<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">

✋️ 👉 🦮 🎦 👆, 🌖 ⚖️ 🌘, ❔ 👫 🎯 ⚙️.

///

### ⚙️ Pydantic `exclude_unset` 🔢

🚥 👆 💚 📨 🍕 ℹ, ⚫️ 📶 ⚠ ⚙️ 🔢 `exclude_unset` Pydantic 🏷 `.dict()`.

💖 `item.dict(exclude_unset=True)`.

👈 🔜 🏗 `dict` ⏮️ 🕴 💽 👈 ⚒ 🕐❔ 🏗 `item` 🏷, 🚫 🔢 💲.

⤴️ 👆 💪 ⚙️ 👉 🏗 `dict` ⏮️ 🕴 💽 👈 ⚒ (📨 📨), 🚫 🔢 💲:

//// tab | 🐍 3️⃣.6️⃣ & 🔛

```Python hl_lines="34"
{!> ../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

    return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}


@app.get("/items/")
async def read_items(commons: dict = Depends(common_parameters)):
    return commons


@app.get("/users/")
async def read_users(commons: dict = Depends(common_parameters)):

    <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">

    return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}


@app.get("/items/")
async def read_items(commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]):
    return commons


@app.get("/users/")
async def read_users(commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]):

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.

):
    return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}


@app.get("/items/")
async def read_items(commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]):
    return commons


@app.get("/users/")
async def read_users(commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]):

# 📨 📨 🔗

🕐❔ 👆 ✍ **FastAPI** *➡ 🛠️* 👆 💪 🛎 📨 🙆 📊 ⚪️➡️ ⚫️: `dict`, `list`, Pydantic 🏷, 💽 🏷, ♒️.

🔢, **FastAPI** 🔜 🔁 🗜 👈 📨 💲 🎻 ⚙️ `jsonable_encoder` 🔬 [🎻 🔗 🔢](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

⤴️, ⛅ 🎑, ⚫️ 🔜 🚮 👈 🎻-🔗 💽 (✅ `dict`) 🔘 `JSONResponse` 👈 🔜 ⚙️ 📨 📨 👩‍💻.

✋️ 👆 💪 📨 `JSONResponse` 🔗 ⚪️➡️ 👆 *➡ 🛠️*.

⚫️ 💪 ⚠, 🖼, 📨 🛃 🎚 ⚖️ 🍪.

## 📨 `Response`

#### Diccionarios (Dicts)

Para definir un `dict` le pasas 2 sub-tipos separados por comas.

El primer sub-tipo es para los keys del `dict`.

El segundo sub-tipo es para los valores del `dict`:

```Python hl_lines="1  4"
{!../../docs_src/python_types/tutorial008.py!}
```

Esto significa:

* La variable `prices` es un `dict`:
    * Los keys de este `dict` son de tipo `str` (Digamos que son el nombre de cada ítem).

# JSON кодировщик

В некоторых случаях может потребоваться преобразование типа данных (например, Pydantic-модели) в тип, совместимый с JSON (например, `dict`, `list` и т.д.).

Например, если необходимо хранить его в базе данных.

Для этого **FastAPI** предоставляет функцию `jsonable_encoder()`.

## Использование `jsonable_encoder`

Представим, что у вас есть база данных `fake_db`, которая принимает только JSON-совместимые данные.