from sqlalchemy import StaticPool
from sqlmodel import SQLModel, create_engine
from sqlmodel.main import default_registry

from tests.utils import needs_py310


def clear_sqlmodel():
    # Clear the tables in the metadata for the default base model
    SQLModel.metadata.clear()
    # Clear the Models associated with the registry, to avoid warnings
    default_registry.dispose()


@pytest.fixture(
    name="client",

from sqlalchemy import StaticPool
from sqlmodel import SQLModel, create_engine
from sqlmodel.main import default_registry

from tests.utils import needs_py310


def clear_sqlmodel():
    # Clear the tables in the metadata for the default base model
    SQLModel.metadata.clear()
    # Clear the Models associated with the registry, to avoid warnings
    default_registry.dispose()


@pytest.fixture(
    name="client",

Example:

    Source (English):

        «««
        <abbr title="Object Relational Mapper: a fancy term for a library where some classes represent SQL tables and instances represent rows in those tables">ORM</abbr>
        »»»

    Result (German):

        «««

Wenn Sie mit **GraphQL** arbeiten möchten oder müssen, ist <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">**Strawberry**</a> die **empfohlene** Bibliothek, da deren Design **FastAPIs** Design am nächsten kommt und alles auf **Typannotationen** basiert.

Abhängig von Ihrem Anwendungsfall könnten Sie eine andere Bibliothek vorziehen, aber wenn Sie mich fragen würden, würde ich Ihnen wahrscheinlich empfehlen, **Strawberry** auszuprobieren.

Das funktioniert genauso wie mit Pydantic-Modellen. Und tatsächlich wird es unter der Haube mittels Pydantic auf die gleiche Weise bewerkstelligt.

/// info | Info

Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können.

Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden.

            <type>pom</type>
            <scope>compile</scope>
        </dependency>

        <!-- For tests only. Must be in compile scope such that the Teamcity generate goal is able to compile the tests -->
        <dependency>
            <groupId>io.mockk</groupId>
            <artifactId>mockk-jvm</artifactId>
            <version>${mockk.version}</version>
        </dependency>

### German instructions about difficult to translate technical terms (written in first person, which is you)

    * Prüfen, ob er ein optionales Attribut `is_offer` hat, das ein `bool` sein muss, falls vorhanden.
    * All dies würde auch für tief verschachtelte JSON-Objekte funktionieren.
* Automatisch von und nach JSON konvertieren.
* Alles mit OpenAPI dokumentieren, welches verwendet werden kann von:
    * Interaktiven Dokumentationssystemen.
    * Automatisch Client-Code generierenden Systemen für viele Sprachen.

common:cuda_clang --copt=-Qunused-arguments
# Select supported compute capabilities (supported graphics cards).
# This is the same as the official TensorFlow builds.
# See https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute
# `compute_XY` enables PTX embedding in addition to SASS. PTX
# is forward compatible beyond the current compute capability major
# release while SASS is only forward compatible inside the current

* 🔧 Add changelog URL to `pyproject.toml`, shows in PyPI. PR [#11152](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/11152) by [@Pierre-VF](https://github.com/Pierre-VF).
* 👷 Do not sync labels as it overrides manually added labels. PR [#12024](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12024) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).