from enum import Enum

from fastapi import FastAPI


class ModelName(str, Enum):
    alexnet = "alexnet"
    resnet = "resnet"
    lenet = "lenet"


app = FastAPI()


@app.get("/models/{model_name}")
async def get_model(model_name: ModelName):
    if model_name is ModelName.alexnet:
        return {"model_name": model_name, "message": "Deep Learning FTW!"}

    if model_name.value == "lenet":

from docs_src.path_params.tutorial005_py39 import app

client = TestClient(app)


def test_get_enums_alexnet():
    response = client.get("/models/alexnet")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"model_name": "alexnet", "message": "Deep Learning FTW!"}


def test_get_enums_lenet():
    response = client.get("/models/lenet")
    assert response.status_code == 200

/// info | 정보

<a href="https://docs.python.org/3/library/enum.html" class="external-link" target="_blank">열거형(또는 enums)</a>은 파이썬 버전 3.4 이후로 사용 가능합니다.

///

/// tip | 팁

혹시 궁금하다면, "AlexNet", "ResNet", 그리고 "LeNet"은 그저 기계 학습 <abbr title="기술적으로 정확히는 딥 러닝 모델 구조">모델</abbr>들의 이름입니다.

///

### *경로 매개변수* 선언

생성한 열거형 클래스(`ModelName`)를 사용하는 타입 어노테이션으로 *경로 매개변수*를 만듭니다:

Then create class attributes with fixed values, which will be the available valid values:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[1,6:9] *}

/// tip

If you are wondering, "AlexNet", "ResNet", and "LeNet" are just names of Machine Learning <abbr title="Technically, Deep Learning model architectures">models</abbr>.

///

### Declare a *path parameter* { #declare-a-path-parameter }

/// info | 说明

Python 3.4 及之后版本支持<a href="https://docs.python.org/zh-cn/3/library/enum.html" class="external-link" target="_blank">枚举（即 enums）</a>。

///

/// tip | 提示

**AlexNet**、**ResNet**、**LeNet** 是机器学习<abbr title="技术上来说是深度学习模型架构">模型</abbr>。

///

### 声明*路径参数*

使用 Enum 类（`ModelName`）创建使用类型注解的*路径参数*：

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[16] *}

### 查看文档