SecretStr: str,
    set: list,
    UUID: str,
    Url: str,
    AnyUrl: str,
}


def generate_encoders_by_class_tuples(
    type_encoder_map: dict[Any, Callable[[Any], Any]],
) -> dict[Callable[[Any], Any], tuple[Any, ...]]:
    encoders_by_class_tuples: dict[Callable[[Any], Any], tuple[Any, ...]] = defaultdict(
        tuple
    )
    for type_, encoder in type_encoder_map.items():

/// tip | Dica

Normalmente, você faria isso **uma vez**, logo após criar o ambiente virtual.

///

Certifique-se de que o ambiente virtual esteja ativo (com o comando acima) e execute:

<div class="termy">

```console
$ python -m pip install --upgrade pip

---> 100%
```

</div>

/// tip | Dica

* `Body()`
* `Form()`
* `File()`

The keys of the `dict` identify each example, and each value is another `dict`.

Each specific example `dict` in the `examples` can contain:

* `summary`: Short description for the example.
* `description`: A long description that can contain Markdown text.
* `value`: This is the actual example shown, e.g. a `dict`.

Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.

Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, die Request-Payload als JSON zu parsen.

        @app.get("/items/")
        def read_items(q: dict[str, Item] = Query(default=None)):
            pass  # pragma: no cover


def test_invalid_simple_dict():
    with pytest.raises(AssertionError):
        app = FastAPI()

        class Item(BaseModel):
            title: str

        @app.get("/items/")
        def read_items(q: Optional[dict] = Query(default=None)):

Like `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

That would generate a `dict` with only the data that was set when creating the `item` model, excluding default values.

Then you can use this to generate a `dict` with only the data that was set (sent in the request), omitting default values:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}

Прежде чем углубиться в систему **Внедрения Зависимостей**, давайте обновим предыдущий пример.

## `dict` из предыдущего примера { #a-dict-from-the-previous-example }

В предыдущем примере мы возвращали `dict` из нашей зависимости:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Но затем мы получаем `dict` в параметре `commons` *функции-обработчика пути*.

#### `Dict`

Bir `dict` tanımlamak için virgülle ayrılmış iki parametre verebilirsiniz.

İlk tip parametresi `dict` değerinin `key` değeri içindir.

İkinci parametre ise `dict` değerinin `value` değeri içindir:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial008.py hl[1,4] *}


Bu şu anlama gelir:

*  `prices` değişkeni `dict` tipindedir:

## Bedingte OpenAPI aus Einstellungen und Umgebungsvariablen { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars }

Sie können problemlos dieselben Pydantic-Einstellungen verwenden, um Ihre generierte OpenAPI und die Dokumentationsoberflächen zu konfigurieren.

# Query-Parameter { #query-parameters }

Wenn Sie in Ihrer Funktion andere Parameter deklarieren, die nicht Teil der Pfad-Parameter sind, dann werden diese automatisch als „Query“-Parameter interpretiert.

{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py39.py hl[9] *}

Die <abbr title="Abfrage">Query</abbr> ist die Menge von Schlüssel-Wert-Paaren, die nach dem `?` in einer URL folgen und durch `&`-Zeichen getrennt sind.

Zum Beispiel sind in der URL:

```