* 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;

    return operation_id


def deep_dict_update(main_dict: Dict[Any, Any], update_dict: Dict[Any, Any]) -> None:
    for key, value in update_dict.items():
        if (
            key in main_dict
            and isinstance(main_dict[key], dict)
            and isinstance(value, dict)
        ):
            deep_dict_update(main_dict[key], value)
        elif (

# JSON Compatible Encoder

Існують випадки, коли вам може знадобитися перетворити тип даних (наприклад, модель Pydantic) в щось сумісне з JSON (наприклад, `dict`, `list`, і т. д.).

Наприклад, якщо вам потрібно зберегти це в базі даних.

Для цього, **FastAPI** надає `jsonable_encoder()` функцію.

## Використання `jsonable_encoder`

Давайте уявимо, що у вас є база даних `fake_db`, яка приймає лише дані, сумісні з JSON.

/// info

In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie deprecated (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.

Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.

///

    return values


async def request_body_to_args(
    body_fields: List[ModelField],
    received_body: Optional[Union[Dict[str, Any], FormData]],
    embed_body_fields: bool,
) -> Tuple[Dict[str, Any], List[Dict[str, Any]]]:
    values: Dict[str, Any] = {}
    errors: List[Dict[str, Any]] = []
    assert body_fields, "request_body_to_args() should be called with fields"

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

    SecretStr: str,
    set: list,
    UUID: str,
    Url: str,
    AnyUrl: str,
}


def generate_encoders_by_class_tuples(
    type_encoder_map: Dict[Any, Callable[[Any], Any]],
) -> Dict[Callable[[Any], Any], Tuple[Any, ...]]:
    encoders_by_class_tuples: Dict[Callable[[Any], Any], Tuple[Any, ...]] = defaultdict(
        tuple
    )
    for type_, encoder in type_encoder_map.items():

### `Body` com vários `examples`

Alternativamente ao único `example`, você pode passar `examples` usando um `dict` com **vários examples**, cada um com informações extras que serão adicionadas no **OpenAPI** também.

As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.

Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Pequena descrição do exemplo.

        if read_with_orm_mode:
            # Let from_orm extract the data from this model instead of converting
            # it now to a dict.
            # Otherwise, there's no way to extract lazy data that requires attribute
            # access instead of dict iteration, e.g. lazy relationships.
            return res
        return _model_dump(
            res,
            by_alias=True,

from typing import Dict

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.post("/index-weights/")
async def create_index_weights(weights: Dict[int, float]):