#### 別のモデルからつくるPydanticモデル

上述の例では`user_in.dict()`から`user_dict`をこのコードのように取得していますが:

```Python
user_dict = user_in.dict()
UserInDB(**user_dict)
```

これは以下と同等です:

```Python
UserInDB(**user_in.dict())
```

...なぜなら`user_in.dict()`は`dict`であり、`**`を付与して`UserInDB`を渡してPythonに「展開」させているからです。

そこで、別のPydanticモデルのデータからPydanticモデルを取得します。

#### `dict`の展開と追加引数

# Codificador Compatível com JSON

Existem alguns casos em que você pode precisar converter um tipo de dados (como um modelo Pydantic) para algo compatível com JSON (como um `dict`, `list`, etc).

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder`

        @app.get("/items/")
        def read_items(q: Dict[str, Item] = Query(default=None)):
            pass  # pragma: no cover


def test_invalid_simple_dict():
    with pytest.raises(AssertionError):
        app = FastAPI()

        class Item(BaseModel):
            title: str

        @app.get("/items/")
        def read_items(q: Optional[dict] = Query(default=None)):

    ) -> Any:
        return {}

    def get_model_definitions(
        *,
        flat_models: Set[Union[Type[BaseModel], Type[Enum]]],
        model_name_map: Dict[Union[Type[BaseModel], Type[Enum]], str],
    ) -> Dict[str, Any]:
        definitions: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}
        for model in flat_models:
            m_schema, m_definitions, m_nested_models = model_process_schema(

在某些情况下，您可能需要将数据类型（如Pydantic模型）转换为与JSON兼容的数据类型（如`dict`、`list`等）。

比如，如果您需要将其存储在数据库中。

对于这种要求， **FastAPI**提供了`jsonable_encoder()`函数。

## 使用`jsonable_encoder`

让我们假设你有一个数据库名为`fake_db`，它只能接收与JSON兼容的数据。

例如，它不接收`datetime`这类的对象，因为这些对象与JSON不兼容。

因此，`datetime`对象必须将转换为包含<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO格式化</a>的`str`类型对象。

同样，这个数据库也不会接收Pydantic模型（带有属性的对象），而只接收`dict`。

对此你可以使用`jsonable_encoder`。

import types
from enum import Enum
from typing import Any, Callable, Dict, Set, Type, TypeVar, Union

from pydantic import BaseModel

DecoratedCallable = TypeVar("DecoratedCallable", bound=Callable[..., Any])
UnionType = getattr(types, "UnionType", Union)
ModelNameMap = Dict[Union[Type[BaseModel], Type[Enum]], str]

같은 방식으로 이 데이터베이스는 Pydantic 모델(속성이 있는 객체)을 받지 않고, `dict` 만을 받습니다.

이를 위해 `jsonable_encoder` 를 사용할 수 있습니다.

Pydantic 모델과 같은 객체를 받고 JSON 호환 가능한 버전으로 반환합니다:

```Python hl_lines="5  22"
{!../../docs_src/encoder/tutorial001.py!}
```

이 예시는 Pydantic 모델을 `dict`로, `datetime` 형식을 `str`로 변환합니다.

同様に、このデータベースはPydanticモデル（属性を持つオブジェクト）を受け取らず、`dict`だけを受け取ります。

そのために`jsonable_encoder`を使用することができます。

Pydanticモデルのようなオブジェクトを受け取り、JSON互換版を返します:

```Python hl_lines="5 22"
{!../../docs_src/encoder/tutorial001.py!}
```

この例では、Pydanticモデルを`dict`に、`datetime`を`str`に変換します。

呼び出した結果は、Pythonの標準の<a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a>でエンコードできるものです。

Por padrão, o **FastAPI** irá converter automaticamente o valor do retorno para JSON utilizando o `jsonable_encoder` explicado em [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

* Die Variable `items_s` ist ein `set`, und jedes seiner Elemente ist vom Typ `bytes`.

#### Dict

Um ein `dict` zu definieren, übergeben Sie zwei Typ-Parameter, getrennt durch Kommas.

Der erste Typ-Parameter ist für die Schlüssel des `dict`.

Der zweite Typ-Parameter ist für die Werte des `dict`:

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008_py39.py!}