Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

---

Otro caso útil es cuando deseas tener claves de otro tipo (por ejemplo, `int`).

Eso es lo que vamos a ver aquí.

En este caso, aceptarías cualquier `dict` siempre que tenga claves `int` con valores `float`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py39.py hl[7] *}

/// tip | Consejo

Ten en cuenta que JSON solo admite `str` como claves.

            ArtifactMetadata query, ArtifactRepository localRepository, List<ArtifactRepository> remoteRepositories) {
        this.query = query;
        this.localRepository = localRepository;
        this.remoteRepositories = remoteRepositories;
    }

    // --------------------------------------------------------------------
    public ArtifactMetadata getQuery() {
        return query;
    }

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py39.py hl[15:16] *}

Neste caso, o cliente irá ver uma resposta *HTTP 500 Internal Server Error* como deveria acontecer, já que não estamos levantando nenhuma `HTTPException` ou coisa parecida, mas o servidor **não terá nenhum log** ou qualquer outra indicação de qual foi o erro. 😱

/// tip | Dica

Leve em condideração que o JSON só suporta `str` como chaves.

Mas o Pydantic tem conversão automática de dados.

Isso significa que, embora os clientes da API só possam enviar strings como chaves, desde que essas strings contenham inteiros puros, o Pydantic irá convertê-los e validá-los.

E o `dict` que você recebe como `weights` terá, na verdade, chaves `int` e valores` float`.

///

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py39.py hl[13] *}

## Резюме

С помощью `Query`, `Path` (и других классов, которые мы пока не затронули) вы можете добавлять метаданные и строковую валидацию тем же способом, как и в главе [Query-параметры и валидация строк](query-params-str-validations.md){.internal-link target=_blank}.

А также вы можете добавить валидацию числовых данных:

import org.codelibs.fess.mylasta.action.FessMessages;
import org.lastaflute.web.validation.VaMessenger;

/**
 * Exception thrown when an invalid query is encountered.
 * This exception is typically used in search contexts where a provided
 * query is malformed, contains invalid syntax, or violates query constraints.
 */
public class InvalidQueryException extends FessSystemException {

    /** Serial version UID for serialization */

import jcifs.Configuration;
import jcifs.internal.smb1.ServerMessageBlock;

/**
 * SMB1 Query Information request message.
 *
 * This command is used to retrieve basic file information
 * such as attributes, size, and timestamps.
 */
public class SmbComQueryInformation extends ServerMessageBlock {

    /**
     * Constructs a query information request.
     *
     * @param config the configuration

Veamos cómo podemos hacer que esto funcione.

## pytest.mark.anyio

* Importa `Jinja2Templates`.
* Crea un objeto `templates` que puedas reutilizar más tarde.
* Declara un parámetro `Request` en la *path operation* que devolverá una plantilla.
* Usa los `templates` que creaste para renderizar y devolver un `TemplateResponse`, pasa el nombre de la plantilla, el objeto de request, y un diccionario "context" con pares clave-valor que se usarán dentro de la plantilla Jinja2.

import org.opensearch.index.query.RangeQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.RegexpQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.SpanTermQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.TermQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.TermsQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.WildcardQueryBuilder;
import org.opensearch.index.query.functionscore.FunctionScoreQueryBuilder;