from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.post("/index-weights/")
async def create_index_weights(weights: dict[int, float]):

import com.google.common.annotations.GwtCompatible;

/**
 * Calculates the weights of cache entries.
 *
 * @author Charles Fry
 * @since 11.0
 */
@GwtCompatible
public interface Weigher<K, V> {

  /**
   * Returns the weight of a cache entry. There is no unit for entry weights; rather they are simply
   * relative to each other.
   *
   * @return the weight of the entry; must be non-negative
   */
  int weigh(K key, V value);

/**
 * Calculates the weights of cache entries.
 *
 * @author Charles Fry
 * @since 11.0
 */
@GwtCompatible
@FunctionalInterface
public interface Weigher<K, V> {

  /**
   * Returns the weight of a cache entry. There is no unit for entry weights; rather they are simply
   * relative to each other.
   *
   * @return the weight of the entry; must be non-negative
   */

 * <ul>
 * <li>Project D: weight = 1 (no downstream dependencies)</li>
 * <li>Project B: weight = 2 (1 + max(D=1))</li>
 * <li>Project C: weight = 2 (1 + max(D=1))</li>
 * <li>Project A: weight = 3 (1 + max(B=2, C=2))</li>
 * </ul>
 * <p>Build order: A (weight=3), then B and C (weight=2, ordered by project ID), then D (weight=1)
 * <p>If projects have identical weights and IDs, the order is deterministic but may not preserve

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/keyword-weights/", response_model=dict[str, float])
async def read_keyword_weights():

/// tip | 팁

JSON은 키로 `str`만 지원한다는 것을 염두에 두세요.

하지만 Pydantic은 자동 데이터 변환 기능이 있습니다.

즉, API 클라이언트는 키로 문자열만 보낼 수 있더라도, 해당 문자열이 순수한 정수를 포함하기만 하면 Pydantic이 이를 변환하고 검증합니다.

그리고 `weights`로 받는 `dict`는 실제로 `int` 키와 `float` 값을 갖게 됩니다.

///

## 요약 { #recap }

**FastAPI**를 사용하면 Pydantic 모델이 제공하는 최대 유연성을 확보하면서 코드를 간단하고 짧고 우아하게 유지할 수 있습니다.

하지만 아래의 모든 이점도 있습니다:

* 편집기 지원(어디서나 자동완성!)

This means that, even though your API clients can only send strings as keys, as long as those strings contain pure integers, Pydantic will convert them and validate them.

And the `dict` you receive as `weights` will actually have `int` keys and `float` values.

///

## Recap { #recap }

With **FastAPI** you have the maximum flexibility provided by Pydantic models, while keeping your code simple, short and elegant.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py310.py hl[7] *}

/// tip

請記住，JSON 只支援 `str` 作為鍵。

但 Pydantic 具有自動資料轉換。

這表示即使你的 API 用戶端只能以字串作為鍵，只要這些字串是純整數，Pydantic 會自動轉換並驗證它們。

而你作為 `weights` 所接收的 `dict`，實際上會擁有 `int` 鍵與 `float` 值。

///

## 總結 { #recap }

使用 **FastAPI**，你在保持程式碼簡潔優雅的同時，亦可擁有 Pydantic 模型所提供的高度彈性。

同時還具備以下優點：

- 編輯器支援（到處都有自動完成！）
- 資料轉換（亦即 parsing／serialization）

/// tip | 提示

请记住 JSON 仅支持将 `str` 作为键。

但是 Pydantic 具有自动转换数据的功能。

这意味着，即使你的 API 客户端只能将字符串作为键发送，只要这些字符串内容仅包含整数，Pydantic 就会对其进行转换并校验。

然后你接收的名为 `weights` 的 `dict` 实际上将具有 `int` 类型的键和 `float` 类型的值。

///

## 总结 { #recap }

使用 **FastAPI** 你可以拥有 Pydantic 模型提供的极高灵活性，同时保持代码的简单、简短和优雅。

而且还具有下列好处：

* 编辑器支持（处处皆可自动补全！）
* 数据转换（也被称为解析/序列化）
* 数据校验

/// tip | 豆知識

JSONはキーとして`str`しかサポートしていないことに注意してください。

しかしPydanticには自動データ変換機能があります。

これは、APIクライアントがキーとして文字列しか送信できなくても、それらの文字列に純粋な整数が含まれている限り、Pydanticが変換して検証することを意味します。

そして、`weights`として受け取る`dict`は、実際には`int`のキーと`float`の値を持つことになります。

///

## まとめ { #recap }

**FastAPI** を使用すると、Pydanticモデルが提供する最大限の柔軟性を持ちながら、コードをシンプルに短く、エレガントに保つことができます。

しかし、以下のような利点があります:

* エディタのサポート（どこでも補完！）