# JSON Compatible Encoder

Існують випадки, коли вам може знадобитися перетворити тип даних (наприклад, модель Pydantic) в щось сумісне з JSON (наприклад, `dict`, `list`, і т. д.).

Наприклад, якщо вам потрібно зберегти це в базі даних.

Для цього, **FastAPI** надає `jsonable_encoder()` функцію.

## Використання `jsonable_encoder`

Давайте уявимо, що у вас є база даних `fake_db`, яка приймає лише дані, сумісні з JSON.

/// 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.

///

    <jsp:include page="/WEB-INF/view/common/admin/sidebar.jsp">
        <jsp:param name="menuCategoryType" value="system"/>
        <jsp:param name="menuType" value="dict"/>
    </jsp:include>
    <div class="content-wrapper">
        <div class="content-header">
            <div class="container-fluid">
                <div class="row mb-2">
                    <div class="col-sm-6">

    <jsp:include page="/WEB-INF/view/common/admin/sidebar.jsp">
        <jsp:param name="menuCategoryType" value="system"/>
        <jsp:param name="menuType" value="dict"/>
    </jsp:include>
    <div class="content-wrapper">
        <div class="content-header">
            <div class="container-fluid">
                <div class="row mb-2">
                    <div class="col-sm-6">

			<integer>10</integer>
		</dict>
		<key>ResourceRules.plist</key>
		<dict>
			<key>omit</key>
			<true/>
			<key>weight</key>
			<integer>100</integer>
		</dict>
	</dict>
</dict>
</plist>

    SecretStr: str,
    set: list,
    UUID: str,
    Url: str,
    AnyUrl: str,
}


def generate_encoders_by_class_tuples(
    type_encoder_map: Dict[Any, Callable[[Any], Any]],
) -> Dict[Callable[[Any], Any], Tuple[Any, ...]]:
    encoders_by_class_tuples: Dict[Callable[[Any], Any], Tuple[Any, ...]] = defaultdict(
        tuple
    )
    for type_, encoder in type_encoder_map.items():

    return values


async def request_body_to_args(
    body_fields: List[ModelField],
    received_body: Optional[Union[Dict[str, Any], FormData]],
    embed_body_fields: bool,
) -> Tuple[Dict[str, Any], List[Dict[str, Any]]]:
    values: Dict[str, Any] = {}
    errors: List[Dict[str, Any]] = []
    assert body_fields, "request_body_to_args() should be called with fields"

### `Body` com vários `examples`

Alternativamente ao único `example`, você pode passar `examples` usando um `dict` com **vários examples**, cada um com informações extras que serão adicionadas no **OpenAPI** também.

As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.

Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Pequena descrição do exemplo.

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

## Bodys mit beliebigen `dict`s

Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.

    <jsp:include page="/WEB-INF/view/common/admin/sidebar.jsp">
        <jsp:param name="menuCategoryType" value="system"/>
        <jsp:param name="menuType" value="dict"/>
    </jsp:include>
    <div class="content-wrapper">
        <div class="content-header">
            <div class="container-fluid">
                <div class="row mb-2">
                    <div class="col-sm-6">