from typing import Annotated, Union

from fastapi import FastAPI
from fastapi.temp_pydantic_v1_params import Body
from pydantic.v1 import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Union[str, None] = None
    size: float


app = FastAPI()


@app.post("/items/")
async def create_item(item: Annotated[Item, Body(embed=True)]) -> Item:

# Recursos { #features }

## Recursos do FastAPI { #fastapi-features }

**FastAPI** te oferece o seguinte:

### Baseado em padrões abertos { #based-on-open-standards }

</a>
</p>

---

**Документація**: <a href="https://fastapi.tiangolo.com" target="_blank">https://fastapi.tiangolo.com</a>

**Програмний код**: <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" target="_blank">https://github.com/fastapi/fastapi</a>

---

        run: |
          cd dist
          tar xvf fastapi*.tar.gz
      - name: Install test dependencies
        run: |
          cd dist/fastapi*/
          pip install -r requirements-tests.txt
        env:
          TIANGOLO_BUILD_PACKAGE: ${{ matrix.package }}
      - name: Run source distribution tests
        run: |
          cd dist/fastapi*/
          bash scripts/test.sh
      - name: Build wheel distribution

from fastapi import APIRouter, FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient

router = APIRouter()

sub_router = APIRouter()

app = FastAPI()


@sub_router.get("/")
def read_item():
    return {"id": "foo"}


router.include_router(sub_router, prefix="/items")

app.include_router(router)

client = TestClient(app)


def test_path_operation():
    response = client.get("/items/")

from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.testclient import TestClient

app = FastAPI(openapi_prefix="/api/v1")


@app.get("/app")
def read_main(request: Request):
    return {"message": "Hello World", "root_path": request.scope.get("root_path")}


client = TestClient(app)


def test_main():
    response = client.get("/app")
    assert response.status_code == 200

詳細はレポジトリのドキュメントを参照して下さい。

## フルスタック FastAPI MongoDB

...時間の都合等によっては、今後作成されるかもしれません。😅 🎉

## spaCyとFastAPIを使用した機械学習モデル

GitHub: <a href="https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi</a>

### spaCyとFastAPIを使用した機械学習モデル - 機能

* **spaCy** のNERモデルの統合。

并从以下对象中提取数据：

* 路径参数
* 请求头
* Cookies
* 等

**FastAPI** 使用这种方式验证数据、转换数据，并自动生成 API 文档。

但有时，我们也需要直接访问 `Request` 对象。

## `Request` 对象的细节

实际上，**FastAPI** 的底层是 **Starlette**，**FastAPI** 只不过是在  **Starlette** 顶层提供了一些工具，所以能直接使用 Starlette 的  <a href="https://www.starlette.dev/requests/" class="external-link" target="_blank">`Request`</a> 对象。

但直接从 `Request` 对象提取数据时（例如，读取请求体），**FastAPI** 不会验证、转换和存档数据（为 API 文档使用 OpenAPI）。

from fastapi import APIRouter, FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient

app = FastAPI()

router = APIRouter()


@router.get("/users/{id}")
def read_user(segment: str, id: str):
    return {"segment": segment, "id": id}


app.include_router(router, prefix="/{segment}")


client = TestClient(app)


def test_get():
    response = client.get("/seg/users/foo")

pour débutants avancés pour compléter cette section de la documentation, vous pouvez consulter : <a href="https://testdrive.io/courses/tdd-fastapi/" class="external- link" target="_blank">Développement piloté par les tests avec FastAPI et Docker</a> par **TestDriven.io**.

10 % de tous les bénéfices de ce cours sont reversés au développement de **FastAPI**. 🎉 😄...