}


def test_encode_dataclass():
    item = Item(name="foo", count=100)
    assert jsonable_encoder(item) == {"name": "foo", "count": 100}
    assert jsonable_encoder(item, include={"name"}) == {"name": "foo"}
    assert jsonable_encoder(item, exclude={"count"}) == {"name": "foo"}
    assert jsonable_encoder(item, include={}) == {}
    assert jsonable_encoder(item, exclude={}) == {"name": "foo", "count": 100}

def get_validlist():
    return [
        Item(aliased_name="foo"),
        Item(aliased_name="bar", price=1.0),
        Item(aliased_name="baz", price=2.0, owner_ids=[1, 2, 3]),
    ]


@app.get("/items/validdict", response_model=Dict[str, Item])
def get_validdict():
    return {
        "k1": Item(aliased_name="foo"),
        "k2": Item(aliased_name="bar", price=1.0),

				<div class="col-lg-5 col-md-8 col-sm-7 col-xs-6">
					<la:select property="lang" styleId="langSearchOption" multiple="true" styleClass="form-control">
						<c:forEach var="item" items="${langItems}">
							<la:option value="${f:u(item.value)}">${f:h(item.label)}</la:option>
						</c:forEach>
					</la:select>
				</div>
				<div class="col-lg-4 d-none d-lg-flex align-items-center">
				</div>
			</div>

app = FastAPI()


@dataclass
class Item:
    name: str
    price: Optional[float] = None
    owner_ids: Optional[List[int]] = None


@app.get("/items/invalid", response_model=Item)
def get_invalid():
    return {"name": "invalid", "price": "foo"}


@app.get("/items/innerinvalid", response_model=Item)
def get_innerinvalid():

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Union[str, None] = None
    price: float
    tax: Union[float, None] = None


app = FastAPI()


@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):

`Body`もまた、後述する `Query` や `Path` などと同様に、すべての検証パラメータとメタデータパラメータを持っています。

///

## 単一のボディパラメータの埋め込み

Pydanticモデル`Item`のボディパラメータ`item`を1つだけ持っているとしましょう。

デフォルトでは、**FastAPI**はそのボディを直接期待します。

しかし、追加のボディパラメータを宣言したときのように、キー `item` を持つ JSON とその中のモデルの内容を期待したい場合は、特別な `Body` パラメータ `embed` を使うことができます:

```Python
item: Item = Body(..., embed=True)
```

以下において:

```Python hl_lines="17"

                                    "anyOf": [{"type": "string"}, {"type": "null"}],
                                    "title": "Item Id",
                                }
                            )
                            # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
                            | IsDict({"title": "Item Id", "type": "string"}),
                        }
                    ],
                }
            },

from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel

fake_db = {}


class Item(BaseModel):
    title: str
    timestamp: datetime
    description: str | None = None


app = FastAPI()


@app.put("/items/{id}")
def update_item(id: str, item: Item):
    json_compatible_item_data = jsonable_encoder(item)

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None


app = FastAPI()


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item, q: str | None = None):
    result = {"item_id": item_id, **item.dict()}
    if q:
        result.update({"q": q})

                    }
                    return null;
                } finally {
                    item.setNewInput(null);
                    item.setNewOutput(null);
                }
            } catch (final IOException e) {
                throw new DictionaryException("Failed to write: " + oldItem + " -> " + item, e);
            }
        }