* under the License.
 */
package org.apache.maven.model.profile.activation;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Path;

import org.apache.maven.api.model.Activation;
import org.apache.maven.api.model.ActivationFile;
import org.apache.maven.api.model.Profile;
import org.apache.maven.model.path.DefaultPathTranslator;
import org.apache.maven.model.path.ProfileActivationFilePathInterpolator;

Vamos imaginar que o carregamento do modelo pode **demorar bastante tempo**, porque ele precisa ler muitos **dados do disco**. Então você não quer fazer isso a cada requisição.

import javax.inject.Named;
import javax.inject.Singleton;

import java.io.File;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.maven.model.Build;
import org.apache.maven.model.Model;
import org.apache.maven.model.Reporting;
import org.apache.maven.model.Resource;

/**
 * DefaultPathTranslator
 */
@Deprecated
@Named
@Singleton
public class DefaultPathTranslator implements PathTranslator {

 */

package gradlebuild.docs.dsl.docbook;

import groovy.lang.Closure;
import gradlebuild.docs.dsl.docbook.model.*;
import gradlebuild.docs.dsl.source.model.MethodMetaData;
import gradlebuild.docs.dsl.source.model.PropertyMetaData;
import gradlebuild.docs.dsl.source.model.TypeMetaData;
import org.gradle.internal.UncheckedException;
import org.w3c.dom.Document;
import org.w3c.dom.Element;

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Just Modern Python { #just-modern-python }

It's all based on standard **Python type** declarations (thanks to Pydantic). No new syntax to learn. Just standard modern Python.

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare uma variável como str
# e obtenha suporte do editor dentro da função
def main(user_id: str):
    return user_id


# Um modelo do Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Que então pode ser usado como:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

De la même manière, cette base de données n'accepterait pas un modèle Pydantic (un objet avec des attributs), seulement un `dict`.

Vous pouvez utiliser `jsonable_encoder` pour cela.

Elle reçoit un objet, comme un modèle Pydantic, et renvoie une version compatible JSON :

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Dans cet exemple, elle convertirait le modèle Pydantic en `dict`, et le `datetime` en `str`.

Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`.

Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.

A função recebe um objeto, como um modelo Pydantic e retorna uma versão compatível com JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Neste exemplo, ele converteria o modelo Pydantic em um `dict`, e o `datetime` em um `str`.

import common.FlakyTestStrategy
import common.JvmCategory
import common.Os
import common.buildScanTagParam
import common.getBuildScanCustomValueParam
import common.toCapitalized
import model.CIBuildModel
import model.Stage

class SmokeTests(
    model: CIBuildModel,
    stage: Stage,
    testJava: JvmCategory,
    id: String,
    task: String = "smokeTest",
    splitNumber: Int = 1,
    flakyTestStrategy: FlakyTestStrategy,

 * under the License.
 */
package org.apache.maven.model.building;

import java.io.File;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Properties;

import org.apache.maven.model.Model;
import org.apache.maven.model.Profile;
import org.apache.maven.model.resolution.ModelResolver;
import org.apache.maven.model.resolution.WorkspaceModelResolver;

/**