import org.codelibs.fess.app.web.CrudMode;
import org.codelibs.fess.app.web.admin.dict.stemmeroverride.UploadForm;
import org.codelibs.fess.app.web.api.ApiResult;
import org.codelibs.fess.app.web.api.admin.FessApiAdminAction;
import org.codelibs.fess.dict.stemmeroverride.StemmerOverrideFile;
import org.codelibs.fess.dict.stemmeroverride.StemmerOverrideItem;
import org.lastaflute.web.Execute;

Hay algunas diferencias:

* `table=True` le dice a SQLModel que este es un *modelo de tabla*, que debe representar una **tabla** en la base de datos SQL, no es solo un *modelo de datos* (como lo sería cualquier otra clase regular de Pydantic).

Vamos a llamarlas "**operaciones**" también.

#### Define un *path operation decorator* { #define-a-path-operation-decorator }

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[6] *}

El `@app.get("/")` le dice a **FastAPI** que la función justo debajo se encarga de manejar requests que vayan a:

* el path `/`
* usando una <abbr title="un método HTTP GET"><code>get</code> operation</abbr>

import org.codelibs.fess.app.web.CrudMode;
import org.codelibs.fess.app.web.admin.dict.mapping.UploadForm;
import org.codelibs.fess.app.web.api.ApiResult;
import org.codelibs.fess.app.web.api.admin.FessApiAdminAction;
import org.codelibs.fess.dict.mapping.CharMappingFile;
import org.codelibs.fess.dict.mapping.CharMappingItem;
import org.lastaflute.web.Execute;
import org.lastaflute.web.response.JsonResponse;

    return operation_id


def deep_dict_update(main_dict: dict[Any, Any], update_dict: dict[Any, Any]) -> None:
    for key, value in update_dict.items():
        if (
            key in main_dict
            and isinstance(main_dict[key], dict)
            and isinstance(value, dict)
        ):
            deep_dict_update(main_dict[key], value)
        elif (

from pydantic import BaseModel

DecoratedCallable = TypeVar("DecoratedCallable", bound=Callable[..., Any])
UnionType = getattr(types, "UnionType", Union)
ModelNameMap = dict[Union[type[BaseModel], type[Enum]], str]
IncEx = Union[set[int], set[str], dict[int, Any], dict[str, Any]]

 * governing permissions and limitations under the License.
 */
package org.codelibs.fess.dict.stemmeroverride;

import java.util.Date;

import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;
import org.codelibs.fess.dict.DictionaryCreator;
import org.codelibs.fess.dict.DictionaryFile;
import org.codelibs.fess.dict.DictionaryItem;

import jakarta.annotation.PostConstruct;

/**

### 使用 Pydantic 的 `exclude_unset` 参数

更新部分数据时，可以在 Pydantic 模型的 `.dict()` 中使用 `exclude_unset` 参数。

比如，`item.dict(exclude_unset=True)`。

这段代码生成的 `dict` 只包含创建 `item` 模型时显式设置的数据，而不包括默认值。

然后再用它生成一个只含已设置（在请求中所发送）数据，且省略了默认值的 `dict`：

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002.py hl[34] *}

### 使用 Pydantic 的 `update` 参数

接下来，用 `.copy()` 为已有模型创建调用 `update` 参数的副本，该参数为包含更新数据的 `dict`。

例如，`stored_item_model.copy(update=update_data)`：

Ви можете використовувати `jsonable_encoder` для цього.

Вона приймає об'єкт, такий як Pydantic model, і повертає його версію, сумісну з JSON:

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

У цьому прикладі вона конвертує Pydantic model у `dict`, а `datetime` у `str`.

Точно так же эта база данных не может принять Pydantic-модель (объект с атрибутами), а только `dict`.

Для этого можно использовать функцию `jsonable_encoder`.

Она принимает объект, например, Pydantic-модель, и возвращает его версию, совместимую с JSON:

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

В данном примере она преобразует Pydantic-модель в `dict`, а `datetime` - в `str`.