JSON 호환 가능 데이터만 수신하는 `fake_db` 데이터베이스가 존재한다고 가정하겠습니다.

예를 들면, `datetime` 객체는 JSON과 호환되지 않으므로 이 데이터베이스는 이를 받지 않습니다.

따라서 `datetime` 객체는 [ISO 형식](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601)의 데이터를 포함하는 `str`로 변환되어야 합니다.

같은 방식으로 이 데이터베이스는 Pydantic 모델(속성이 있는 객체)을 받지 않고, `dict`만을 받습니다.

이를 위해 `jsonable_encoder`를 사용할 수 있습니다.

Pydantic 모델 같은 객체를 받고 JSON 호환 가능한 버전을 반환합니다:

## 使用 `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

想像你有一個只接受與 JSON 相容資料的資料庫 `fake_db`。

例如，它不接受 `datetime` 物件，因為那與 JSON 不相容。

因此，必須將 `datetime` 物件轉為一個以 [ISO 格式](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601) 表示資料的 `str`。

同樣地，這個資料庫不會接受 Pydantic 模型（帶有屬性的物件），只接受 `dict`。

你可以使用 `jsonable_encoder` 來處理。

它接收一個物件（例如 Pydantic 模型），並回傳一個與 JSON 相容的版本：

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

## 使用`jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

让我们假设你有一个数据库名为`fake_db`，它只能接收与JSON兼容的数据。

例如，它不接收`datetime`这类的对象，因为这些对象与JSON不兼容。

因此，`datetime`对象必须转换为包含[ISO 格式](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601)的`str`类型对象。

同样，这个数据库也不会接收Pydantic模型（带有属性的对象），而只接收`dict`。

对此你可以使用`jsonable_encoder`。

它接收一个对象，比如Pydantic模型，并会返回一个JSON兼容的版本：

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

## `jsonable_encoder`の使用 { #using-the-jsonable-encoder }

JSON互換のデータのみを受信するデータベース`fake_db`があるとしましょう。

例えば、`datetime`オブジェクトはJSONと互換性がないので、受け取られません。

そのため、`datetime`オブジェクトは[ISO形式](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601)のデータを含む`str`に変換されなければなりません。

同様に、このデータベースはPydanticモデル（属性を持つオブジェクト）を受け取らず、`dict`だけを受け取ります。

そのために`jsonable_encoder`を使用することができます。

Pydanticモデルのようなオブジェクトを受け取り、JSON互換版を返します:

  }

  /**
   * Returns a supplier which caches the instance retrieved during the first call to {@code get()}
   * and returns that value on subsequent calls to {@code get()}. See: <a
   * href="http://en.wikipedia.org/wiki/Memoization">memoization</a>
   *
   * <p>The returned supplier is thread-safe. The delegate's {@code get()} method will be invoked at

  }

  /**
   * Returns a supplier which caches the instance retrieved during the first call to {@code get()}
   * and returns that value on subsequent calls to {@code get()}. See: <a
   * href="http://en.wikipedia.org/wiki/Memoization">memoization</a>
   *
   * <p>The returned supplier is thread-safe. The delegate's {@code get()} method will be invoked at

在生产环境隐藏文档界面并不应该成为保护 API 的方式。

这并不会给你的 API 增加任何额外的安全性，*路径操作* 仍然会在原来的位置可用。

如果你的代码里有安全漏洞，它仍然存在。

隐藏文档只会让理解如何与 API 交互变得更困难，也可能让你在生产环境中调试更困难。这大体上可以被视为一种 [通过隐藏实现安全](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity) 的做法。

如果你想保护你的 API，有很多更好的措施，例如：

- 确保为请求体和响应定义完善的 Pydantic 模型。
- 使用依赖配置所需的权限和角色。
- 绝不要存储明文密码，只存储密码哈希。
- 实现并使用成熟的密码学工具，比如 pwdlib 和 JWT 令牌等。
- 在需要的地方使用 OAuth2 作用域添加更细粒度的权限控制。
- ...等。

在正式環境中隱藏文件 UI *不應該* 是用來保護 API 的方式。

這並不會為你的 API 增添任何額外的安全性，*路徑操作* 仍舊照常可用。

若你的程式碼有安全性缺陷，它依然會存在。

隱藏文件只會讓他人更難理解如何與你的 API 互動，也可能讓你在正式環境除錯更困難。這通常僅被視為一種 [以隱匿求安全](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity)。

如果你想保護 API，有許多更好的作法，例如：

- 確保針對請求本文與回應，具備定義良好的 Pydantic 模型。
- 透過依賴設定所需的權限與角色。
- 切勿儲存明文密碼，只儲存密碼雜湊。
- 實作並使用成熟且廣為人知的密碼學工具，例如 pwdlib 與 JWT 權杖等。
- 視需要以 OAuth2 scopes 新增更細緻的權限控管。
- ...等。

 * concurrently and one of the threads modifies the table, it must be synchronized externally.
 *
 * <p>See the Guava User Guide article on <a href=
 * "https://github.com/google/guava/wiki/NewCollectionTypesExplained#table">{@code Table}</a>.
 *
 * @author Jared Levy
 * @since 7.0
 */
@GwtCompatible
public class HashBasedTable<R, C, V> extends StandardTable<R, C, V> {

 * concurrently and one of the threads modifies the table, it must be synchronized externally.
 *
 * <p>See the Guava User Guide article on <a href=
 * "https://github.com/google/guava/wiki/NewCollectionTypesExplained#table">{@code Table}</a>.
 *
 * @author Jared Levy
 * @since 7.0
 */
@GwtCompatible
public class HashBasedTable<R, C, V> extends StandardTable<R, C, V> {