from typing import Union

import pytest
from fastapi import Body, Cookie, FastAPI, Header, Path, Query
from fastapi.exceptions import FastAPIDeprecationWarning
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel, ConfigDict


def create_app():
    app = FastAPI()

    class Item(BaseModel):
        data: str

        model_config = ConfigDict(

from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import RedirectResponse

app = FastAPI()


@app.get("/pydantic", response_class=RedirectResponse, status_code=302)
async def redirect_pydantic():

from typing import Annotated

import pytest
from fastapi import FastAPI, Form
from fastapi.exceptions import FastAPIDeprecationWarning
from fastapi.testclient import TestClient
from inline_snapshot import snapshot

from .utils import needs_py310


def get_client():
    app = FastAPI()
    with pytest.warns(FastAPIDeprecationWarning):

        @app.post("/items/")
        async def read_items(

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

## Parâmetros do Cabeçalho com um Modelo Pydantic { #header-parameters-with-a-pydantic-model }

Declare os **parâmetros de cabeçalho** que você precisa em um **modelo do Pydantic**, e então declare o parâmetro como `Header`:

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

## Parámetros de Header con un Modelo Pydantic { #header-parameters-with-a-pydantic-model }

Declara los **parámetros de header** que necesitas en un **modelo Pydantic**, y luego declara el parámetro como `Header`:

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

这里说的不是类本身（类本就是可调用项），而是类实例。

为此，需要声明 `__call__` 方法：

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011.py hl[10] *}

本例中，**FastAPI**  使用 `__call__` 检查附加参数及子依赖项，稍后，还要调用它向*路径操作函数*传递值。

## 参数化实例

接下来，使用 `__init__` 声明用于**参数化**依赖项的实例参数：

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011.py hl[7] *}

本例中，**FastAPI** 不使用 `__init__`，我们要直接在代码中使用。

## 创建实例

使用以下代码创建类实例：

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011.py hl[16] *}

如果你有一组具有相关性的**查询参数**，你可以创建一个 **Pydantic 模型**来声明它们。

这将允许你在**多个地方**去**复用模型**，并且一次性为所有参数声明验证和元数据。😎

/// note

FastAPI 从 `0.115.0` 版本开始支持这个特性。🤓

///

## 使用 Pydantic 模型的查询参数

在一个 **Pydantic 模型**中声明你需要的**查询参数**，然后将参数声明为 `Query`：

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}

**FastAPI** 将会从请求的**查询参数**中**提取**出**每个字段**的数据，并将其提供给你定义的 Pydantic 模型。

## 查看文档

你可以在 `/docs` 页面的 UI 中查看查询参数：

from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import RedirectResponse

app = FastAPI()


@app.get("/teleport")
async def get_teleport() -> RedirectResponse:

## 간단한 사용법

이를 보면, *경로 작동 함수*는 *경로*와 *작동*이 매칭되면 언제든지 사용되도록 정의되었으며, **FastAPI**는 올바른 매개변수를 가진 함수를 호출하고 해당 요청에서 데이터를 추출합니다.

사실, 모든 (혹은 대부분의) 웹 프레임워크는 이와 같은 방식으로 작동합니다.

여러분은 이러한 함수들을 절대 직접 호출하지 않습니다. 프레임워크(이 경우 **FastAPI**)에 의해 호출됩니다.

의존성 주입 시스템과 함께라면 **FastAPI**에게 여러분의 *경로 작동 함수*가 실행되기 전에 실행되어야 하는 무언가에 여러분의 *경로 작동 함수* 또한 "의존"하고 있음을 알릴 수 있으며, **FastAPI**는 이를 실행하고 결과를 "주입"할 것입니다.

"의존성 주입"이라는 동일한 아이디어에 대한 다른 일반적인 용어는 다음과 같습니다:

from fastapi.testclient import TestClient

from docs_src.behind_a_proxy.tutorial001_py39 import app

client = TestClient(app, root_path="/api/v1")


def test_main():
    response = client.get("/app")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"message": "Hello World", "root_path": "/api/v1"}


def test_openapi():
    response = client.get("/openapi.json")
    assert response.status_code == 200