* `Field(index=True)`는 SQLModel에 해당 열에 대해 **SQL 인덱스**를 생성하도록 지시합니다. 이를 통해 데이터베이스에서 이 열로 필터링된 데이터를 읽을 때 더 빠르게 조회할 수 있습니다.

    SQLModel은 `str`으로 선언된 항목이 SQL 데이터베이스에서 `TEXT` (또는 데이터베이스에 따라 `VARCHAR`) 유형의 열로 저장된다는 것을 인식합니다.

### 엔진 생성하기 { #create-an-engine }

SQLModel의 `engine` (내부적으로는 SQLAlchemy `engine`)은 데이터베이스에 대한 **연결을 유지**하는 역할을 합니다.

```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 }

Şimdi aynı proje dizininde `Dockerfile` adlı bir dosya oluşturun ve içine şunları yazın:

```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 }

Ahora, en el mismo directorio del proyecto, crea un archivo `Dockerfile` con:

```{ .dockerfile .annotate }

```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 }

Erstellen Sie nun im selben Projektverzeichnis eine Datei `Dockerfile` mit:

```{ .dockerfile .annotate }

```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 }

Agora, no mesmo diretório do projeto, crie um arquivo `Dockerfile` com:

```{ .dockerfile .annotate }
# (1)!

```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 }

Тепер у тій самій директорії проєкту створіть файл `Dockerfile` з вмістом:

```{ .dockerfile .annotate }

map-get($utility, css-variable-name), map-get($utility, class));\n\n    // State params to generate pseudo-classes\n    $state: if(map-has-key($utility, state), map-get($utility, state), ());\n\n    $infix: if($property-class == \"\" and str-slice($infix, 1, 1) == \"-\", str-slice($infix, 2), $infix);\n\n    // Don't prefix if value key is null (e.g. with shadow class)\n    $property-class-modifier: if($key, if($property-class == \"\" and $infix == \"\", \"\", \"-\") + $key, \"\");\n\n    @if map-get($utility,...

各 *path operation* のパスは次のように `/` で始める必要があるため:

```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
    ...
```

...prefix の末尾に `/` を含めてはいけません。

この場合の prefix は `/items` です。

また、`tags` のリストや追加の `responses` を、このルーターに含まれるすべての *path operations* に適用するよう追加できます。

    ss << "{";
    size_t i = 0;
    for (const auto& e : v) {
      if (i != 0) {
        ss << ", ";
      }
      ss << e.ToString();
      ++i;
    }
    ss << "}";
    return ss.str();
  }

  void VerifyFDefNodes(const tensorflow::FunctionDef& fdef,
                       const std::unordered_set<std::string>& nodes) {
    ASSERT_EQ(nodes.size(), fdef.node_def_size())

e","tmpLocale","relativeTimeRounding","roundingFunction","relativeTimeThreshold","threshold","limit","myMoment","HTML5_FMT","DATETIME_LOCAL","DATETIME_LOCAL_SECONDS","DATETIME_LOCAL_MS","TIME","TIME_SECONDS","TIME_MS","pluralForm","pluralize","f","str","plurals","months$1","weekdaysParseExact","pluralForm$1","pluralize$1","plurals$1","symbolMap","1","2","3","4","5","6","7","8","9","0","months$2","symbolMap$1","numberMap","١","٢","٣","٤","٥","٦","٧","٨","٩","٠","pluralForm$2","pluralize$2","plura...