本番環境では、上記の方法のいずれかの選択肢を採用することになるでしょう。

しかし、これはWebSocketsのサーバーサイドに焦点を当て、動作する例を示す最も簡単な方法です。

{* ../../docs_src/websockets_/tutorial001_py310.py hl[2,6:38,41:43] *}

## `websocket` を作成する { #create-a-websocket }

**FastAPI** アプリケーションで、`websocket` を作成します。

{* ../../docs_src/websockets_/tutorial001_py310.py hl[1,46:47] *}

/// note | 技術詳細

`from starlette.websockets import WebSocket` を使用しても構いません.

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial004_py310.py hl[9:15,18,27:28,30:32,41:43] *}

より詳しい内容は、[公式 Starlette ドキュメントの「テストでの lifespan の実行」](https://www.starlette.dev/lifespan/#running-lifespan-in-tests) を参照してください。

非推奨の `startup` および `shutdown` イベントについては、次のように `TestClient` を使用できます:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}

**FastAPI** 会创建一个 `BackgroundTasks` 类型的对象并作为该参数传入。

## 创建一个任务函数 { #create-a-task-function }

创建要作为后台任务运行的函数。

它只是一个可以接收参数的标准函数。

它可以是 `async def` 或普通的 `def` 函数，**FastAPI** 知道如何正确处理。

在这种情况下，任务函数将写入一个文件（模拟发送电子邮件）。

由于写操作不使用 `async` 和 `await`，我们用普通的 `def` 定义函数：

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}

首先，新建包含一些用于回调的 `APIRouter`。

{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[1,23] *}

### 创建回调*路径操作* { #create-the-callback-path-operation }

创建回调*路径操作*也使用之前创建的 `APIRouter`。

它看起来和常规 FastAPI *路径操作*差不多：

* 声明要接收的请求体，例如，`body: InvoiceEvent`
* 还要声明要返回的响应，例如，`response_model=InvoiceEventReceived`

{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[14:16,19:20,26:30] *}

回调*路径操作*与常规*路径操作*有两点主要区别：

<div align="center">
  <img src="https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_horizontal.png">
</div>

[![Python](https://img.shields.io/pypi/pyversions/tensorflow.svg)](https://badge.fury.io/py/tensorflow)
[![PyPI](https://badge.fury.io/py/tensorflow.svg)](https://badge.fury.io/py/tensorflow)
[![DOI](https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.4724125.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.4724125)

## TypeScript SDK 만들기 { #create-a-typescript-sdk }

간단한 FastAPI 애플리케이션으로 시작해 보겠습니다:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}

*경로 처리*에서 요청 페이로드와 응답 페이로드에 사용하는 모델을 `Item`, `ResponseMessage` 모델로 정의하고 있다는 점에 주목하세요.

### API 문서 { #api-docs }

`/docs`로 이동하면, 요청으로 보낼 데이터와 응답으로 받을 데이터에 대한 **스키마(schemas)**가 있는 것을 볼 수 있습니다:

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *}

Now let's review those changes step by step.

## OAuth2 Security scheme { #oauth2-security-scheme }

{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Define `File` and `Form` parameters { #define-file-and-form-parameters }

Create file and form parameters the same way you would for `Body` or `Query`:

{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py310.py hl[10:12] *}

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py310.py hl[3, 6:8] *}

### Sub-application { #sub-application }

Then, create your sub-application, and its *path operations*.

This sub-application is just another standard FastAPI application, but this is the one that will be "mounted":

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py310.py hl[11, 14:16] *}

### Mount the sub-application { #mount-the-sub-application }

You can declare a parameter of type `Response` in your *path operation function*.

And then you can set cookies in that *temporal* response object.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}

And then you can return any object you need, as you normally would (a `dict`, a database model, etc).

And if you declared a `response_model`, it will still be used to filter and convert the object you returned.