//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py39.py hl[2,5:8,11] *}

////

//// tab | Pydantic v1

/// info | Información

En Pydantic v1 importarías `BaseSettings` directamente desde `pydantic` en lugar de desde `pydantic_settings`.

///

Ось що ми розглянемо далі.

У цьому випадку Ви можете приймати будь-який `dict`, якщо його ключі — це `int`, а значення — `float`:

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

/// tip | Порада

Майте на увазі, що в JSON тілі ключі можуть бути лише рядками (`str`).

Але Pydantic автоматично конвертує дані.

* Credentials (Authorization headers, Cookies, etc).
* Specific HTTP methods (`POST`, `PUT`) or all of them with the wildcard `"*"`.
* Specific HTTP headers or all of them with the wildcard `"*"`.

{* ../../docs_src/cors/tutorial001_py39.py hl[2,6:11,13:19] *}

Así que puedes declarar tu función como:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py39.py hl[7] *}

Pero ten en cuenta que si usas `Annotated`, no tendrás este problema, no importará ya que no estás usando los valores por defecto de los parámetros de la función para `Query()` o `Path()`.

Sie können Ihre Funktion also so deklarieren:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py39.py hl[7] *}

Aber bedenken Sie, dass Sie dieses Problem nicht haben, wenn Sie `Annotated` verwenden, da es nicht darauf ankommt, dass Sie keine Funktionsparameter-Defaultwerte für `Query()` oder `Path()` verwenden.

Schreiben Sie einfache `assert`-Anweisungen mit den Standard-Python-Ausdrücken, die Sie überprüfen müssen (wiederum, Standard-`pytest`).

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001_py39.py hl[2,12,15:18] *}

/// tip | Tipp

Beachten Sie, dass die Testfunktionen normal `def` und nicht `async def` sind.

Und die Anrufe an den Client sind ebenfalls normale Anrufe, die nicht `await` verwenden.

That's what we are going to see here.

In this case, you would accept any `dict` as long as it has `int` keys with `float` values:

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

/// tip

Keep in mind that JSON only supports `str` as keys.

But Pydantic has automatic data conversion.

Именно это мы сейчас и увидим здесь.

В этом случае вы принимаете любой `dict`, пока у него есть ключи типа `int` со значениями типа `float`:

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

/// tip | Совет

Имейте в виду, что JSON поддерживает только ключи типа `str`.

Но Pydantic обеспечивает автоматическое преобразование данных.

Use the `TestClient` object the same way as you do with `httpx`.

Write simple `assert` statements with the standard Python expressions that you need to check (again, standard `pytest`).

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001_py39.py hl[2,12,15:18] *}

/// tip

Notice that the testing functions are normal `def`, not `async def`.

And the calls to the client are also normal calls, not using `await`.

from unittest.mock import patch

import pytest
from fastapi.testclient import TestClient

from ...utils import needs_py310


@pytest.fixture(
    name="mod",
    params=[
        pytest.param("tutorial004_py39"),
        pytest.param("tutorial004_py310", marks=needs_py310),
        pytest.param("tutorial004_an_py39"),
        pytest.param("tutorial004_an_py310", marks=needs_py310),
    ],
)