No hará ninguna conversión de datos con los modelos de Pydantic, no convertirá los contenidos a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de datos, sobrescribir cualquier declaración o validación de datos, etc.

También te da mucha responsabilidad. Tienes que asegurarte de que los datos que devuelves sean correctos, en el formato correcto, que se puedan serializar, etc.

        ],
    values = {
        "apple_platform_type": "macos",
    },
    visibility = ["//visibility:public"],
)

config_setting(
    name = "macos_arm64",
    constraint_values =
        [
            "@platforms//cpu:aarch64",
            "@platforms//os:macos",
        ],
    values = {
        "apple_platform_type": "macos",
    },
    visibility = ["//visibility:public"],
)

#ifndef TENSORFLOW_C_C_OP_REQUIRES_H_
#define TENSORFLOW_C_C_OP_REQUIRES_H_

#include "tensorflow/core/platform/macros.h"

namespace tensorflow {

// Convenience macros for asserting and handling exceptional conditions, for
// C structs, including `TF_OpKernelContext`, `TF_Status`, etc. This is analogus
// to the macros in tensorflow/core/framework/op_requires.h. This is provided
// for plugin OpKernel developer's convenience.

  - params:
      - "macos.java8.openjdk.64bit"
    os: "macos"
    arch: "amd64"
    vendor: "temurin"
    version: "jdk8u482-b08"
    sha256: "b57e16395bc5171ddcdce25631ed1402cc2c8efe945e3edf7ddba4e21bea5c53"
  - params:
      - "macos.java11.openjdk.64bit"
    os: "macos"
    arch: "amd64"
    vendor: "temurin"
    version: "jdk-11.0.30+7"

Todas las dependencias que hemos visto son una función o clase fija.

Pero podría haber casos en los que quieras poder establecer parámetros en la dependencia, sin tener que declarar muchas funciones o clases diferentes.

Imaginemos que queremos tener una dependencia que revise si el parámetro de query `q` contiene algún contenido fijo.

Pero queremos poder parametrizar ese contenido fijo.

## Otros tipos de datos { #other-data-types }

Aquí hay algunos de los tipos de datos adicionales que puedes usar:

* `UUID`:
    * Un "Identificador Universalmente Único" estándar, común como un ID en muchas bases de datos y sistemas.
    * En requests y responses se representará como un `str`.
* `datetime.datetime`:
    * Un `datetime.datetime` de Python.

        micros = (long) (permitsAboveThresholdToTake * length / 2.0);
        permitsToTake -= permitsAboveThresholdToTake;
      }
      // measuring the integral on the left part of the function (the horizontal line)
      micros += (long) (stableIntervalMicros * permitsToTake);
      return micros;
    }

    private double permitsToTime(double permits) {

application/x-troff            t tr roff        # Troff file
application/x-troff-man        man              # Troff with MAN macros
application/x-troff-me         me               # Troff with ME macros
application/x-troff-ms         ms               # Troff with MS macros
application/x-ustar            ustar            # Ustar file
application/vnd.ms-access      mdb mda mde      # MS Access

The value of the variable `PATH` is a long string that is made of directories separated by a colon `:` on Linux and macOS, and by a semicolon `;` on Windows.

For example, the `PATH` environment variable could look like this:

//// tab | Linux, macOS

```plaintext
/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin
```

La valeur de la variable `PATH` est une longue chaîne composée de répertoires séparés par deux-points `:` sous Linux et macOS, et par point-virgule `;` sous Windows.

Par exemple, la variable d'environnement `PATH` peut ressembler à ceci :

//// tab | Linux, macOS

```plaintext
/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin