如果你寫帶有 Python 型別的程式碼：

```python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# 宣告一個變數為 string
# 並在函式中獲得 editor support
def main(user_id: str):
    return user_id


# 宣告一個 Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```


可以像這樣來使用：

```python

* Create a `main.py` file with:

```Python
from typing import Union

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: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### Dockerfile { #dockerfile }

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

/// tip | Совет

Заметьте, что здесь мы используем стандартный `open()`, который не поддерживает `async` и `await`, поэтому объявляем операцию пути обычной `def`.

///

### `FileResponse` { #fileresponse }

Асинхронно отправляет файл как ответ.

Для создания экземпляра принимает иной набор аргументов, чем другие типы ответов:

		fmt.Printf("%q\n", word)
	}

	// Output:
	// Split on whitespace(similar to FieldsSeq):
	// "The"
	// "quick"
	// "brown"
	// "fox"
	//
	// Split on digits:
	// "abc"
	// "def"
	// "ghi"

* Crea un archivo `main.py` con:

```Python
from typing import Union

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: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### Dockerfile { #dockerfile }

// 2 tools for doing the mapping
// 3 the component model -> interfaces for the plugin

// The plugin manager should load up a directory structure of plugins.
// - a plugin per directory where the plugin is present with its deps
// - a plugin that has its dependencies packaged up with it
// - implement filters and create a test where a plugin fails if the right classes are not filtered

    }

    /* MNG-4005: postponed to 3.1
    public void testValidationErrorUponNonUniqueDependencyKey()
        throws Exception
    {
        try
        {
            buildPom( "unique-dependency-key/deps" );
            fail( "Non-unique dependency keys did not cause validation error" );
        }
        catch ( ProjectBuildingException e )
        {
            // expected
        }
    }

    @Test

pkg debug/elf, method (*File) DynamicVersions() ([]DynamicVersion, error) #63952
pkg debug/elf, type DynamicVersion struct #63952
pkg debug/elf, type DynamicVersion struct, Deps []string #63952
pkg debug/elf, type DynamicVersion struct, Flags DynamicVersionFlag #63952
pkg debug/elf, type DynamicVersion struct, Name string #63952
pkg debug/elf, type DynamicVersion struct, Index uint16 #63952

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