在 `Path`、`Query`、`Cookie` 提供的功能之上，`Header` 還有一些額外的小功能。

大多數標準標頭的單字以連字號（減號，`-`）分隔。

但像 `user-agent` 這樣的變數名稱在 Python 中是無效的。

因此，`Header` 會在預設情況下把參數名稱中的底線（`_`）轉換為連字號（`-`），以便讀取並在文件中顯示該標頭。

此外，HTTP 標頭不區分大小寫，所以你可以使用標準的 Python 命名風格（snake_case）來宣告。

因此，你可以像在 Python 程式中一樣使用 `user_agent`，不需要把首字母大寫成 `User_Agent` 或類似寫法。

若因某些原因需要停用底線自動轉連字號的行為，將 `Header` 的 `convert_underscores` 參數設為 `False`：

# Code blocks { #code-blocks }

Some text

```python
# This is a sample Python code block
def hello_world():
    # Comment with indentation
    print("Hello, world!")  # Print greeting
```

Some more text

```toml
# This is a sample TOML code block
title = "TOML Example"  # Title of the document
```

Extra code block

```
$ cd my_project
```

And more text

```console

## 設計 { #design }

その後、 (FastAPIを使う開発者として) ユーザーが欲しい「API」の設計に時間を費やしました。

もっとも人気のあるPythonエディターでいくつかのアイデアをテストしました。PyCharm、VS Code、Jediベースのエディターです。

最新の [Python開発者調査](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools)で、それらのエディターがユーザーの80%をカバーしていました。

これは、**FastAPI**がPython開発者の80%が使用しているエディターで特別にテストされたことを意味します。また、ほとんどの他のエディターも同様に動作する傾向があるため、この恩恵は事実上すべてのエディターでうけられるはずです。

FastAPI 0.126.0 移除了对 Pydantic v1 的支持，但在一段时间内仍支持 `pydantic.v1`。

/// warning | 警告

从 Python 3.14 开始，Pydantic 团队不再为最新的 Python 版本提供 Pydantic v1 的支持。

这也包括 `pydantic.v1`，在 Python 3.14 及更高版本中不再受支持。

如果你想使用 Python 的最新特性，需要确保使用 Pydantic v2。

///

如果你的旧 FastAPI 应用在用 Pydantic v1，这里将向你展示如何迁移到 Pydantic v2，以及 FastAPI 0.119.0 中可帮助你渐进式迁移的功能。

## 官方指南 { #official-guide }

「タイミング攻撃」とは何でしょうか？

攻撃者がユーザー名とパスワードを推測しようとしていると想像してください。

そして、ユーザー名 `johndoe`、パスワード `love123` を使ってリクエストを送ります。

その場合、アプリケーション内の Python コードは次のようなものと等価になります:

```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

        require_serial: true
        language: unsupported
        types: [python]

      - id: local-ruff-format
        name: ruff format
        entry: uv run ruff format --force-exclude --exit-non-zero-on-format
        require_serial: true
        language: unsupported
        types: [python]

      - id: local-mypy
        name: mypy check
        entry: uv run mypy fastapi

      - name: Dump GitHub context
        env:
          GITHUB_CONTEXT: ${{ toJson(github) }}
        run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
      - uses: actions/checkout@v6
      - uses: actions/setup-python@v6
        with:
          python-version-file: ".python-version"
      - name: Setup uv
        uses: astral-sh/setup-uv@v7
        with:
          cache-dependency-glob: |
            pyproject.toml
            uv.lock

接著，我花時間設計作為使用者（作為使用 FastAPI 的開發者）時希望擁有的開發者「API」。

我在最受歡迎的 Python 編輯器中測試了多個想法：PyCharm、VS Code、基於 Jedi 的編輯器。

根據最新的 [Python 開發者調查](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools)，這些工具涵蓋約 80% 的使用者。

這表示 **FastAPI** 已針對 80% 的 Python 開發者所使用的編輯器進行過專門測試。而由於其他多數編輯器的行為也類似，這些優點擴及實際上幾乎所有編輯器。

藉此我找到了盡可能減少程式碼重複、在各處提供自動補全、型別與錯誤檢查等的最佳方式。

一切都是為了讓所有開發者都能擁有最佳的開發體驗。

## 需求 { #requirements }

Some text

```python
# This is a sample Python code block
def hello_world():
    # Comment with indentation
    print("Hello, world!")  # Print greeting
```

Some more text

```toml
# This is a sample TOML code block
title = "TOML Example"  # Title of the document
```

And more text

```console
// Use the command "live" and pass the language code as a CLI argument
$ python ./scripts/docs.py live es

    end
```

우리의 의존성 `get_settings()`의 경우, 함수가 어떤 인자도 받지 않으므로 항상 같은 값을 반환합니다.

이렇게 하면 거의 전역 변수처럼 동작합니다. 하지만 의존성 함수를 사용하므로 테스트를 위해 쉽게 override할 수 있습니다.

`@lru_cache`는 Python 표준 라이브러리의 `functools`에 포함되어 있으며, 자세한 내용은 [`@lru_cache`에 대한 Python 문서](https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache)에서 확인할 수 있습니다.

## 정리 { #recap }

Pydantic Settings를 사용하면 Pydantic 모델의 모든 강력한 기능을 활용해 애플리케이션의 설정 또는 구성을 처리할 수 있습니다.