// Fetches any input mappings requested via
// TF_ImportGraphDefOptionsAddInputMapping() that didn't appear in the GraphDef
// and weren't used as input to any node in the imported graph def. The number
// of fetched mappings is returned in `num_missing_unused_input_mappings`. The
// array of each mapping's source node name is returned in `src_names`, and the

Par exemple, à l'intérieur d'une *fonction de chemin d'accès* `async`, vous pouvez obtenir le contenu avec :

```Python
contents = await myfile.read()
```

Si vous êtes dans une *fonction de chemin d'accès* `def` normale, vous pouvez accéder directement à `UploadFile.file`, par exemple :

```Python
contents = myfile.file.read()
```

/// note | Détails techniques `async`

Por ejemplo, dentro de una *path operation function* `async` puedes obtener los contenidos con:

```Python
contents = await myfile.read()
```

Si estás dentro de una *path operation function* normal `def`, puedes acceder al `UploadFile.file` directamente, por ejemplo:

```Python
contents = myfile.file.read()
```

/// note | Detalles Técnicos de `async`

Вы пишете стандартный Python с типами:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Объявляем параметр как `str`
# и получаем поддержку редактора кода внутри функции
def main(user_id: str):
    return user_id


# Модель Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Это можно использовать так:

```Python

Türleriyle standart Python yazarsınız:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Bir değişkeni str olarak belirt
# ve fonksiyon içinde editör desteği al
def main(user_id: str):
    return user_id


# Bir Pydantic modeli
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Sonra şöyle kullanabilirsiniz:

```Python

* Создайте файл `main.py` со следующим содержимым:

```Python
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### Dockerfile { #dockerfile }

    * 如果你先运行过 `await myfile.read()`，然后需要再次读取内容时，这尤其有用。
* `close()`：关闭文件。

由于这些方法都是 `async` 方法，你需要对它们使用 await。

例如，在 `async` *路径操作函数* 内，你可以这样获取内容：

```Python
contents = await myfile.read()
```

如果是在普通 `def` *路径操作函数* 内，你可以直接访问 `UploadFile.file`，例如：

```Python
contents = myfile.file.read()
```

/// note | `async` 技术细节

当你使用这些 `async` 方法时，**FastAPI** 会在线程池中运行相应的文件方法并等待其完成。

///

```python
from typing import Any


def some_function(data: Any):
    print(data)
```

### Generische Typen { #generic-types }

Escribes Python estándar con tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declara una variable como un str
# y obtiene soporte del editor dentro de la función
def main(user_id: str):
    return user_id


# Un modelo de Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Que luego puede ser usado como:

```Python

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Deklarieren Sie eine Variable als ein str
# und bekommen Sie Editor-Unterstützung innerhalb der Funktion
def main(user_id: str):
    return user_id


# Ein Pydantic-Modell
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Das kann nun wie folgt verwendet werden:

```Python