from typing import Dict

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/keyword-weights/", response_model=Dict[str, float])
async def read_keyword_weights():

Übergeben Sie der Funktion `*` als ersten Parameter.

It will take the `dict` at `result.value`, and take each of its keys and values and pass them as key-values to `UserInDB` as keyword arguments.

So, if the `dict` contains:

```Python
{
    "username": "johndoe",
    "hashed_password": "some_hash",
}
```

It will be passed to `UserInDB` as:

```Python

파이썬에서의 "**호출 가능**"은 파이썬이 함수처럼 "호출"할 수 있는 모든 것입니다.

따라서, 만약 당신이 `something`(함수가 아닐 수도 있음) 객체를 가지고 있고,

```Python
something()
```

또는

```Python
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:

* Fix testing OAuth2 security scopes when using dependency overrides. PR [#1549](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/1549) by [@amacfie](https://github.com/amacfie).
* Fix Model for JSON Schema keyword `not` as a JSON Schema instead of a list. PR [#1548](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/1548) by [@v-do](https://github.com/v-do).

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/keyword-weights/", response_model=dict[str, float])
async def read_keyword_weights():

关键因素是依赖项应该是 "可调用对象"。

Python 中的 "**可调用对象**" 是指任何 Python 可以像函数一样 "调用" 的对象。

所以，如果你有一个对象 `something` (可能*不是*一个函数)，你可以 "调用" 它(执行它)，就像：

```Python
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

                                        "type": "object",
                                        "additionalProperties": {"type": "number"},
                                    }
                                }
                            },
                        }
                    },
                    "summary": "Read Keyword Weights",

"**🇧🇲**" 🐍 🕳 👈 🐍 💪 "🤙" 💖 🔢.

, 🚥 👆 ✔️ 🎚 `something` (👈 💪 _🚫_ 🔢) & 👆 💪 "🤙" ⚫️ (🛠️ ⚫️) 💖:

```Python
something()
```

⚖️

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

⤴️ ⚫️ "🇧🇲".

## 🎓 🔗

👆 5️⃣📆 👀 👈 ✍ 👐 🐍 🎓, 👆 ⚙️ 👈 🎏 ❕.

🖼:

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

!!! tip
    Instead of passing each of the keyword arguments to `Item` and reading each one of them from the Pydantic *model*, we are generating a `dict` with the Pydantic *model*'s data with:

    `item.dict()`

    and then we are passing the `dict`'s key-value pairs as the keyword arguments to the SQLAlchemy `Item`, with:

    `Item(**item.dict())`