# JSON Uyumlu Encoder { #json-compatible-encoder }

Bazı durumlarda, bir veri tipini (örneğin bir Pydantic model) JSON ile uyumlu bir şeye (örneğin `dict`, `list` vb.) dönüştürmeniz gerekebilir.

Örneğin, bunu bir veritabanında saklamanız gerekiyorsa.

Bunun için **FastAPI**, `jsonable_encoder()` fonksiyonunu sağlar.

## `jsonable_encoder` Kullanımı { #using-the-jsonable-encoder }

Dieses neue `examples`-Feld in JSON Schema ist **nur eine `list`** von Beispielen, kein Dict mit zusätzlichen Metadaten wie an den anderen Stellen in OpenAPI (oben beschrieben).

/// info | Info

          Gist gist = gistJsonAdapter.fromJson(response.body().source());

          for (Map.Entry<String, GistFile> entry : gist.files.entrySet()) {
            System.out.println(entry.getKey());
            System.out.println(entry.getValue().content);
          }
        }
      }

      static class Gist {
        Map<String, GistFile> files;
      }

## Список моделей { #list-of-models }

Аналогічно можна оголошувати відповіді як списки об’єктів.

Для цього використайте стандартний Python `list`:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}

## Відповідь з довільним `dict` { #response-with-arbitrary-dict }

# JSON-kompatibler Encoder { #json-compatible-encoder }

Es gibt Fälle, da möchten Sie einen Datentyp (etwa ein Pydantic-Modell) in etwas konvertieren, das kompatibel mit JSON ist (etwa ein `dict`, eine `list`, usw.).

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden { #using-the-jsonable-encoder }

* `frozenset`:
    * Wird in Requests und Responses wie ein `set` behandelt:
        * Bei Requests wird eine Liste gelesen, Duplikate entfernt und in ein `set` umgewandelt.
        * Bei Responses wird das `set` in eine `list` umgewandelt.
        * Das generierte Schema zeigt an, dass die `set`-Werte eindeutig sind (unter Verwendung von JSON Schemas `uniqueItems`).
* `bytes`:
    * Standard-Python-`bytes`.

	return fr.nb
}

// sparseFileReader is a fileReader for reading data from a sparse file entry.
type sparseFileReader struct {
	fr  fileReader  // Underlying fileReader
	sp  sparseHoles // Normalized list of sparse holes
	pos int64       // Current position in sparse file
}

func (sr *sparseFileReader) Read(b []byte) (n int, err error) {
	finished := int64(len(b)) >= sr.logicalRemaining()
	if finished {

또는 의존성이 값을 반환하지 않습니다.

그러나 여전히 실행/해결될 필요가 있습니다.

그런 경우에, `Depends`를 사용하여 *경로 처리 함수*의 매개변수로 선언하는 대신 *경로 처리 데코레이터*에 `dependencies`의 `list`를 추가할 수 있습니다.

## *경로 처리 데코레이터*에 `dependencies` 추가하기 { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }

*경로 처리 데코레이터*는 선택적인 인자 `dependencies`를 받습니다.

`Depends()`로 된 `list`이어야 합니다:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[19] *}

有时，我们并不需要在*路径操作函数*中使用依赖项的返回值。

或者说，有些依赖项不返回值。

但仍要执行或解析该依赖项。

对于这种情况，不必在声明*路径操作函数*的参数时使用 `Depends`，而是可以在*路径操作装饰器*中添加一个由 `dependencies` 组成的 `list`。

## 在*路径操作装饰器*中添加 `dependencies` 参数 { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }

*路径操作装饰器*支持可选参数 `dependencies`。

该参数的值是由 `Depends()` 组成的 `list`：

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[19] *}

路径操作装饰器依赖项的执行或解析方式和普通依赖项一样，但就算这些依赖项会返回值，它们的值也不会传递给*路径操作函数*。

    * Cookie。
    * ヘッダー。
    * フォーム。
    * ファイル。
* 出力データの <dfn title="別名: serialization、parsing、marshalling">変換</dfn>: Python のデータや型からネットワークデータへ（JSON として）変換します:
    * Python の型（`str`、`int`、`float`、`bool`、`list` など）の変換。
    * `datetime` オブジェクト。
    * `UUID` オブジェクト。
    * データベースモデル。
    * ...などなど。
* 2 つの代替ユーザーインターフェースを含む自動対話型 API ドキュメント:
    * Swagger UI。
    * ReDoc。

---