Le premier paramètre de type est pour les clés du `dict`.

Le second paramètre de type est pour les valeurs du `dict` :

{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py310.py hl[1] *}

Cela signifie :

* La variable `prices` est un `dict` :
    * Les clés de ce `dict` sont de type `str` (disons, le nom de chaque article).

	DB.AutoMigrate(&ElementWithIgnoredField{})

	elem := ElementWithIgnoredField{Value: "foo", IgnoredField: 10}
	DB.Save(&elem)

	DB.Model(&ElementWithIgnoredField{}).
		Where("id = ?", elem.Id).
		Updates(&ElementWithIgnoredField{Value: "bar", IgnoredField: 100})

	var result ElementWithIgnoredField
	if err := DB.First(&result, elem.Id).Error; err != nil {

  }

  /**
   * Adds {@code elem} as a candidate for the top {@code k} elements. This operation takes amortized
   * O(1) time.
   */
  public void offer(@ParametricNullness T elem) {
    if (k == 0) {
      return;
    } else if (bufferSize == 0) {
      buffer[0] = elem;
      threshold = elem;
      bufferSize = 1;
    } else if (bufferSize < k) {
      buffer[bufferSize++] = elem;

	tx.Statement.ReflectValue = reflect.ValueOf(dest)
	for tx.Statement.ReflectValue.Kind() == reflect.Ptr {
		elem := tx.Statement.ReflectValue.Elem()
		if !elem.IsValid() {
			elem = reflect.New(tx.Statement.ReflectValue.Type().Elem())
			tx.Statement.ReflectValue.Set(elem)
		}
		tx.Statement.ReflectValue = elem
	}
	Scan(rows, tx, ScanInitialized)
	return tx.Error
}

Gardez à l'esprit que JSON ne prend en charge que des `str` comme clés.

Mais Pydantic dispose d'une conversion automatique des données.

Cela signifie que, même si vos clients d'API ne peuvent envoyer que des chaînes comme clés, tant que ces chaînes contiennent des entiers purs, Pydantic les convertira et les validera.

Et le `dict` que vous recevez dans `weights` aura en réalité des clés `int` et des valeurs `float`.

///

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.

				callMethod(v, "Remove", c.name)
			} else if c.replace {
				callMethod(v, "Replace", c.name, c.h)
			} else {
				callMethod(v, "Register", c.name, c.h)
			}

			if e, ok := v.(error); !ok || e != nil {
				err = e
			}
		}

		if len(data.err) > 0 && err == nil {
			t.Errorf("callbacks tests #%v should got error %v, but not", idx+1, data.err)
		} else if len(data.err) == 0 && err != nil {

Mais nous recevons alors un `dict` dans le paramètre `commons` de la fonction de chemin d'accès.

Et les éditeurs ne peuvent pas apporter beaucoup d'assistance (comme l'autocomplétion) pour les `dict`, car ils ne peuvent pas connaître leurs clés ni les types de valeurs.

Nous pouvons faire mieux ...

## Ce qui fait d'un objet une dépendance { #what-makes-a-dependency }

### Ordem das tags { #order-of-tags }

A ordem de cada dicionário de metadados de tag também define a ordem exibida na interface de documentação.

Por exemplo, embora `users` apareça após `items` em ordem alfabética, ele é exibido antes deles, porque adicionamos seus metadados como o primeiro dicionário na lista.

## URL da OpenAPI { #openapi-url }

Por padrão, o esquema OpenAPI é servido em `/openapi.json`.

						t.Run(name, func(t *testing.T) {
							AssertEqual(t, reflect.ValueOf(got).Index(i).Interface(), reflect.ValueOf(expect).Index(i).Interface())
						})
					}
				} else {
					name := reflect.ValueOf(got).Type().Elem().Name()
					t.Errorf("%v expects length: %v, got %v (expects: %+v, got %+v)", name, reflect.ValueOf(expect).Len(), reflect.ValueOf(got).Len(), expect, got)
				}
				return
			}
		}