentation automatique**.
    * Ceci sera également utilisé par les outils de génération automatique de code client.
* **Sérialiser** les données renvoyées en JSON en utilisant Pydantic, qui est écrit en **Rust**, ce qui sera **beaucoup plus rapide**.

Mais surtout :

                "Serialization failed on return value of " + factory, e.getCause());
          } catch (AssertionFailedError e) {
            throw new AssertionError(
                "Return value of " + factory + " reserialized to an unequal value", e);
          }
        }
      }
      return this;
    }

    private ImmutableList<Invokable<?, ?>> getFactoriesToTest() {