这也是我们在接下来将看到的。

在下面的例子中，你将接受任意键为 `int` 类型并且值为 `float` 类型的 `dict`：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py310.py hl[7] *}

/// tip | 提示

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 { #recap }

from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import JSONResponse
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float


app = FastAPI()


@app.get("/default")
def get_default() -> Item:
    return Item(name="widget", price=9.99)


@app.get("/explicit", response_class=JSONResponse)
def get_explicit() -> Item:

    print "* ${change.summary}\n"
}
}
for (changeType in changelogsByVersionByTypeByArea[version].keySet()) { %>
[[${ changeType }-${ unqualifiedVersion }]]
[float]
=== ${ TYPE_LABELS.getOrDefault(changeType, 'No mapping for TYPE_LABELS[' + changeType + ']') }
<% for (team in changelogsByVersionByTypeByArea[version][changeType].keySet()) {
    print "\n${team}::\n";

    * HTTP Basic 驗證。
    * HTTP Digest 等。
* `oauth2`：所有 OAuth2 的安全性處理方式（稱為「flows」）。
    * 其中數個 flow 適合用來建立 OAuth 2.0 身分驗證提供者（如 Google、Facebook、X（Twitter）、GitHub 等）：
        * `implicit`
        * `clientCredentials`
        * `authorizationCode`
    * 但有一個特定的 flow 可直接在同一個應用中處理身分驗證：
        * `password`：後續幾個章節會示範這個。
* `openIdConnect`：提供一種方式來定義如何自動發現 OAuth2 的身分驗證資訊。
    * 這種自動探索機制即由 OpenID Connect 規範定義。

{
  "fess_config.elevate_word" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "elevate_word" : {
        "properties" : {
          "boost" : {
            "type" : "float"
          },
          "createdBy" : {
            "type" : "keyword"
          },
          "createdTime" : {
            "type" : "long"
          },
          "permissions" : {
            "type" : "keyword"
          },
          "reading" : {

  private final StatsCounter statsCounter;
  private final @Nullable RemovalListener<? super K, ? super V> removalListener;
  private final long maximumSize;

  CapacityEnforcingMap(
      int initialCapacity,
      float loadFactor,
      boolean accessOrder,
      long maximumSize,
      StatsCounter statsCounter,
      @Nullable RemovalListener<? super K, ? super V> removalListener) {
    super(initialCapacity, loadFactor, accessOrder);

    assertEquals(0, Defaults.defaultValue(int.class).intValue());
    assertEquals(0, Defaults.defaultValue(long.class).longValue());
    assertEquals(0.0f, Defaults.defaultValue(float.class).floatValue());
    assertThat(Defaults.defaultValue(double.class).doubleValue()).isEqualTo(0.0d);
    assertThat(Defaults.defaultValue(void.class)).isNull();
    assertThat(Defaults.defaultValue(String.class)).isNull();
  }

    assertEquals(0, Defaults.defaultValue(int.class).intValue());
    assertEquals(0, Defaults.defaultValue(long.class).longValue());
    assertEquals(0.0f, Defaults.defaultValue(float.class).floatValue());
    assertThat(Defaults.defaultValue(double.class).doubleValue()).isEqualTo(0.0d);
    assertThat(Defaults.defaultValue(void.class)).isNull();
    assertThat(Defaults.defaultValue(String.class)).isNull();
  }

The most common is the implicit flow.

The most secure is the code flow, but it's more complex to implement as it requires more steps. As it is more complex, many providers end up suggesting the implicit flow.

/// note

It's common that each authentication provider names their flows in a different way, to make it part of their brand.

                "input": "True",
            }
        ]
    }


def test_path_float_42():
    response = client.get("/path/float/42")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == 42


def test_path_float_42_5():
    response = client.get("/path/float/42.5")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == 42.5


def test_path_bool_foobar():