Par exemple, vous ne pouvez pas mettre un modèle Pydantic dans une `JSONResponse` sans d'abord le convertir en un `dict` avec tous les types de données (comme `datetime`, `UUID`, etc.) convertis en types compatibles avec JSON.

Pour ces cas, vous pouvez spécifier un appel à `jsonable_encoder` pour convertir vos données avant de les passer à une réponse :

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001.py hl[6:7,21:22] *}

* `limit` : avec une valeur de `10`

Faisant partie de l'URL, ces valeurs sont des chaînes de caractères (`str`).

Mais quand on les déclare avec des types Python (dans l'exemple précédent, en tant qu'`int`), elles sont converties dans les types renseignés.

Toutes les fonctionnalités qui s'appliquent aux paramètres de chemin s'appliquent aussi aux paramètres de requête :

* Support de l'éditeur : vérification d'erreurs, auto-complétion, etc.

  }

  /**
   * Returns a converter whose {@code convert} method applies {@code secondConverter} to the result
   * of this converter. Its {@code reverse} method applies the converters in reverse order.
   *
   * <p>The returned converter is serializable if {@code this} converter and {@code secondConverter}
   * are.
   */
  public final <C> Converter<A, C> andThen(Converter<B, C> secondConverter) {

Por exemplo, você não pode colocar um modelo do Pydantic em uma `JSONResponse` sem antes convertê-lo em um `dict` com todos os tipos de dados (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos para tipos compatíveis com JSON.

Para esses casos, você pode usar o `jsonable_encoder` para converter seus dados antes de repassá-los para a resposta:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001.py hl[6:7,21:22] *}

import java.util.List;
import java.util.Map;

import org.codelibs.core.beans.Converter;
import org.codelibs.core.beans.converter.DateConverter;
import org.codelibs.core.beans.converter.NumberConverter;
import org.codelibs.core.beans.converter.SqlDateConverter;
import org.codelibs.core.beans.converter.TimeConverter;
import org.codelibs.core.beans.converter.TimestampConverter;
import org.codelibs.core.convert.DateConversionUtil;

- Model produces wrong results and/or has lesser accuracy.
- Model produces correct results, but it is slower than expected.

### 4. (optional) RNN conversion support
If converting TF RNN to TFLite fused RNN ops, please prefix [RNN] in the title.

### 5. (optional) Any other info / logs

Embora qualquer outro parâmetro declarado normalmente (o corpo da requisição com um modelo Pydantic, por exemplo) ainda seria validado, convertido, anotado, etc.

Mas há situações específicas onde é útil utilizar o objeto `Request`.

  }

  /**
   * Returns a serializable {@code Converter} that converts strings from this format to {@code
   * targetFormat}.
   *
   * @since 16.0
   */
  public Converter<String, String> converterTo(CaseFormat targetFormat) {
    return new StringConverter(this, targetFormat);
  }

  private static final class StringConverter extends Converter<String, String>
      implements Serializable {

Por ejemplo, no puedes poner un modelo de Pydantic en un `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc.) convertidos a tipos compatibles con JSON.

Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a un response:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001.py hl[6:7,21:22] *}

/// note | Nota

     * @return the value as an object
     */
    Object getAsObject(String value);

    /**
     * Returns {@literal true} if this converter can handle the specified type.
     *
     * @param clazz
     *            the type. Must not be {@literal null}
     * @return {@literal true} if this converter can handle the specified type
     */
    boolean isTarget(Class<?> clazz);