from fastapi import FastAPI, Response
from fastapi.responses import RedirectResponse

app = FastAPI()


@app.get("/portal", response_model=None)
async def get_portal(teleport: bool = False) -> Response | dict:
    if teleport:
        return RedirectResponse(url="https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ")

def slugify(text: str) -> str:
    return py_slugify(
        text,
        replacements=[
            ("`", ""),  # `dict`s -> dicts
            ("'s", "s"),  # it's -> its
            ("'t", "t"),  # don't -> dont
            ("**", ""),  # **FastAPI**s -> FastAPIs
        ],
    )


def get_en_config() -> dict[str, Any]:
    return mkdocs.utils.yaml_load(en_config_path.read_text(encoding="utf-8"))

from fastapi import FastAPI, Response
from fastapi.responses import RedirectResponse

app = FastAPI()


@app.get("/portal", response_model=None)
async def get_portal(teleport: bool = False) -> Union[Response, dict]:
    if teleport:
        return RedirectResponse(url="https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ")

/// info | Informação

No Pydantic v1, o método era chamado `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda suportado) no Pydantic v2 e renomeado para `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` em vez disso se puder usar Pydantic v2.

///

/// info | Informação

func httpTracerMiddleware(h http.Handler) http.Handler {
	return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
		// Setup a http request response recorder - this is needed for
		// http stats requests and audit if enabled.
		respRecorder := xhttp.NewResponseRecorder(w)

		// Setup a http request body recorder
		reqRecorder := &xhttp.RequestRecorder{Reader: r.Body}
		r.Body = reqRecorder

import static com.google.common.collect.testing.Helpers.mapEntry;
import static com.google.common.truth.Truth.assertThat;
import static com.google.common.truth.Truth.assertWithMessage;
import static java.util.Arrays.asList;
import static java.util.Collections.emptyMap;
import static java.util.Collections.singleton;
import static java.util.Collections.singletonMap;

import com.google.common.annotations.GwtCompatible;

			poolsInfo, _ = getPoolsInfo(ctx2, allDisks)
			cancel()
		}
	}

	domain := globalDomainNames
	services := madmin.Services{
		LDAP:          ldap,
		Logger:        log,
		Audit:         audit,
		Notifications: notifyTarget,
	}
	{
		ctx2, cancel := context.WithTimeout(ctx, operationTimeout)
		services.KMSStatus = fetchKMSStatus(ctx2)
		cancel()
	}

    byte[] bytes = HashTestUtils.ascii(input);
    String toString = "name";
    HashFunction func = new ChecksumHashFunction(supplier, 32, toString);
    assertEquals(expected, func.hashBytes(bytes).asInt());
    assertEquals(toString, func.toString());
  }

app = FastAPI()


async def common_parameters(
    q: Union[str, None] = None, skip: int = 0, limit: int = 100
):
    return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}


CommonsDep = Annotated[dict, Depends(common_parameters)]


@app.get("/items/")
async def read_items(commons: CommonsDep):
    return commons


@app.get("/users/")
async def read_users(commons: CommonsDep):

以下のようにリストの中の項目でも:

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Pydanticモデルではなく、`dict`を直接使用している場合はこのようなエディタのサポートは得られません。

しかし、それらについて心配する必要はありません。入力された辞書は自動的に変換され、出力も自動的にJSONに変換されます。

## 任意の`dict`のボディ

また、ある型のキーと別の型の値を持つ`dict`としてボディを宣言することもできます。

有効なフィールド・属性名を事前に知る必要がありません（Pydanticモデルの場合のように）。

これは、まだ知らないキーを受け取りたいときに便利だと思います。

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