* ✍ `main.py` 📁 ⏮️:

```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` ⏮️:

```Python
contents = await myfile.read()
```

Se você estiver dentro de uma *função de operação de rota* definida normalmente com `def`, você pode acessar `UploadFile.file` diretamente, por exemplo:

```Python
contents = myfile.file.read()
```

/// note | Detalhes técnicos do `async`

Zum Beispiel können Sie innerhalb einer `async` *Pfadoperation-Funktion* den Inhalt wie folgt auslesen:

```Python
contents = await myfile.read()
```

Wenn Sie sich innerhalb einer normalen `def`-*Pfadoperation-Funktion* befinden, können Sie direkt auf `UploadFile.file` zugreifen, zum Beispiel:

```Python
contents = myfile.file.read()
```

/// note | Technische Details zu `async`

		// Valid object and bucket names but non-existent bucket.
		{bucketName: "abc", objName: "def", uploadID: resN.UploadID, PartID: 1, expectedError: fmt.Errorf("%s", "Bucket not found: abc")},
		// Test Case - 7.
		// Existing bucket, but using a bucket on which NewMultipartUpload is not Initiated.
		{bucketName: "unused-bucket", objName: "def", uploadID: "xyz", PartID: 1, expectedError: fmt.Errorf("%s", "Invalid upload id xyz")},
		// Test Case - 8.

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

Ось приклад стандартного Python-коду з типами:

```Python
from datetime import date
from pydantic import BaseModel

# Оголошення змінної як str
# з підтримкою автодоповнення у редакторі
def main(user_id: str):
    return user_id

# Модель Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Приклад використання цієї моделі:

```Python

```Python hl_lines="5-10  16  21" title="app/routers/items.py"
{!../../docs_src/bigger_applications/app/routers/items.py!}
```

➡ 🔠 *➡ 🛠️* ✔️ ▶️ ⏮️ `/`, 💖:

```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
    ...
```

...🔡 🔜 🚫 🔌 🏁 `/`.

, 🔡 👉 💼 `/items`.

👥 💪 🚮 📇 `tags` & ➕ `responses` 👈 🔜 ✔ 🌐 *➡ 🛠️* 🔌 👉 📻.

これにはクラウドストレージとの連携や映像処理など、多くのライブラリが含まれています。

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial008.py hl[2,10:12,14] *}

/// tip | 豆知識

ここでは `async` や `await` をサポートしていない標準の `open()` を使っているので、通常の `def` でpath operationを宣言していることに注意してください。

///

### `FileResponse`

レスポンスとしてファイルを非同期的にストリームします。

他のレスポンスタイプとは異なる引数のセットを受け取りインスタンス化します。

* `path` - ストリームするファイルのファイルパス。

   이 방식을 사용하면 `with` 블록 안에서 파일을 열 수 있어, 작업이 완료된 후 파일과 같은 객체가 닫히는 것을 보장할 수 있습니다.

/// tip | 팁

여기서 표준 `open()`을 사용하고 있기 때문에 `async`와 `await`를 지원하지 않습니다. 따라서 경로 작업은 일반 `def`로 선언합니다.

///

### `FileResponse`

파일을 비동기로 스트리밍하여 응답합니다.

다른 응답 유형과는 다른 인수를 사용하여 객체를 생성합니다:

* `path` - 스트리밍할 파일의 경로.
* `headers` - 딕셔너리 형식의 사용자 정의 헤더.

/// tip | Consejo

Nota que aquí como estamos usando `open()` estándar que no admite `async` y `await`, declaramos el path operation con `def` normal.

///

### `FileResponse`

Transmite un archivo asincrónicamente como response.

Toma un conjunto diferente de argumentos para crear un instance que los otros tipos de response: