return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}


@app.get("/items/")
async def read_items(commons: dict = Depends(common_parameters)):
    return commons


@app.get("/users/")
async def read_users(commons: dict = Depends(common_parameters)):

  /**
   * Copies bytes from this hash code into {@code dest}.
   *
   * @param dest the byte array into which the hash code will be written
   * @param offset the start offset in the data
   * @param maxLength the maximum number of bytes to write
   * @return the number of bytes written to {@code dest}
   * @throws IndexOutOfBoundsException if there is not enough room in {@code dest}
   */
  @CanIgnoreReturnValue

    return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}


@app.get("/items/")
async def read_items(commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]):
    return commons


@app.get("/users/")
async def read_users(commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]):

// Parse get data type from dialector
func Parse(dest interface{}, cacheStore *sync.Map, namer Namer) (*Schema, error) {
	return ParseWithSpecialTableName(dest, cacheStore, namer, "")
}

// ParseWithSpecialTableName get data type from dialector with extra schema table
func ParseWithSpecialTableName(dest interface{}, cacheStore *sync.Map, namer Namer, specialTableName string) (*Schema, error) {
	if dest == nil {

):
    return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}


@app.get("/items/")
async def read_items(commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]):
    return commons


@app.get("/users/")
async def read_users(commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]):

	return len(buf), nil
}

// Returns streaming bitrot reader implementation.
func newStreamingBitrotReader(disk StorageAPI, data []byte, volume, filePath string, tillOffset int64, algo BitrotAlgorithm, shardSize int64) *streamingBitrotReader {
	h := algo.New()
	return &streamingBitrotReader{
		disk:       disk,
		data:       data,
		volume:     volume,
		filePath:   filePath,

# 📨 📨 🔗

🕐❔ 👆 ✍ **FastAPI** *➡ 🛠️* 👆 💪 🛎 📨 🙆 📊 ⚪️➡️ ⚫️: `dict`, `list`, Pydantic 🏷, 💽 🏷, ♒️.

🔢, **FastAPI** 🔜 🔁 🗜 👈 📨 💲 🎻 ⚙️ `jsonable_encoder` 🔬 [🎻 🔗 🔢](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

⤴️, ⛅ 🎑, ⚫️ 🔜 🚮 👈 🎻-🔗 💽 (✅ `dict`) 🔘 `JSONResponse` 👈 🔜 ⚙️ 📨 📨 👩‍💻.

✋️ 👆 💪 📨 `JSONResponse` 🔗 ⚪️➡️ 👆 *➡ 🛠️*.

⚫️ 💪 ⚠, 🖼, 📨 🛃 🎚 ⚖️ 🍪.

## 📨 `Response`

# JSON кодировщик

В некоторых случаях может потребоваться преобразование типа данных (например, Pydantic-модели) в тип, совместимый с JSON (например, `dict`, `list` и т.д.).

Например, если необходимо хранить его в базе данных.

Для этого **FastAPI** предоставляет функцию `jsonable_encoder()`.

## Использование `jsonable_encoder`

Представим, что у вас есть база данных `fake_db`, которая принимает только JSON-совместимые данные.

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`：

```Python hl_lines="34"
{!../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

### 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`。

					}
					continue
				}
			}

			match = true
			if dest.Weight > 0 {
				fact := fmt.Sprintf("Route to host \"%s\"", dest.Destination.Host)
				if dest.Destination.Subset != "" {
					fact = fmt.Sprintf("%s subset \"%s\"", fact, dest.Destination.Subset)
				}