cat >pythons.txt <<EOF
$VERSION
$VERSION-dev
$VERSION-venv
EOF
else
  cat >pythons.txt <<EOF
$VERSION
$VERSION-dev
$VERSION-venv
$VERSION-distutils
EOF
fi

/setup.packages.sh pythons.txt

# Python 3.10 include headers fix:
# sysconfig.get_path('include') incorrectly points to /usr/local/include/python

Ancak, ne yazık ki, yararlı hiçbir şey elde edemediniz:

<img src="/img/python-types/image01.png">

### Tipleri ekle

Önceki sürümden sadece bir satırı değiştirelim.

Tam olarak bu parçayı, işlevin parametrelerini  değiştireceğiz:

```Python
    first_name, last_name
```

ve bu hale getireceğiz:

```Python
    first_name: str, last_name: str
```

Bu kadar.

# Python 类型提示简介

**Python 3.6+ 版本**加入了对"类型提示"的支持。

这些**"类型提示"**是一种新的语法（在 Python 3.6 版本加入）用来声明一个变量的<abbr title="例如：str、int、float、bool">类型</abbr>。

通过声明变量的类型，编辑器和一些工具能给你提供更好的支持。

这只是一个关于 Python 类型提示的**快速入门 / 复习**。它仅涵盖与 **FastAPI** 一起使用所需的最少部分...实际上只有很少一点。

整个 **FastAPI** 都基于这些类型提示构建，它们带来了许多优点和好处。

但即使你不会用到 **FastAPI**，了解一下类型提示也会让你从中受益。

/// note

如果你已经精通 Python，并且了解关于类型提示的一切知识，直接跳到下一章节吧。

///

## 动机

让我们从一个简单的例子开始：

따라서, 다음과 같이 Pydantic 객체 `user_in`을 생성할 수 있습니다:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

그 다음, 다음과 같이 호출합니다:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

이제 변수 `user_dict`에 데이터가 포함된 `dict`를 가지게 됩니다(이는 Pydantic 모델 객체가 아닌 `dict`입니다).

그리고 다음과 같이 호출하면:

```Python
print(user_dict)
```

Python의 `dict`가 다음과 같이 출력됩니다:

```Python
{

# Setup Python
COPY setup.python.sh /setup.python.sh
COPY builder.requirements.txt /builder.requirements.txt
RUN /setup.python.sh python3.9 /builder.requirements.txt
RUN /setup.python.sh python3.10 /builder.requirements.txt
RUN /setup.python.sh python3.11 /builder.requirements.txt
RUN /setup.python.sh python3.13 /builder.requirements.txt
RUN /setup.python.sh python3.13-nogil /builder.requirements.txt

venv_dir=$(mktemp -d)
if [[ $(uname -s) != MSYS_NT* ]]; then
  "python${TFCI_PYTHON_VERSION}" -m venv "$venv_dir"
  python="$venv_dir/bin/python3"
else
  # When using the Linux-like path, venv creation quietly fails, which is
  # why it's converted here.
  venv_dir=$(cygpath -m $venv_dir)
  "/c/python${TFCI_PYTHON_VERSION}/python.exe" -m venv "$venv_dir"
  python="$venv_dir/Scripts/python.exe"
fi

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

und dann aufrufen:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

haben wir jetzt ein `dict` mit den Daten in der Variablen `user_dict` (es ist ein `dict` statt eines Pydantic-Modellobjekts).

Und wenn wir aufrufen:

```Python
print(user_dict)
```

자세한 내용은 <a href="https://docs.python.org/3/library/__main__.html" class="external-link" target="_blank">공식 Python 문서</a>를 확인하세요

///

## 디버거로 코드 실행

코드에서 직접 Uvicorn 서버를 실행하고 있기 때문에 디버거에서 직접 Python 프로그램(FastAPI 애플리케이션)을 호출할 수 있습니다.

---

예를 들어 Visual Studio Code에서 다음을 수행할 수 있습니다.

* "Debug" 패널로 이동합니다.
* "Add configuration...".
* "Python"을 선택합니다.
* "`Python: Current File (Integrated Terminal)`" 옵션으로 디버거를 실행합니다.

</div>

////

## Ler Variáveis de Ambiente no Python { #read-env-vars-in-python }

Você também pode criar variáveis de ambiente **fora** do Python, no terminal (ou com qualquer outro método) e depois **lê-las no Python**.

Por exemplo, você poderia ter um arquivo `main.py` com:

```Python hl_lines="3"
import os

name = os.getenv("MY_NAME", "World")
print(f"Hello {name} from Python")
```

/// tip | Dica

</div>

////

## Leer Variables de Entorno en Python { #read-env-vars-in-python }

También podrías crear variables de entorno **fuera** de Python, en la terminal (o con cualquier otro método), y luego **leerlas en Python**.

Por ejemplo, podrías tener un archivo `main.py` con:

```Python hl_lines="3"
import os

name = os.getenv("MY_NAME", "World")
print(f"Hello {name} from Python")
```

/// tip | Consejo