/**
     * Default constructor.
     */
    public FessXpathTransformer() {
        super();
    }

    /**
     * Initializes the transformer after dependency injection.
     * Sets up the Fess configuration and data serializer components.
     */
    @PostConstruct
    public void init() {
        if (logger.isDebugEnabled()) {

* Будь-які іменовані аргументи, які потрібно передати у функцію задачі (`message="some notification"`).

## Впровадження залежностей { #dependency-injection }

Використання `BackgroundTasks` також працює з системою впровадження залежностей. Ви можете оголосити параметр типу `BackgroundTasks` на різних рівнях: у функції операції шляху, у залежності (залежний), у підзалежності тощо.

* the Tutorial - User guide
* the Advanced User Guide
* the SQLModel docs
* the API docs
* the automatic docs

* Data Science
* Deep Learning
* Machine Learning
* Dependency Injection
* HTTP Basic authentication
* HTTP Digest
* ISO format
* the JSON Schema standard
* the JSON schema
* the schema definition
* Password Flow
* Mobile

* deprecated
* designed
* invalid

這甚至不是 Python。NestJS 是受 Angular 啟發的 JavaScript（TypeScript）NodeJS 框架。

它達成的效果與 Flask-apispec 能做的有點相似。

它有一套受 Angular 2 啟發的整合式相依性注入（Dependency Injection）系統。需要預先註冊「可注入」元件（就像我所知的其他相依性注入系統一樣），因此會增加冗長與重複程式碼。

由於參數以 TypeScript 型別描述（與 Python 型別提示相似），編輯器支援相當不錯。

但因為 TypeScript 的型別在編譯成 JavaScript 後不會被保留，它無法僅靠型別同時定義驗證、序列化與文件。由於這點以及部分設計決定，若要取得驗證、序列化與自動結構產生，就需要在許多地方加上裝飾器，因此會相當冗長。

# Dependency Olarak Class'lar { #classes-as-dependencies }

**Dependency Injection** sistemine daha derinlemesine geçmeden önce, bir önceki örneği geliştirelim.

## Önceki Örnekten Bir `dict` { #a-dict-from-the-previous-example }

Önceki örnekte, dependency'mizden ("dependable") bir `dict` döndürüyorduk:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Ama sonra *path operation function* içindeki `commons` parametresinde bir `dict` alıyoruz.

async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

////

## Récapituler { #recap }

En dehors de tout le jargon utilisé ici, le système d'**injection de dépendances** est assez simple.

Ce ne sont que des fonctions qui ressemblent aux *fonctions de chemin d'accès*.

Está diseñado para ser muy simple de usar, y para hacer que cualquier desarrollador integre otros componentes con **FastAPI** de forma muy sencilla.

## Qué es la "Inyección de Dependencias" { #what-is-dependency-injection }

`.add_task()`는 다음 인자를 받습니다:

* 백그라운드에서 실행될 작업 함수(`write_notification`).
* 작업 함수에 순서대로 전달되어야 하는 인자 시퀀스(`email`).
* 작업 함수에 전달되어야 하는 키워드 인자(`message="some notification"`).

## 의존성 주입 { #dependency-injection }

`BackgroundTasks`는 의존성 주입 시스템에서도 동작하며, *경로 처리 함수*, 의존성(dependable), 하위 의존성 등 여러 수준에서 `BackgroundTasks` 타입의 매개변수를 선언할 수 있습니다.

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

////

## 정리 { #recap }

여기서 사용한 그럴듯한 용어들을 제외하면, **Dependency Injection** 시스템은 꽤 단순합니다.

*경로 처리 함수*와 같은 형태의 함수들일 뿐입니다.

하지만 여전히 매우 강력하며, 임의로 깊게 중첩된 의존성 "그래프"(트리)를 선언할 수 있습니다.

/// tip | 팁

이 단순한 예시만 보면 그다지 유용해 보이지 않을 수도 있습니다.

하지만 **보안**에 관한 챕터에서 이것이 얼마나 유용한지 보게 될 것입니다.

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

////

## 回顧 { #recap }

撇開這裡用到的術語不談，**相依性注入（Dependency Injection）** 系統其實很簡單。

它只是一些與路徑操作函式外觀相同的函式。

但它非常強大，允許你宣告任意深度巢狀的相依「圖」（樹）。

/// tip

用這些簡單的例子看起來可能不那麼有用。

但在關於安全性的章節中，你會看到它有多實用。

你也會看到它能為你省下多少程式碼。