operation_ids: set[str],
    model_name_map: ModelNameMap,
    field_mapping: dict[
        tuple[ModelField, Literal["validation", "serialization"]], dict[str, Any]
    ],
    separate_input_output_schemas: bool = True,
) -> tuple[dict[str, Any], dict[str, Any], dict[str, Any]]:
    path = {}
    security_schemes: dict[str, Any] = {}
    definitions: dict[str, Any] = {}
    assert route.methods is not None, "Methods must be a list"

    items: list[dict[str, Any]]
    metadata: dict[str, Any]


class LargeOut(BaseModel):
    items: list[dict[str, Any]]
    metadata: dict[str, Any]


app = FastAPI()


@app.post("/sync/validated", response_model=ItemOut)
def sync_validated(item: ItemIn, dep: Annotated[int, Depends(dep_b)]):
    return ItemOut(name=item.name, value=item.value, dep=dep)


@app.get("/sync/dict-no-response-model")

В Pydantic v1 метод назывался `.dict()`, в Pydantic v2 он помечен как устаревший (но всё ещё поддерживается) и переименован в `.model_dump()`.

В примерах здесь используется `.dict()` для совместимости с Pydantic v1, но если вы используете Pydantic v2, следует использовать `.model_dump()`.

///

### Про `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict }

#### `.dict()` из Pydantic { #pydantics-dict }

    SecretStr: str,
    set: list,
    UUID: str,
    Url: str,
    AnyUrl: str,
}


def generate_encoders_by_class_tuples(
    type_encoder_map: dict[Any, Callable[[Any], Any]],
) -> dict[Callable[[Any], Any], tuple[Any, ...]]:
    encoders_by_class_tuples: dict[Callable[[Any], Any], tuple[Any, ...]] = defaultdict(
        tuple
    )
    for type_, encoder in type_encoder_map.items():

    schemas: Optional[dict[str, Union[Schema, Reference]]] = None
    responses: Optional[dict[str, Union[Response, Reference]]] = None
    parameters: Optional[dict[str, Union[Parameter, Reference]]] = None
    examples: Optional[dict[str, Union[Example, Reference]]] = None
    requestBodies: Optional[dict[str, Union[RequestBody, Reference]]] = None
    headers: Optional[dict[str, Union[Header, Reference]]] = None

Но вы также не должны беспокоиться об этом, входящие словари автоматически конвертируются, а ваш вывод также автоматически преобразуется в формат JSON.

## Тела запросов с произвольными словарями (`dict`) { #bodies-of-arbitrary-dicts }

Вы также можете объявить тело запроса как `dict` с ключами определённого типа и значениями другого типа.

@app.get("/by-alias/dict", response_model=Model)
def by_alias_dict():
    return {"alias": "Foo"}


@app.get("/by-alias/model", response_model=Model)
def by_alias_model():
    return Model(alias="Foo")


@app.get("/by-alias/list", response_model=list[Model])
def by_alias_list():
    return [{"alias": "Foo"}, {"alias": "Bar"}]


@app.get("/no-alias/dict", response_model=ModelNoAlias)

    return values


async def request_body_to_args(
    body_fields: list[ModelField],
    received_body: Optional[Union[dict[str, Any], FormData]],
    embed_body_fields: bool,
) -> tuple[dict[str, Any], list[dict[str, Any]]]:
    values: dict[str, Any] = {}
    errors: list[dict[str, Any]] = []
    assert body_fields, "request_body_to_args() should be called with fields"

* Змінна `items_s` це `set`, і кожен його елемент типу `bytes`.

#### Dict (словник)

Щоб оголосити `dict`, вам потрібно передати 2 параметри типу, розділені комами.

Перший параметр типу для ключа у `dict`.

Другий параметр типу для значення у `dict`:

//// tab | Python 3.8 і вище

```Python hl_lines="1  4"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008.py!}
```

* `Body()`
* `Form()`
* `File()`

Ключи `dict` идентифицируют каждый пример, а каждое значение — это ещё один `dict`.

Каждый конкретный пример‑`dict` в `examples` может содержать:

* `summary`: Краткое описание примера.
* `description`: Подробное описание, которое может содержать текст в Markdown.
* `value`: Это фактический пример, который отображается, например, `dict`.