Und das `dict`, welches Sie als `weights` erhalten, wird `int`-Schlüssel und `float`-Werte haben.

///

## Zusammenfassung { #recap }

Mit **FastAPI** haben Sie die maximale Flexibilität von Pydantic-Modellen, während Ihr Code einfach, kurz und elegant bleibt.

Aber mit all den Vorzügen:

* Editor-Unterstützung (Codevervollständigung überall)

	client, err := c.newMuxClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer c.outgoing.Delete(client.MuxID)
	resp := make(chan Response, 10)
	client.RequestStateless(h, req, resp)

	for r := range resp {
		if r.Err != nil {
			return r.Err
		}
		if len(r.Msg) > 0 {
			err := cb(r.Msg)
			if err != nil {
				if errors.Is(err, ErrDone) {
					break

	if err != nil {
		return err
	}
	// Indicate that the liveness check for a peer call
	req.Header.Set(xhttp.MinIOPeerCall, "true")

	resp, err := httpClient.Do(req)
	if err != nil {
		return err
	}
	xhttp.DrainBody(resp.Body)

	return nil
}

// connect to list of endpoints and load all Erasure disk formats, validate the formats are correct

        "tax": 3.2
    }
}
```

而不是：

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2
}
```

## 小結 { #recap }

即便一個請求只能有單一主體，你仍可在你的路徑操作函式中宣告多個 Body 參數。

但 **FastAPI** 會處理好這一切，在你的函式中提供正確的資料，並在路徑操作中驗證與文件化正確的結構。

你也可以將單一值宣告為 Body 的一部分來接收。

Aynısı <abbr title="less than - küçüktür"><code>lt</code></abbr> için de geçerlidir.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py hl[13] *}

## Özet { #recap }

`Query`, `Path` (ve henüz görmedikleriniz) ile metadata ve string doğrulamalarını, [Query Parametreleri ve String Doğrulamalar](query-params-str-validations.md) bölümündekiyle aynı şekilde tanımlayabilirsiniz.

Et tous ces milliers de *chemins d'accès* peuvent tenir en seulement 3 lignes :

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}

## Récapitulatif { #recap }

Vous pouvez désormais obtenir l'utilisateur actuel directement dans votre *fonction de chemin d'accès*.

Nous avons déjà fait la moitié du chemin.

        "tax": 3.2
    }
}
```

вместо этого:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2
}
```

## Резюме { #recap }

Вы можете добавлять несколько body-параметров вашей *функции-обработчика пути*, несмотря даже на то, что запрос может содержать только одно тело.

///

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

////

## 정리 { #recap }

여기서 사용한 그럴듯한 용어들을 제외하면, **Dependency Injection** 시스템은 꽤 단순합니다.

*경로 처리 함수*와 같은 형태의 함수들일 뿐입니다.

하지만 여전히 매우 강력하며, 임의로 깊게 중첩된 의존성 "그래프"(트리)를 선언할 수 있습니다.

/// tip | 팁

이 단순한 예시만 보면 그다지 유용해 보이지 않을 수도 있습니다.

接下来，用 `.model_copy()` 为已有模型创建副本，并传入 `update` 参数，值为包含更新数据的 `dict`。

例如，`stored_item_model.model_copy(update=update_data)`：

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

### 部分更新小结 { #partial-updates-recap }

简而言之，应用部分更新应当：

* （可选）使用 `PATCH` 而不是 `PUT`。
* 提取已存储的数据。
* 把该数据放入 Pydantic 模型。
* 生成不含输入模型默认值的 `dict`（使用 `exclude_unset`）。
    * 这样只会更新用户实际设置的值，而不会用模型中的默认值覆盖已存储的值。

若可行，建議使用 `Annotated` 的版本。

///

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

////

## 回顧 { #recap }

撇開這裡用到的術語不談，**相依性注入（Dependency Injection）** 系統其實很簡單。

它只是一些與路徑操作函式外觀相同的函式。

但它非常強大，允許你宣告任意深度巢狀的相依「圖」（樹）。

/// tip

用這些簡單的例子看起來可能不那麼有用。

但在關於安全性的章節中，你會看到它有多實用。

你也會看到它能為你省下多少程式碼。