from pydantic import BaseModel

DecoratedCallable = TypeVar("DecoratedCallable", bound=Callable[..., Any])
UnionType = getattr(types, "UnionType", Union)
ModelNameMap = dict[Union[type[BaseModel], type[Enum]], str]
IncEx = Union[set[int], set[str], dict[int, Any], dict[str, Any]]

 * governing permissions and limitations under the License.
 */
package org.codelibs.fess.dict.stemmeroverride;

import java.util.Date;

import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;
import org.codelibs.fess.dict.DictionaryCreator;
import org.codelibs.fess.dict.DictionaryFile;
import org.codelibs.fess.dict.DictionaryItem;

import jakarta.annotation.PostConstruct;

/**

### 使用 Pydantic 的 `exclude_unset` 参数

更新部分数据时，可以在 Pydantic 模型的 `.dict()` 中使用 `exclude_unset` 参数。

比如，`item.dict(exclude_unset=True)`。

这段代码生成的 `dict` 只包含创建 `item` 模型时显式设置的数据，而不包括默认值。

然后再用它生成一个只含已设置（在请求中所发送）数据，且省略了默认值的 `dict`：

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002.py hl[34] *}

### 使用 Pydantic 的 `update` 参数

接下来，用 `.copy()` 为已有模型创建调用 `update` 参数的副本，该参数为包含更新数据的 `dict`。

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

Ви можете використовувати `jsonable_encoder` для цього.

Вона приймає об'єкт, такий як Pydantic model, і повертає його версію, сумісну з JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

У цьому прикладі вона конвертує Pydantic model у `dict`, а `datetime` у `str`.

Точно так же эта база данных не может принять Pydantic-модель (объект с атрибутами), а только `dict`.

Для этого можно использовать функцию `jsonable_encoder`.

Она принимает объект, например, Pydantic-модель, и возвращает его версию, совместимую с JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

В данном примере она преобразует Pydantic-модель в `dict`, а `datetime` - в `str`.

* `Body()`
* `Form()`
* `File()`

Las claves del `dict` identifican cada ejemplo, y cada valor es otro `dict`.

Cada `dict` específico del ejemplo en los `examples` puede contener:

* `summary`: Descripción corta del ejemplo.
* `description`: Una descripción larga que puede contener texto Markdown.
* `value`: Este es el ejemplo real mostrado, e.g. un `dict`.

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

        translators=translators,
        authors=authors,
    )


def get_users_to_write(
    *,
    counter: Counter[str],
    authors: dict[str, Author],
    min_count: int = 2,
) -> dict[str, Any]:
    users: dict[str, Any] = {}
    for user, count in counter.most_common():
        if count >= min_count:
            author = authors[user]
            users[user] = {

 * governing permissions and limitations under the License.
 */
package org.codelibs.fess.app.web.admin.dict;

import org.codelibs.fess.annotation.Secured;
import org.codelibs.fess.app.web.base.FessAdminAction;
import org.codelibs.fess.dict.DictionaryFile;
import org.codelibs.fess.dict.DictionaryItem;
import org.codelibs.fess.dict.DictionaryManager;
import org.codelibs.fess.util.RenderDataUtil;
import org.lastaflute.web.Execute;

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.