/// 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!)

{* ../../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！）

      // but work beyond that must take at least one second
      assertThat(afterBurst).isAtLeast(1000);
    }
  }

  /**
   * This neat test shows that no matter what weights we use in our requests, if we push X amount of
   * permits in a cool state, where X = rate * timeToCoolDown, and we have specified a
   * timeToWarmUp() period, it will cost as the prescribed amount of time. E.g., calling

      // but work beyond that must take at least one second
      assertThat(afterBurst).isAtLeast(1000);
    }
  }

  /**
   * This neat test shows that no matter what weights we use in our requests, if we push X amount of
   * permits in a cool state, where X = rate * timeToCoolDown, and we have specified a
   * timeToWarmUp() period, it will cost as the prescribed amount of time. E.g., calling

        `tf.keras.mixed_precision.experimental.LossScaleOptimizer`, the weights
        of the `DynanmicLossScale` are copied into the `LossScaleOptimizer`
        instead of being reused. This means modifying the weights of the
        `DynamicLossScale` will no longer affect the weights of the
        LossScaleOptimizer, and vice versa.

      ValueReference<K, V> previous = entry.getValueReference();
      int weight = map.weigher.weigh(key, value);
      checkState(weight >= 0, "Weights must be non-negative");

      ValueReference<K, V> valueReference =
          map.valueStrength.referenceValue(this, entry, value, weight);
      entry.setValueReference(valueReference);
      recordWrite(entry, weight, now);
      previous.notifyNewValue(value);
    }

      ValueReference<K, V> previous = entry.getValueReference();
      int weight = map.weigher.weigh(key, value);
      checkState(weight >= 0, "Weights must be non-negative");

      ValueReference<K, V> valueReference =
          map.valueStrength.referenceValue(this, entry, value, weight);
      entry.setValueReference(valueReference);
      recordWrite(entry, weight, now);
      previous.notifyNewValue(value);
    }

Esto significa que, aunque tus clientes de API solo pueden enviar strings como claves, mientras esos strings contengan enteros puros, Pydantic los convertirá y validará.

Y el `dict` que recibas como `weights` tendrá realmente claves `int` y valores `float`.

///

## Resumen { #recap }

Con **FastAPI** tienes la máxima flexibilidad proporcionada por los modelos Pydantic, manteniendo tu código simple, corto y elegante.