long weightC = comparator.getProjectWeight(projectC);
        long weightX = comparator.getProjectWeight(projectX);

        // Project A should have the highest weight as it's at the root
        assertTrue(weightA > weightB, "Project A should have weight > Project B");
        assertTrue(weightA > weightC, "Project A should have weight > Project C");
        assertTrue(weightB > weightX, "Project B should have weight > Project X");

                                    "schema": {
                                        "title": "Response Read Keyword Weights Keyword Weights  Get",
                                        "type": "object",
                                        "additionalProperties": {"type": "number"},
                                    }
                                }
                            },
                        }
                    },

def test_post_body(client: TestClient):
    data = {"2": 2.2, "3": 3.3}
    response = client.post("/index-weights/", json=data)
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == data


def test_post_invalid_body(client: TestClient):
    data = {"foo": 2.2, "3": 3.3}
    response = client.post("/index-weights/", json=data)
    assert response.status_code == 422, response.text
    assert response.json() == {

 * <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

Das bedeutet, dass Ihre API-Clients nur Strings senden können, aber solange diese Strings nur Zahlen enthalten, wird Pydantic sie konvertieren und validieren.

Und das `dict`, welches Sie als `weights` erhalten, wird `int`-Schlüssel und `float`-Werte haben.

///

## Zusammenfassung { #recap }

        data.setUrl(null);
        assertNull(data.getUrl());
    }

    public void test_weightGetterSetter() {
        // Test weight getter/setter
        RequestData data = new RequestData();

        // Default weight should be 1.0
        assertEquals(1.0f, data.getWeight(), 0.001f);

        data.setWeight(0.5f);
        assertEquals(0.5f, data.getWeight(), 0.001f);

            urlQueue.setWeight(i); // Higher number = higher weight
            urlQueueList.add(urlQueue);
        }

        urlQueueService.offerAll(sessionId, urlQueueList);

        // Poll - items should be ordered by weight (descending)
        final OpenSearchUrlQueue first = urlQueueService.poll(sessionId);
        assertNotNull(first);
        // Weight should be highest
        assertTrue(first.getWeight() >= 1);

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.

Isso significa que, embora os clientes da API só possam enviar strings como chaves, desde que essas strings contenham inteiros puros, o Pydantic irá convertê-los e validá-los.

E o `dict` que você recebe como `weights` terá, na verdade, chaves `int` e valores` float`.

///

## Recapitulação { #recap }

Це означає, що навіть якщо клієнти вашого API надсилатимуть ключі у вигляді рядків, якщо вони містять цілі числа, Pydantic конвертує їх і проведе валідацію.

Тобто `dict`, який Ви отримаєте як `weights`, матиме ключі типу `int` та значення типу `float`.

///

## Підсумок

З **FastAPI** Ви маєте максимальну гнучкість завдяки моделям Pydantic, зберігаючи при цьому код простим, коротким та елегантним.