The same way, this database wouldn't receive a Pydantic model (an object with attributes), only a `dict`.

You can use `jsonable_encoder` for that.

It receives an object, like a Pydantic model, and returns a JSON compatible version:

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

In this example, it would convert the Pydantic model to a `dict`, and the `datetime` to a `str`.

Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.

A função recebe um objeto, como um modelo Pydantic e retorna uma versão compatível com JSON:

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

Neste exemplo, ele converteria o modelo Pydantic em um `dict`, e o `datetime` em um `str`.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

## Bodys mit beliebigen `dict`s { #bodies-of-arbitrary-dicts }

    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():

/// info | Informação

No Pydantic v1, o método que era chamado `.dict()` e foi descontinuado (mas ainda suportado) no Pydantic v2. Agora, deve-se usar o método `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` a partir do Pydantic v2.

///

Isso gera um `dict` com apenas os dados definidos ao criar o modelo `item`, excluindo os valores padrão.

#### Dict { #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`:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py39.py hl[1] *}

Das bedeutet:

* Die Variable `prices` ist ein `dict`:

    <jsp:include page="/WEB-INF/view/common/admin/sidebar.jsp">
        <jsp:param name="menuCategoryType" value="system"/>
        <jsp:param name="menuType" value="dict"/>
    </jsp:include>
    <main class="content-wrapper">
        <div class="content-header">
            <div class="container-fluid">
                <div class="row mb-2">
                    <div class="col-sm-6">

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}.

#### `Dict`

Bir `dict` tanımlamak için virgülle ayrılmış iki parametre verebilirsiniz.

İlk tip parametresi `dict` değerinin `key` değeri içindir.

İkinci parametre ise `dict` değerinin `value` değeri içindir:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial008.py hl[1,4] *}


Bu şu anlama gelir:

*  `prices` değişkeni `dict` tipindedir:

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`。