this.min = min;
    this.max = max;
  }

  /**
   * Returns statistics over a dataset containing the given values.
   *
   * @param values a series of values, which will be converted to {@code double} values (this may
   *     cause loss of precision)
   */
  public static Stats of(Iterable<? extends Number> values) {
    StatsAccumulator accumulator = new StatsAccumulator();

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

import org.codelibs.fess.suggest.analysis.SuggestAnalyzer;
import org.codelibs.fess.suggest.converter.ReadingConverter;
import org.codelibs.fess.suggest.exception.SuggesterException;
import org.codelibs.fess.suggest.normalizer.Normalizer;
import org.codelibs.fess.suggest.settings.SuggestSettings;

A maioria dos cabeçalhos padrão são separados pelo caractere "hífen", também conhecido como "sinal de menos" (`-`).

Mas uma variável como `user-agent` é inválida em Python.

Portanto, por padrão, `Header` converterá os caracteres de nomes de parâmetros de sublinhado (`_`) para hífen (`-`) para extrair e documentar os cabeçalhos.

 * similar to the way Maven configures plugins from the POM, i.e. some configuration like {@code <param>value</param>}
 * is mapped to an equally named property of the bean and converted. The properties of the bean are supposed to either
 * have a public setter or be backed by an equally named field (of any visibility).
 *
 * @since 3.0
 */
public interface BeanConfigurator {

    /**

You couldn't get this kind of editor support if you were working directly with `dict` instead of Pydantic models.

But you don't have to worry about them either, incoming dicts are converted automatically and your output is converted automatically to JSON too.

## Bodies of arbitrary `dict`s

You can also declare a body as a `dict` with keys of some type and values of some other type.

 */
@Deprecated
public interface ReportingConverter {

    /**
     * Converts values from model's reporting section into the configuration for Maven Site Plugin 3.x.
     *
     * @param model The model whose reporting section should be converted, must not be <code>null</code>.
     * @param request The model building request that holds further settings, must not be {@code null}.

 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND,
 * either express or implied. See the License for the specific language
 * governing permissions and limitations under the License.
 */
package org.codelibs.fess.suggest.converter;

import java.io.IOException;
import java.io.Reader;
import java.io.StringReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;

Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos.

E cada atributo tem um tipo.

Em seguida, você cria uma instância dessa classe com alguns valores e ela os validará, os converterá para o tipo apropriado (se for esse o caso) e fornecerá um objeto com todos os dados.

E você recebe todo o suporte do editor com esse objeto resultante.

Retirado dos documentos oficiais dos Pydantic:

principais recursos necessários em sistemas API é "<abbr title="também chamado _ marshalling, conversão">serialização</abbr>" de dados, que é pegar dados do código (Python) e converter eles em alguma coisa que possa ser enviado através da rede. Por exemplo, converter um objeto contendo dados de um banco de dados em um objeto JSON. Converter objetos `datetime` em strings etc.

Outro grande recurso necessário nas APIs é validação de dados, certificando que os dados são válidos, dados certos parâmetros....

  // `apiGroups:["apps"], apiVersions:["v1"], resources: ["deployments"]` and `matchPolicy: Equivalent`,
  // an API request to apps/v1beta1 deployments would be converted and sent to the webhook
  // with `kind: {group:"apps", version:"v1", kind:"Deployment"}` (matching the rule the webhook registered for),