Вы не могли бы получить такую поддержку редактора, если бы работали напрямую с `dict`, а не с моделями Pydantic.

Но вы также не должны беспокоиться об этом, входящие словари автоматически конвертируются, а ваш вывод также автоматически преобразуется в формат JSON.

## Тела запросов с произвольными словарями (`dict` )

Вы также можете объявить тело запроса как `dict` с ключами определенного типа и значениями другого типа данных.

그리고 어디서나 편집기 지원을 받을수 있습니다.

리스트 내부 항목의 경우에도:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Pydantic 모델 대신에 `dict`를 직접 사용하여 작업할 경우, 이러한 편집기 지원을 받을수 없습니다.

하지만 수신한 딕셔너리가 자동으로 변환되고 출력도 자동으로 JSON으로 변환되므로 걱정할 필요는 없습니다.

## 단독 `dict`의 본문

일부 타입의 키와 다른 타입의 값을 사용하여 `dict`로 본문을 선언할 수 있습니다.

(Pydantic을 사용한 경우처럼) 유효한 필드/어트리뷰트 이름이 무엇인지 알 필요가 없습니다.

아직 모르는 키를 받으려는 경우 유용합니다.

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## Zusätzliche Response mit `model`

Sie können Ihren *Pfadoperation-Dekoratoren* einen Parameter `responses` übergeben.

Der nimmt ein `dict` entgegen, die Schlüssel sind Statuscodes für jede Response, wie etwa `200`, und die Werte sind andere `dict`s mit den Informationen für jede Response.

Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.

## Additional Response with `model`

You can pass to your *path operation decorators* a parameter `responses`.

It receives a `dict`: the keys are status codes for each response (like `200`), and the values are other `dict`s with the information for each of them.

Each of those response `dict`s can have a key `model`, containing a Pydantic model, just like `response_model`.

Pydantic 버전 2에서 <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/model_config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic 공식 문서: Model Config</a>에 나와 있는 것처럼 `dict`를 받는 `model_config` 어트리뷰트를 사용할 것입니다.

`"json_schema_extra"`를 생성된 JSON 스키마에서 보여주고 싶은 별도의 데이터와 `examples`를 포함하는 `dict`으로 설정할 수 있습니다.

////

//// tab | Pydantic v1

/// info

In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie deprecated (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.

Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.

///

/// info

import json
from typing import Any, Dict, Optional

from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from starlette.responses import HTMLResponse
from typing_extensions import Annotated, Doc

swagger_ui_default_parameters: Annotated[
    Dict[str, Any],
    Doc(
        """
        Default configurations for Swagger UI.

        You can use it as a template to add any other configurations needed.
        """
    ),
] = {

from contextvars import ContextVar
from typing import Any, Awaitable, Callable, Dict, Optional

from fastapi import Depends, FastAPI, Request, Response
from fastapi.testclient import TestClient

legacy_request_state_context_var: ContextVar[Optional[Dict[str, Any]]] = ContextVar(
    "legacy_request_state_context_var", default=None
)

app = FastAPI()


async def set_up_request_state_dependency():
    request_state = {"user": "deadpond"}

* Biến `items_s` là một `set`, và mỗi phần tử của nó có kiểu `bytes`.

#### Dict

Để định nghĩa một `dict`, bạn truyền 2 tham số kiểu dữ liệu, phân cách bởi dấu phẩy.

Tham số kiểu dữ liệu đầu tiên dành cho khóa của `dict`.

Tham số kiểu dữ liệu thứ hai dành cho giá trị của `dict`.

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008_py39.py!}

Ключи `dict` указывают на каждый пример, а значения для каждого из них - на еще один тип `dict` с дополнительной информацией.

Каждый конкретный пример типа `dict` в аргументе `examples` может содержать: