{* ../../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`.

O resultado de chamar a função é algo que pode ser codificado com o padrão do Python [`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps).

你可以使用 `jsonable_encoder` 來處理。

它接收一個物件（例如 Pydantic 模型），並回傳一個與 JSON 相容的版本：

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

在此範例中，它會把 Pydantic 模型轉成 `dict`，並將 `datetime` 轉成 `str`。

呼叫後的結果可以用 Python 標準的 [`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps) 進行編碼。

它不會回傳一個包含 JSON 內容的大型 `str`（字串）。它會回傳 Python 標準的資料結構（例如 `dict`），其中的值與子值都與 JSON 相容。

/// note

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] *}

在这个例子中，它将Pydantic模型转换为`dict`，并将`datetime`转换为`str`。

调用它的结果后就可以使用Python标准编码中的[`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps)。

这个操作不会返回一个包含JSON格式（作为字符串）数据的庞大的`str`。它将返回一个Python标准数据结构（例如`dict`），其值和子值都与JSON兼容。

/// note | 注意

        },
    )
    assert response.json() == {
        "name": "Fooz",
        "description": "Item description",
        "price": 3,
        "tax": 10.5,
        "tags": ["tag1", "tag2"],
    }


def test_patch_name(client: TestClient):
    response = client.patch(
        "/items/bar",
        json={"name": "Barz"},
    )
    assert response.json() == {
        "name": "Barz",

    assert response.status_code == 404
    assert response.json() == {"detail": "Item not found"}


def test_create_item():
    response = client.post(
        "/items/",
        headers={"X-Token": "coneofsilence"},
        json={"id": "foobar", "title": "Foo Bar", "description": "The Foo Barters"},
    )
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {
        "id": "foobar",
        "title": "Foo Bar",

        "/items/123",
        json={"name": "Foo", "price": 50.1},
    )
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {
        "item_id": 123,
        "name": "Foo",
        "price": 50.1,
        "description": None,
        "tax": None,
    }


def test_put_with_no_data(client: TestClient):
    response = client.put("/items/123", json={})
    assert response.status_code == 422

**FastAPI** возьмёт Pydantic-модель оттуда, сгенерирует JSON‑схему и поместит её в нужное место.

Нужное место:

* В ключе `content`, значением которого является другой JSON‑объект (`dict`), содержащий:
    * Ключ с типом содержимого, например `application/json`, значением которого является другой JSON‑объект, содержащий:
        * Ключ `schema`, значением которого является JSON‑схема из модели — вот нужное место.

```bash
# Export Solr documents as JSON
curl "http://solr-server:8983/solr/collection1/select?q=*:*&rows=10000&wt=json" \
  -o solr-export.json
```

**Step 2: Transform to Fess Format**

Create a transformation script to map Solr fields to Fess fields:

```python
import json

# Load Solr export
with open('solr-export.json', 'r') as f:
    solr_data = json.load(f)

# Transform documents

Refer to the dashboard [json file here](https://raw.githubusercontent.com/minio/minio/master/docs/metrics/prometheus/grafana/minio-dashboard.json).

![Grafana](https://raw.githubusercontent.com/minio/minio/master/docs/metrics/prometheus/grafana/grafana-minio.png)

중첩 모델을 잘 처리하지 못합니다. 즉, 요청의 JSON body가 내부 필드를 가진 JSON 객체이고 그 내부 필드들이 다시 중첩된 JSON 객체인 경우, 제대로 문서화하고 검증할 수 없습니다.

/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것

Python 타입을 사용해 뛰어난 에디터 지원을 제공하기.

강력한 의존성 주입 시스템을 갖추기. 코드 반복을 최소화하는 방법을 찾기.

///