## `Path` 임포트 { #import-path }

먼저 `fastapi`에서 `Path`를 임포트하고, `Annotated`도 임포트합니다:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}

/// info | 정보

FastAPI는 0.95.0 버전에서 `Annotated` 지원을 추가했고(그리고 이를 권장하기 시작했습니다).

더 오래된 버전이 있다면 `Annotated`를 사용하려고 할 때 오류가 발생합니다.

이는 [HTTPX](https://www.python-httpx.org)를 기반으로 하며, 이는 Requests를 기반으로 설계되었기 때문에 매우 친숙하고 직관적입니다.

이를 사용하면 **FastAPI**에서 [pytest](https://docs.pytest.org/)를 직접 사용할 수 있습니다.

## `TestClient` 사용하기 { #using-testclient }

/// info | 정보

`TestClient` 사용하려면, 우선 [`httpx`](https://www.python-httpx.org)를 설치해야 합니다.

[가상 환경](../virtual-environments.md)을 만들고, 활성화한 뒤 설치하세요. 예시:

```console
$ pip install httpx
```

///

## 导入 `Path` { #import-path }

首先，从 `fastapi` 导入 `Path`，并导入 `Annotated`：

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}

/// info | 信息

FastAPI 在 0.95.0 版本添加了对 `Annotated` 的支持（并开始推荐使用它）。

如果你使用的是更旧的版本，尝试使用 `Annotated` 会报错。

请确保在使用 `Annotated` 之前，将 FastAPI 版本[升级](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions)到至少 0.95.1。

///

Et également que vous n'envoyez pas de données qui auraient dû être filtrées par un `response_model`.

///

### En savoir plus { #more-info }

/// note | Détails techniques

Vous pouvez également utiliser `from starlette.responses import Response` ou `from starlette.responses import JSONResponse`.

# 表单模型 { #form-models }

你可以在 FastAPI 中使用 **Pydantic 模型**声明**表单字段**。

/// info | 信息

要使用表单，首先安装 [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart)。

确保你创建一个[虚拟环境](../virtual-environments.md)，激活它，然后再安装，例如：

```console
$ pip install python-multipart
```

///

/// note | 注意

自 FastAPI 版本 `0.113.0` 起支持此功能。🤓

///

## 表单的 Pydantic 模型 { #pydantic-models-for-forms }

### Перевірте автоматичну документацію API { #check-the-automatic-api-docs }

Тепер запустіть команду `fastapi`:

<div class="termy">

```console
$ fastapi dev

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

І відкрийте документацію за адресою [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).

        for (final String sessionId : runningProcessMap.keySet()) {
            if (logger.isInfoEnabled()) {
                logger.info("Stopping process {}", sessionId);
            }
            if (destroyProcess(sessionId) == 0 && logger.isInfoEnabled()) {
                logger.info("Stopped process {}", sessionId);
            }
        }
    }

    /**

# 데이터 스트리밍 { #stream-data }

JSON으로 구조화할 수 있는 데이터를 스트리밍하려면 [JSON Lines 스트리밍](../tutorial/stream-json-lines.md)을 사용하세요.

하지만 순수 바이너리 데이터나 문자열을 스트리밍하려면 다음과 같이 하면 됩니다.

/// info | 정보

FastAPI 0.134.0에 추가되었습니다.

///

## 사용 예시 { #use-cases }

예를 들어 AI LLM 서비스의 출력에서 바로 순수 문자열을 스트리밍하고 싶다면 이를 사용할 수 있습니다.

또한 큰 바이너리 파일을 스트리밍하는 데 사용할 수 있습니다. 한 번에 모두 메모리로 읽지 않고, 읽는 즉시 데이터 청크를 순차적으로 스트리밍합니다.

# JSON Lines をストリームする { #stream-json-lines }

データのシーケンスを**「ストリーム」**で送りたい場合、**JSON Lines** を使って実現できます。

/// info | 情報

FastAPI 0.134.0 で追加されました。

///

## ストリームとは { #what-is-a-stream }

データを**ストリーミング**するとは、アイテムの全シーケンスが用意できるのを待たずに、アプリがデータアイテムの送信をクライアントに対して開始することを意味します。

つまり、最初のアイテムを送信し、クライアントはそれを受け取って処理を始めます。その間に、次のアイテムをまだ生成しているかもしれません。

```mermaid
sequenceDiagram
    participant App
    participant Client

org.apache.logging.log4j.Logger#debug(java.lang.Object)
org.apache.logging.log4j.Logger#debug(java.lang.Object, java.lang.Throwable)
org.apache.logging.log4j.Logger#info(java.lang.Object)
org.apache.logging.log4j.Logger#info(java.lang.Object, java.lang.Throwable)
org.apache.logging.log4j.Logger#warn(java.lang.Object)
org.apache.logging.log4j.Logger#warn(java.lang.Object, java.lang.Throwable)