)
from fastapi.datastructures import DefaultPlaceholder
from fastapi.dependencies.models import Dependant
from fastapi.dependencies.utils import get_flat_dependant, get_flat_params
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from fastapi.openapi.constants import METHODS_WITH_BODY, REF_PREFIX, REF_TEMPLATE
from fastapi.openapi.models import OpenAPI
from fastapi.params import Body, Param
from fastapi.responses import Response

```Python hl_lines="8"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

You can return a `dict`, `list`, singular values as `str`, `int`, etc.

You can also return Pydantic models (you'll see more about that later).

There are many other objects and models that will be automatically converted to JSON (including ORMs, etc). Try using your favorite ones, it's highly probable that they are already supported.

## Recap

* Import `FastAPI`.

Tất cả validation được xử lí bằng những thiết lập tốt và mạnh mẽ của **Pydantic**.

### Bảo mật và xác thực

Bảo mật và xác thực đã tích hợp mà không làm tổn hại tới cơ sở dữ liệu hoặc data models.

Tất cả cơ chế bảo mật định nghĩa trong OpenAPI, bao gồm:

* HTTP Basic.
* **OAuth2** (với **JWT tokens**). Xem hướng dẫn [OAuth2 with JWT](tutorial/security/oauth2-jwt.md){.internal-link target=_blank}.

github.com/modern-go/concurrent v0.0.0-20180228061459-e0a39a4cb421/go.mod h1:6dJC0mAP4ikYIbvyc7fijjWJddQyLn8Ig3JB5CqoB9Q=
github.com/modern-go/concurrent v0.0.0-20180306012644-bacd9c7ef1dd h1:TRLaZ9cD/w8PVh93nsPXa1VrQ6jlwL5oN8l14QlcNfg=
github.com/modern-go/concurrent v0.0.0-20180306012644-bacd9c7ef1dd/go.mod h1:6dJC0mAP4ikYIbvyc7fijjWJddQyLn8Ig3JB5CqoB9Q=

Erstellen Sie eine Variable `ALGORITHM` für den Algorithmus, der zum Signieren des JWT-Tokens verwendet wird, und setzen Sie sie auf `"HS256"`.

Erstellen Sie eine Variable für das Ablaufdatum des Tokens.

Definieren Sie ein Pydantic-Modell, das im Token-Endpunkt für die Response verwendet wird.

Erstellen Sie eine Hilfsfunktion, um einen neuen Zugriffstoken zu generieren.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="6  12-14  28-30  78-86"

            )
        ),
        options=save_options,
    )
    return model

  def _create_gather_model(self, input_type, use_variable) -> module.Module:
    class GatherModel(module.Module):
      """A simple model with a single gather."""

      def __init__(self, use_variable):
        """Initializes a GatherModel.

        Args:

import org.gradle.kotlin.dsl.support.serviceOf
import org.gradle.tooling.model.kotlin.dsl.EditorPosition
import org.gradle.tooling.model.kotlin.dsl.EditorReport
import org.gradle.tooling.model.kotlin.dsl.EditorReportSeverity
import org.gradle.tooling.model.kotlin.dsl.KotlinDslModelsParameters
import org.gradle.tooling.model.kotlin.dsl.KotlinDslScriptModel
import org.gradle.tooling.model.kotlin.dsl.KotlinDslScriptsModel

Importieren Sie `BaseSettings` aus Pydantic und erstellen Sie eine Unterklasse, ganz ähnlich wie bei einem Pydantic-Modell.

Auf die gleiche Weise wie bei Pydantic-Modellen deklarieren Sie Klassenattribute mit Typannotationen und möglicherweise Defaultwerten.

Sie können dieselben Validierungs-Funktionen und -Tools verwenden, die Sie für Pydantic-Modelle verwenden, z. B. verschiedene Datentypen und zusätzliche Validierungen mit `Field()`.

=== "Pydantic v2"

  // 1) Saved model related optimization like decompose resource ops
  // 2) Convert composite functions like lstm/rnns, along with proper function
  // inlining & dce.
  // 3) Lower static tensor list pass.

  // This decomposes resource ops like ResourceGather into read-variable op
  // followed by gather. This is used when the saved model import path is used

Und dann validieren wir diese Daten mit dem Pydantic-Modell (wobei wir die `ValidationError`-Exception abfangen), und wenn wir beim Lesen des JWT-Tokens oder beim Validieren der Daten mit Pydantic einen Fehler erhalten, lösen wir die zuvor erstellte `HTTPException` aus.

Dazu aktualisieren wir das Pydantic-Modell `TokenData` mit einem neuen Attribut `scopes`.