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) {

	t, ok := timeVal.ToTimestamp()
	if !ok {
		return nil, errNonTimestampArg
	}

	return extract(strings.ToUpper(e.Timeword), t)
}

func errUnsupportedCast(fromType, toType string) error {
	return fmt.Errorf("Cannot cast from %v to %v", fromType, toType)
}

func errCastFailure(msg string) error {
	return fmt.Errorf("Error casting: %s", msg)
}

// Allowed cast types
const (
	castBool      = "BOOL"

	if err != nil {
		// The kernel can return valid but non integer values
		// but still, no need to interpret more
		return 0
	}
	if limit >= 100*humanize.TiByte {
		// No limit set, or unreasonably high. Ignore
		return 0
	}
	return limit
}

func availableMemory() (available uint64) {
	available = 2048 * blockSizeV2 * 2 // Default to 4 GiB when we can't find the limits.

        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) {

```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 :

Integer nullValue = IntegerConversionUtil.toInteger(null);     // Returns null
Boolean flag = BooleanConversionUtil.toBoolean("true");        // Returns true
Date date = DateConversionUtil.toDate("2023-12-25", "yyyy-MM-dd");

// Primitive conversions with default values
int primitiveInt = IntegerConversionUtil.toPrimitiveInt(value, "0");  // Default to 0 if null
```

### Collection Utilities with Java 21 Support

<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.

Chaque attribut possède un type.

Puis vous créez une instance de cette classe avec certaines valeurs et **Pydantic** validera les valeurs, les convertira dans le type adéquat (si c'est nécessaire et possible) et vous donnera un objet avec toute la donnée.

Ainsi, votre éditeur vous offrira un support adapté pour l'objet résultant.

Extrait de la documentation officielle de **Pydantic** :

{*../../docs_src/python_types/tutorial011.py*}

/// info

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

![GitHub Release](https://img.shields.io/github/v/release/codelibs/fess)

## Vue d'ensemble

Fess est un serveur de recherche très puissant et facilement déployable pour les entreprises. Vous pouvez rapidement installer et exécuter Fess sur toute plateforme où vous pouvez exécuter l'environnement d'exécution Java. Fess est fourni sous la licence [Apache License 2.0](LICENSE).