Et le `dict` que vous recevez dans `weights` aura en réalité des clés `int` et des valeurs `float`.

///

## Récapitulatif { #recap }

Avec FastAPI, vous bénéficiez de la flexibilité maximale fournie par les modèles Pydantic, tout en gardant votre code simple, concis et élégant.

Mais avec tous les avantages :

- Prise en charge par l'éditeur (autocomplétion partout !)

labels.crawler=Crawler
labels.crudMode=Modus
labels.errorCountMax=Maximaal aantal fouten
labels.errorCountMin=Minimaal aantal fouten
labels.facet=Facet
labels.geo=Geo
labels.groups=Groepen
labels.hash=Hash
labels.maxSize=Maximale grootte
labels.order=Volgorde
labels.purgeSuggestSearchLogDay=Vorige suggestie-informatie verwijderen
labels.q=Query
labels.roles=Rollen
labels.suggestSearchLog=Suggestie zoeklogboek

   *
   * <p>The corresponding root-mean-square error in {@code x} as a function of {@code y} is a
   * fraction {@code sqrt(1/(R*R) - 1)} of the population standard deviation of {@code x}. This fit
   * does not normally minimize that error: to do that, you should swap the roles of {@code x} and
   * {@code y}.
   *
   * <h3>Non-finite values</h3>
   *

### Performance JSON { #json-performance }

En bref, si vous voulez la performance maximale, utilisez un [Modèle de réponse](../tutorial/response-model.md) et ne déclarez pas de `response_class` dans le décorateur de *chemin d'accès*.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py ln[15:17] hl[16] *}

                "- change formatting or whitespace unless absolutely required.",
                "Only change what must be changed. The goal is to minimize diffs for easier human review.",

   *
   * <p>The corresponding root-mean-square error in {@code x} as a function of {@code y} is a
   * fraction {@code sqrt(1/(R*R) - 1)} of the population standard deviation of {@code x}. This fit
   * does not normally minimize that error: to do that, you should swap the roles of {@code x} and
   * {@code y}.
   *
   * <h3>Non-finite values</h3>
   *

    if (initialContents instanceof Collection) {
      int initialSize = ((Collection<?>) initialContents).size();
      result = max(result, initialSize);
    }

    // Now cap it at maxSize + 1
    return capAtMaximumSize(result, maximumSize);
  }

  private void growIfNeeded() {
    if (size > queue.length) {
      int newCapacity = calculateNewCapacity();

### JSON-Leistung { #json-performance }

Kurz gesagt: Wenn Sie die maximale Leistung möchten, verwenden Sie ein [Responsemodell](../tutorial/response-model.md) und deklarieren Sie keine `response_class` im *Pfadoperation-Dekorator*.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py ln[15:17] hl[16] *}

    val urls: MutableIterator<String> = cache.urls()
    val writeAbortCount: Int = cache.writeAbortCount()
    val writeSuccessCount: Int = cache.writeSuccessCount()
    val size: Long = cache.size()
    val maxSize: Long = cache.maxSize()
    cache.flush()
    cache.close()
    val directory: File = cache.directory
    val networkCount: Int = cache.networkCount()
    val hitCount: Int = cache.hitCount()

	NowFunc func() time.Time
	// DryRun generate sql without execute
	DryRun bool
	// PrepareStmt executes the given query in cached statement
	PrepareStmt bool
	// PrepareStmt cache support LRU expired,
	// default maxsize=int64 Max value and ttl=1h
	PrepareStmtMaxSize int
	PrepareStmtTTL     time.Duration

	// DisableAutomaticPing
	DisableAutomaticPing bool
	// DisableForeignKeyConstraintWhenMigrating