* under the License.
 */
package org.fusesource.jansi;

import java.util.ArrayList;

/**
 * Provides a fluent API for generating
 * <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ANSI_escape_code#CSI_sequences">ANSI escape sequences</a>.
 *
 * This class comes from Jansi and is provided for backward compatibility

Wenn Sie Ihre API sichern möchten, gibt es mehrere bessere Dinge, die Sie tun können, zum Beispiel:

Si vous voulez sécuriser votre API, il y a plusieurs meilleures approches possibles, par exemple :

/**
 * A list multimap which forwards all its method calls to another list multimap. Subclasses should
 * override one or more methods to modify the behavior of the backing multimap as desired per the <a
 * href="http://en.wikipedia.org/wiki/Decorator_pattern">decorator pattern</a>.
 *
 * <p><b>{@code default} method warning:</b> This class does <i>not</i> forward calls to {@code

## 使用`jsonable_encoder` { #using-the-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`对象必须转换为包含[ISO 格式](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601)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`。

它接收一个对象，比如Pydantic模型，并会返回一个JSON兼容的版本：

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

## Conclusión { #conclusion }

Con esto deberías tener una comprensión básica de qué son las **variables de entorno** y cómo usarlas en Python.

También puedes leer más sobre ellas en la [Wikipedia para Variable de Entorno](https://en.wikipedia.org/wiki/Environment_variable).

## `jsonable_encoder`の使用 { #using-the-jsonable-encoder }

JSON互換のデータのみを受信するデータベース`fake_db`があるとしましょう。

例えば、`datetime`オブジェクトはJSONと互換性がないので、受け取られません。

そのため、`datetime`オブジェクトは[ISO形式](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601)のデータを含む`str`に変換されなければなりません。

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:

Hiding the documentation just makes it more difficult to understand how to interact with your API, and could make it more difficult for you to debug it in production. It could be considered simply a form of [Security through obscurity](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity).

If you want to secure your API, there are several better things you can do, for example:

* Make sure you have well defined Pydantic models for your request bodies and responses.

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

JSON 호환 가능 데이터만 수신하는 `fake_db` 데이터베이스가 존재한다고 가정하겠습니다.

예를 들면, `datetime` 객체는 JSON과 호환되지 않으므로 이 데이터베이스는 이를 받지 않습니다.

따라서 `datetime` 객체는 [ISO 형식](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601)의 데이터를 포함하는 `str`로 변환되어야 합니다.

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

이를 위해 `jsonable_encoder`를 사용할 수 있습니다.

Pydantic 모델 같은 객체를 받고 JSON 호환 가능한 버전을 반환합니다:

Приховування документації лише ускладнює розуміння того, як взаємодіяти з вашим API, і може ускладнити для вас його налагодження у продакшні. Це можна вважати просто формою [Безпека через неясність](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity).

Якщо ви хочете захистити ваш API, є кілька кращих дій, які ви можете зробити, наприклад:

- Переконайтеся, що у вас добре визначені моделі Pydantic для тіл запитів і відповідей.