```

в таком случае он является "вызываемым".

## Классы как зависимости

Вы можете заметить, что для создания экземпляра класса в Python используется тот же синтаксис.

Например:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

В данном случае `fluffy` является экземпляром класса `Cat`.

something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

상기와 같은 방식으로 "호출(실행)" 할 수 있다면 "호출 가능"이 됩니다.

## 의존성으로서의 클래스

파이썬 클래스의 인스턴스를 생성하기 위해 사용하는 것과 동일한 문법을 사용한다는 걸 알 수 있습니다.

예를 들어:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

이 경우에 `fluffy`는 클래스 `Cat`의 인스턴스입니다. 그리고 우리는 `fluffy`를 만들기 위해서 `Cat`을 "호출"했습니다.

## Klassen als Abhängigkeiten

Möglicherweise stellen Sie fest, dass Sie zum Erstellen einer Instanz einer Python-Klasse die gleiche Syntax verwenden.

Zum Beispiel:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

In diesem Fall ist `fluffy` eine Instanz der Klasse `Cat`.

または

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

これを「呼び出し可能」なものと呼びます。

## 依存関係としてのクラス

Pythonのクラスのインスタンスを作成する際に、同じ構文を使用していることに気づくかもしれません。

例えば:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

この場合、`fluffy`は`Cat`クラスのインスタンスです。

そして`fluffy`を作成するために、`Cat`を「呼び出している」ことになります。

```

then it is a "callable".

## Classes as dependencies

You might notice that to create an instance of a Python class, you use that same syntax.

For example:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

In this case, `fluffy` is an instance of the class `Cat`.

And to create `fluffy`, you are "calling" `Cat`.

something()
```

⚖️

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

⤴️ ⚫️ "🇧🇲".

## 🎓 🔗

👆 5️⃣📆 👀 👈 ✍ 👐 🐍 🎓, 👆 ⚙️ 👈 🎏 ❕.

🖼:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

👉 💼, `fluffy` 👐 🎓 `Cat`.

& ✍ `fluffy`, 👆 "🤙" `Cat`.

, 🐍 🎓 **🇧🇲**.

something()
```

或者

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

这就是 "可调用对象"。

## 类作为依赖项

您可能会注意到，要创建一个 Python 类的实例，您可以使用相同的语法。

举个例子:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

在这个例子中, `fluffy` 是一个 `Cat` 类的实例。

为了创建 `fluffy`，你调用了 `Cat` 。

所以，Python 类也是 **可调用对象**。

    E `Field` do Pydantic retorna uma instância de `FieldInfo` também.

    `Body` também retorna objetos de uma subclasse de `FieldInfo` diretamente. E tem outras que você verá mais tarde que são subclasses da classe `Body`.

from starlette.routing import Route

app = FastAPI()


class APIRouteA(APIRoute):
    x_type = "A"


class APIRouteB(APIRoute):
    x_type = "B"


class APIRouteC(APIRoute):
    x_type = "C"


router_a = APIRouter(route_class=APIRouteA)
router_b = APIRouter(route_class=APIRouteB)
router_c = APIRouter(route_class=APIRouteC)


@router_a.get("/")
def get_a():
    return {"msg": "A"}

In the previous example, because the classes were different, we had to use the `response_model` parameter. But that also means that we don't get the support from the editor and tools checking the function return type.

But in most of the cases where we need to do something like this, we want the model just to **filter/remove** some of the data as in this example.