Neste caso, você aceitaria qualquer `dict`, desde que tenha chaves` int` com valores `float`:

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

/// tip | Dica

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

Mas o Pydantic tem conversão automática de dados.

## Migração de Outro Provedor de Busca

Consulte [MIGRATION.md](MIGRATION.md).

## Data Store

Atualmente, o Fess suporta o rastreamento dos seguintes [locais de armazenamento e APIs](https://fess.codelibs.org/15.3/admin/dataconfig-guide.html):

 - [Confluence/Jira](https://github.com/codelibs/fess-ds-atlassian)

```

### Reutilize os manipuladores de exceção do **FastAPI** { #reuse-fastapis-exception-handlers }

Se você quer usar a exceção em conjunto com o mesmo manipulador de exceção *default* do **FastAPI**, você pode importar e re-usar esses manipuladores de exceção do `fastapi.exception_handlers`:

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py39.py hl[2:5,15,21] *}

```

### Reutilizar los manejadores de excepciones de **FastAPI** { #reuse-fastapis-exception-handlers }

Si quieres usar la excepción junto con los mismos manejadores de excepciones predeterminados de **FastAPI**, puedes importar y reutilizar los manejadores de excepciones predeterminados de `fastapi.exception_handlers`:

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py39.py hl[2:5,15,21] *}

### Dependencias con `yield` y `scope` { #dependencies-with-yield-and-scope }

En la versión 0.121.0, FastAPI agregó soporte para `Depends(scope="function")` para dependencias con `yield`.

## Instalar o `pwdlib` { #install-pwdlib }

pwdlib é um excelente pacote Python para lidar com hashes de senhas.

Ele suporta muitos algoritmos de hashing seguros e utilitários para trabalhar com eles.

O algoritmo recomendado é o "Argon2".

Na versão 1 do Pydantic a configuração era feita em uma classe interna `Config`, na versão 2 do Pydantic é feita em um atributo `model_config`. Esse atributo recebe um `dict`, e para ter autocompletar e erros inline você pode importar e usar `SettingsConfigDict` para definir esse `dict`.

///

Aqui definimos a configuração `env_file` dentro da sua classe `Settings` do Pydantic e definimos o valor como o nome do arquivo dotenv que queremos usar.

Por lo tanto, puedes buscar esa excepción específica dentro de la dependencia con `except SomeException`.

Del mismo modo, puedes usar `finally` para asegurarte de que los pasos de salida se ejecuten, sin importar si hubo una excepción o no.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py39.py hl[3,5] *}

## Sub-dependencias con `yield` { #sub-dependencies-with-yield }

/// tip | Dica

Perceba que aqui estamos utilizando o `open()` da biblioteca padrão que não suporta `async` e `await`, e declaramos a operação de rota com o `def` básico.

///

### `FileResponse` { #fileresponse }

Envia um arquivo  de forma assíncrona e contínua (stream).

///

### Evite colisões de nomes { #avoid-name-collisions }

Estamos importando o submódulo `items` diretamente, em vez de importar apenas sua variável `router`.

Isso ocorre porque também temos outra variável chamada `router` no submódulo `users`.

Se tivéssemos importado um após o outro, como:

```Python
from .routers.items import router