[FastAPI docs for Security](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/security/).
    """

    def __init__(
        self,
        *,
        flows: Annotated[
            Union[OAuthFlowsModel, Dict[str, Dict[str, Any]]],
            Doc(
                """
                The dictionary of OAuth2 flows.
                """
            ),
        ] = OAuthFlowsModel(),
        scheme_name: Annotated[

    subprocess.run(
        args, env={**os.environ, "LINENUMS": "true"}, cwd=lang_path, check=True
    )


def get_updated_config_content() -> Dict[str, Any]:
    config = get_en_config()
    languages = [{"en": "/"}]
    new_alternate: List[Dict[str, str]] = []
    # Language names sourced from https://quickref.me/iso-639-1
    # Contributors may wish to update or change these, e.g. to fix capitalization.

Vous pouvez ajouter à votre décorateur de *paramètre de chemin* un paramètre `responses`.

Il prend comme valeur un `dict` dont les clés sont des codes HTTP pour chaque réponse, comme `200`, et la valeur de ces clés sont d'autres `dict` avec des informations pour chacun d'eux.

Chacun de ces `dict` de réponse peut avoir une clé `model`, contenant un modèle Pydantic, tout comme `response_model`.

///

E então você pode redefinir as suas sobreposições (removê-las) definindo o `app.dependency_overrides` como um `dict` vazio:

```Python
app.dependency_overrides = {}
```

/// tip | "Dica"

Se você quer sobrepor uma dependência apenas para alguns testes, você pode definir a sobreposição no início do testes (dentro da função de teste) e reiniciá-la ao final (no final da função de teste).

* 变量 `items_s` 是一个 `set`，其中的每个元素都是 `bytes` 类型。

#### 字典

定义 `dict` 时，需要传入两个子类型，用逗号进行分隔。

第一个子类型声明 `dict` 的所有键。

第二个子类型声明 `dict` 的所有值：

```Python hl_lines="1  4"
{!../../docs_src/python_types/tutorial008.py!}
```

这表示：

* 变量 `prices` 是一个 `dict`：
    * 这个 `dict` 的所有键为 `str` 类型（可以看作是字典内每个元素的名称）。
    * 这个 `dict` 的所有值为 `float` 类型（可以看作是字典内每个元素的价格）。

### 类作为类型

你也可以将类声明为变量的类型。

* ভেরিয়েবল `items_s` হল একটি `set`, এবং এর প্রতিটি আইটেম হল `bytes` টাইপের।

#### ডিক্ট

একটি `dict` সংজ্ঞায়িত করতে, আপনি ২টি টাইপ প্যারামিটার কমা দ্বারা পৃথক করে দেবেন।

প্রথম টাইপ প্যারামিটারটি হল `dict`-এর কীগুলির জন্য।

দ্বিতীয় টাইপ প্যারামিটারটি হল `dict`-এর মানগুলির জন্য:

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008_py39.py!}
```

@app.put("/invalid-user/{user_id}")
def put_invalid_user(
    user_id: str, name: str = Body(), db: dict = Depends(get_database)
):
    db[user_id] = name
    raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid user")


@app.put("/user/{user_id}")
def put_user(user_id: str, name: str = Body(), db: dict = Depends(get_database)):
    db[user_id] = name
    return {"message": "OK"}


@pytest.fixture(autouse=True)

#### `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`.

如果你直接使用 `dict` 而不是 Pydantic 模型，那你将无法获得这种编辑器支持。

但是你根本不必担心这两者，传入的字典会自动被转换，你的输出也会自动被转换为 JSON。

## 任意 `dict` 构成的请求体

你也可以将请求体声明为使用某类型的键和其他类型值的 `dict`。

无需事先知道有效的字段/属性（在使用 Pydantic 模型的场景）名称是什么。

如果你想接收一些尚且未知的键，这将很有用。

---

其他有用的场景是当你想要接收其他类型的键时，例如 `int`。

这也是我们在接下来将看到的。

在下面的例子中，你将接受任意键为 `int` 类型并且值为 `float` 类型的 `dict`：

//// tab | Python 3.9+

default_config = {"approved-2": LabelSettings(await_label="awaiting-review", number=2)}


class Settings(BaseSettings):
    github_repository: str
    token: SecretStr
    debug: bool | None = False
    config: dict[str, LabelSettings] | Literal[""] = default_config


settings = Settings()
if settings.debug:
    logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
else:
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)