return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}


@app.get("/items/")
async def read_items(commons: dict = Depends(common_parameters)):
    return {"message": "Hello Items!", "params": commons}


@app.get("/users/")
async def read_users(commons: dict = Depends(common_parameters)):
    return {"message": "Hello Users!", "params": commons}


client = TestClient(app)

<abbr title="Bereitstellen der Anwendung">**Deployment**</abbr> bedeutet, die notwendigen Schritte durchzuführen, um die Anwendung **für die Endbenutzer verfügbar** zu machen.

Bei einer **Web-API** bedeutet das normalerweise, diese auf einem **entfernten Rechner** zu platzieren, mit einem **Serverprogramm**, welches gute Leistung, Stabilität, usw. bietet, damit Ihre **Benutzer** auf die Anwendung effizient und ohne Unterbrechungen oder Probleme **zugreifen** können.

Pydantic 버전 2에서 <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/model_config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic 공식 문서: Model Config</a>에 나와 있는 것처럼 `dict`를 받는 `model_config` 어트리뷰트를 사용할 것입니다.

`"json_schema_extra"`를 생성된 JSON 스키마에서 보여주고 싶은 별도의 데이터와 `examples`를 포함하는 `dict`으로 설정할 수 있습니다.

////

//// tab | Pydantic v1

#### `Dict`

Pour définir un `dict`, il faut lui passer 2 paramètres, séparés par une virgule (`,`).

Le premier paramètre de type est pour les clés et le second pour les valeurs du dictionnaire (`dict`).

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

Dans cet exemple :

* La variable `prices` est de type `dict` :
    * Les clés de ce dictionnaire sont de type `str`.

                "id": 999,
                "name": "Dead Pond",
                "age": 30,
                "secret_name": "Dive Wilson",
            },
        )
        assert response.status_code == 200, response.text
        assert response.json() == snapshot(
            {"age": 30, "secret_name": "Dive Wilson", "id": 999, "name": "Dead Pond"}
        )

        # Read a hero
        hero_id = response.json()["id"]

///

#### Retourner des *membres d'énumération*

Vous pouvez retourner des *membres d'énumération* dans vos *fonctions de chemin*, même imbriquée dans un JSON (e.g. un `dict`).

Ils seront convertis vers leurs valeurs correspondantes (chaînes de caractères ici) avant d'être transmis au client :

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[18,21,23] *}

Sie sehen die JSON-<abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr> als:

```JSON
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
```

Sie haben bereits eine API erstellt, welche:

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`。

):
    return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}


@app.get("/items/")
async def read_items(commons: dict = Depends(common_parameters)):
    return {"message": "Hello Items!", "params": commons}


@app.get("/users/")
async def read_users(commons: dict = Depends(common_parameters)):
    return {"message": "Hello Users!", "params": commons}


client = TestClient(app)

def test_invalid_dict():
    with pytest.raises(AssertionError):
        app = FastAPI()

        class Item(BaseModel):
            title: str

        @app.get("/items/{id}")
        def read_items(id: dict[str, Item]):
            pass  # pragma: no cover


def test_invalid_simple_list():
    with pytest.raises(AssertionError):
        app = FastAPI()

        @app.get("/items/{id}")