<img src="/img/tutorial/generate-clients/image08.png">

## Benefits

When using the automatically generated clients you would get **autocompletion** for:

* Methods.
* Request payloads in the body, query parameters, etc.
* Response payloads.

You would also have **inline errors** for everything.

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image08.png">

## Vorteile

Wenn Sie die automatisch generierten Clients verwenden, erhalten Sie **automatische Codevervollständigung** für:

* Methoden.
* Request-Payloads im Body, Query-Parameter, usw.
* Response-Payloads.

Außerdem erhalten Sie für alles **Inline-Fehlerberichte**.

Die Abhängigkeiten funktionieren weiterhin wie erwartet, und das **Beste daran** ist, dass die **Typinformationen erhalten bleiben**, was bedeutet, dass Ihr Editor Ihnen weiterhin **automatische Vervollständigung**, **Inline-Fehler**, usw. bieten kann. Das Gleiche gilt für andere Tools wie `mypy`.

Erstellen Sie diese dazu direkt vor dem Programm selbst, in derselben Zeile:

<div class="termy">

```console
// Erstelle eine Umgebungsvariable MY_NAME inline für diesen Programmaufruf
$ MY_NAME="Wade Wilson" python main.py

// main.py kann jetzt diese Umgebungsvariable lesen

Hello Wade Wilson from Python

// Die Umgebungsvariable existiert danach nicht mehr

The way it works is that you write the definition of the schema using YAML format inside the docstring of each function handling a route.

And it generates OpenAPI schemas.

That's how it works in Flask, Starlette, Responder, etc.

But then, we have again the problem of having a micro-syntax, inside of a Python string (a big YAML).

Bạn viết chuẩn Python với kiểu dữ liệu như sau:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Sau đó có thể được sử dụng:

```Python

```

...并根据您的数据库数据和相关凭据（也适用于 MySQL、MariaDB 或任何其他）对其进行调整。

!!! tip

    如果您想使用不同的数据库，这是就是您必须修改的地方。

### 创建 SQLAlchemy 引擎

第一步，创建一个 SQLAlchemy的“引擎”。

我们稍后会将这个`engine`在其他地方使用。

```Python hl_lines="8-10"
{!../../../docs_src/sql_databases/sql_app/database.py!}
```

#### 注意

参数:

```Python
connect_args={"check_same_thread": False}
```

You can use `async def` or normal `def`.

And you can declare dependencies with `async def` inside of normal `def` *path operation functions*, or `def` dependencies inside of `async def` *path operation functions*, etc.

It doesn't matter. **FastAPI** will know what to do.

!!! note

* In Codeblöcken innerhalb des Markdown-Dokuments, übersetzen Sie Kommentare (`# ein Kommentar`), aber lassen Sie den Rest unverändert.

* Ändern Sie nichts, was in "``" (Inline-Code) eingeschlossen ist.

* In Zeilen, die mit `===` oder `!!!` beginnen, übersetzen Sie nur den ` "... Text ..."`-Teil. Lassen Sie den Rest unverändert.

Here we define the config `env_file` inside of your Pydantic `Settings` class, and set the value to the filename with the dotenv file we want to use.

### Creating the `Settings` only once with `lru_cache`