А `dict`, который вы получите как `weights`, действительно будет иметь ключи типа `int` и значения типа `float`.

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## Резюме { #recap }

/// tip | 팁

JSON은 오직 `str`형 키만 지원한다는 것을 염두에 두세요.

하지만 Pydantic은 자동 데이터 변환이 있습니다.

즉, API 클라이언트가 문자열을 키로 보내더라도 해당 문자열이 순수한 정수를 포함하는한 Pydantic은 이를 변환하고 검증합니다.

그러므로 `weights`로 받은 `dict`는 실제로 `int` 키와 `float` 값을 가집니다.

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## 요약

**FastAPI**를 사용하면 Pydantic 모델이 제공하는 최대 유연성을 확보하면서 코드를 간단하고 짧게, 그리고 우아하게 유지할 수 있습니다.

물론 아래의 이점도 있습니다:

* 편집기 지원 (자동완성이 어디서나!)

/// tip

请记住 JSON 仅支持将 `str` 作为键。

但是 Pydantic 具有自动转换数据的功能。

这意味着，即使你的 API 客户端只能将字符串作为键发送，只要这些字符串内容仅包含整数，Pydantic 就会对其进行转换并校验。

然后你接收的名为 `weights` 的 `dict` 实际上将具有 `int` 类型的键和 `float` 类型的值。

///

## 总结

使用 **FastAPI** 你可以拥有 Pydantic 模型提供的极高灵活性，同时保持代码的简单、简短和优雅。

而且还具有下列好处：

* 编辑器支持（处处皆可自动补全！）
* 数据转换（也被称为解析/序列化）
* 数据校验
* 模式文档

      // but work beyond that must take at least one second
      assertThat(afterBurst).isAtLeast(1000);
    }
  }

  /**
   * This neat test shows that no matter what weights we use in our requests, if we push X amount of
   * permits in a cool state, where X = rate * timeToCoolDown, and we have specified a
   * timeToWarmUp() period, it will cost as the prescribed amount of time. E.g., calling

      // but work beyond that must take at least one second
      assertThat(afterBurst).isAtLeast(1000);
    }
  }

  /**
   * This neat test shows that no matter what weights we use in our requests, if we push X amount of
   * permits in a cool state, where X = rate * timeToCoolDown, and we have specified a
   * timeToWarmUp() period, it will cost as the prescribed amount of time. E.g., calling

/// tip | 豆知識

JSONはキーとして`str`しかサポートしていないことに注意してください。

しかしPydanticには自動データ変換機能があります。

これは、APIクライアントがキーとして文字列しか送信できなくても、それらの文字列に純粋な整数が含まれている限り、Pydanticが変換して検証することを意味します。

そして、`weights`として受け取る`dict`は、実際には`int`のキーと`float`の値を持つことになります。

///

## まとめ

**FastAPI** を使用すると、Pydanticモデルが提供する最大限の柔軟性を持ちながら、コードをシンプルに短く、エレガントに保つことができます。

以下のような利点があります:

* エディタのサポート（どこでも補完！）

        `tf.keras.mixed_precision.experimental.LossScaleOptimizer`, the weights
        of the `DynanmicLossScale` are copied into the `LossScaleOptimizer`
        instead of being reused. This means modifying the weights of the
        `DynamicLossScale` will no longer affect the weights of the
        LossScaleOptimizer, and vice versa.

    checkArgument(maximumWeight >= 0, "maximum weight must not be negative");
    this.maximumWeight = maximumWeight;
    return this;
  }

  /**
   * Specifies the weigher to use in determining the weight of entries. Entry weight is taken into
   * consideration by {@link #maximumWeight(long)} when determining which entries to evict, and use

      ValueReference<K, V> previous = entry.getValueReference();
      int weight = map.weigher.weigh(key, value);
      checkState(weight >= 0, "Weights must be non-negative");

      ValueReference<K, V> valueReference =
          map.valueStrength.referenceValue(this, entry, value, weight);
      entry.setValueReference(valueReference);
      recordWrite(entry, weight, now);
      previous.notifyNewValue(value);
    }

    checkArgument(maximumWeight >= 0, "maximum weight must not be negative");
    this.maximumWeight = maximumWeight;
    return this;
  }

  /**
   * Specifies the weigher to use in determining the weight of entries. Entry weight is taken into
   * consideration by {@link #maximumWeight(long)} when determining which entries to evict, and use