get_flat_dependant,
    get_flat_params,
)
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from fastapi.openapi.constants import METHODS_WITH_BODY, REF_PREFIX, REF_TEMPLATE
from fastapi.openapi.models import OpenAPI
from fastapi.params import Body, ParamTypes
from fastapi.responses import Response
from fastapi.types import ModelNameMap
from fastapi.utils import (
    deep_dict_update,
    generate_operation_id_for_path,

* パラメータが**単数型** (`int`、`float`、`str`、`bool` など)の場合は**クエリ**パラメータとして解釈されます。
* パラメータが **Pydantic モデル**型で宣言された場合、リクエスト**ボディ**として解釈されます。

/// note | "備考"

FastAPIは、`= None`があるおかげで、`q`がオプショナルだとわかります。

`Optional[str]` の`Optional` はFastAPIでは使用されていません（FastAPIは`str`の部分のみ使用します）。しかし、`Optional[str]` はエディタがコードのエラーを見つけるのを助けてくれます。

///

## Pydanticを使わない方法

/// tip

There is an official project generator with **FastAPI** and **PostgreSQL** including a frontend and more tools: <a href="https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template" class="external-link" target="_blank">https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template</a>

///

from typing import Annotated

from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException, status
from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer, OAuth2PasswordRequestForm
from pydantic import BaseModel

fake_users_db = {
    "johndoe": {
        "username": "johndoe",
        "full_name": "John Doe",
        "email": "******@****.***",
        "hashed_password": "fakehashedsecret",
        "disabled": False,
    },
    "alice": {

# 部署

部署 **FastAPI** 應用程式相對容易。

## 部署是什麼意思

**部署**應用程式指的是執行一系列必要的步驟，使其能夠**讓使用者存取和使用**。

對於一個 **Web API**，部署通常涉及將其放置在**遠端伺服器**上，並使用性能優良且穩定的**伺服器程式**，確保使用者能夠高效、無中斷地存取應用程式，且不會遇到問題。

這與**開發**階段形成鮮明對比，在**開發**階段，你會不斷更改程式碼、破壞程式碼、修復程式碼，然後停止和重新啟動伺服器等。

## 部署策略

根據你的使用場景和使用工具，有多種方法可以實現此目的。

你可以使用一些工具自行**部署伺服器**，你也可以使用能為你完成部分工作的**雲端服務**，或其他可能的選項。

我將向你展示在部署 **FastAPI** 應用程式時你可能應該記住的一些主要概念（儘管其中大部分適用於任何其他類型的 Web 應用程式）。

from dirty_equals import IsOneOf
from fastapi.testclient import TestClient

from docs_src.behind_a_proxy.tutorial004 import app

client = TestClient(app)


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

В некоторых случаях может потребоваться преобразование типа данных (например, Pydantic-модели) в тип, совместимый с JSON (например, `dict`, `list` и т.д.).

Например, если необходимо хранить его в базе данных.

Для этого **FastAPI** предоставляет функцию `jsonable_encoder()`.

## Использование `jsonable_encoder`

Представим, что у вас есть база данных `fake_db`, которая принимает только JSON-совместимые данные.

from dirty_equals import IsDict
from fastapi.testclient import TestClient

from docs_src.handling_errors.tutorial005 import app

client = TestClient(app)


def test_post_validation_error():
    response = client.post("/items/", json={"title": "towel", "size": "XL"})
    assert response.status_code == 422, response.text
    assert response.json() == IsDict(
        {
            "detail": [
                {

from dirty_equals import IsDict
from fastapi.testclient import TestClient

from docs_src.handling_errors.tutorial006 import app

client = TestClient(app)


def test_get_validation_error():
    response = client.get("/items/foo")
    assert response.status_code == 422, response.text
    assert response.json() == IsDict(
        {
            "detail": [
                {
                    "type": "int_parsing",

import pytest
from dirty_equals import IsDict
from fastapi.testclient import TestClient

from ...utils import needs_py39


@pytest.fixture(name="client")
def get_client():
    from docs_src.header_params.tutorial003_an_py39 import app

    client = TestClient(app)
    return client


@needs_py39
@pytest.mark.parametrize(
    "path,headers,expected_status,expected_response",
    [