import static com.google.common.collect.testing.testers.CollectionSpliteratorTester.getSpliteratorNotImmutableCollectionAllowsRemoveMethod;
import static java.util.Arrays.asList;
import static java.util.Collections.emptySet;
import static java.util.Collections.singleton;
import static java.util.Collections.unmodifiableSet;

import com.google.common.annotations.GwtIncompatible;

     */
    @Nonnull
    static Builder mvn(
            @Nonnull String[] args, @Nonnull Logger logger, @Nonnull MessageBuilderFactory messageBuilderFactory) {
        return mvn(Arrays.asList(args), logger, messageBuilderFactory);
    }

    /**
     * Creates a new Builder instance for constructing a Maven ParserRequest.
     *
     * @param args the command-line arguments

* Змінна `items_s` це `set`, і кожен його елемент типу `bytes`.

#### Dict (словник)

Щоб оголосити `dict`, вам потрібно передати 2 параметри типу, розділені комами.

Перший параметр типу для ключа у `dict`.

Другий параметр типу для значення у `dict`:

//// tab | Python 3.8 і вище

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

# JSON кодировщик

В некоторых случаях может потребоваться преобразование типа данных (например, Pydantic-модели) в тип, совместимый с JSON (например, `dict`, `list` и т.д.).

Например, если необходимо хранить его в базе данных.

Для этого **FastAPI** предоставляет функцию `jsonable_encoder()`.

## Использование `jsonable_encoder`

Представим, что у вас есть база данных `fake_db`, которая принимает только JSON-совместимые данные.

更新部分数据时，可以在 Pydantic 模型的 `.dict()` 中使用 `exclude_unset` 参数。

比如，`item.dict(exclude_unset=True)`。

这段代码生成的 `dict` 只包含创建 `item` 模型时显式设置的数据，而不包括默认值。

然后再用它生成一个只含已设置（在请求中所发送）数据，且省略了默认值的 `dict`：

```Python hl_lines="34"
{!../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

### 使用 Pydantic 的 `update` 参数

接下来，用 `.copy()` 为已有模型创建调用 `update` 参数的副本，该参数为包含更新数据的 `dict`。

Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic.

Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também.

## Corpos de `dict`s arbitrários

Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.

/// info

In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie deprecated (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.

Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.

///

    InputStream getInputStream() throws IOException;

    /**
     * Provides a user-friendly hint about the location of the source. This could be a local file path, a URI or just an
     * empty string. The intention is to assist users during error reporting.
     *
     * @return A user-friendly hint about the location of the source, never {@code null}.
     */
    String getLocation();

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

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