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

👆 ✍ 🐩 🐍 ⏮️ 🆎:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


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

👈 💪 ⤴️ ⚙️ 💖:

```Python

something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

상기와 같은 방식으로 "호출(실행)" 할 수 있다면 "호출 가능"이 됩니다.

## 의존성으로서의 클래스

파이썬 클래스의 인스턴스를 생성하기 위해 사용하는 것과 동일한 문법을 사용한다는 걸 알 수 있습니다.

예를 들어:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

이 경우에 `fluffy`는 클래스 `Cat`의 인스턴스입니다. 그리고 우리는 `fluffy`를 만들기 위해서 `Cat`을 "호출"했습니다.

따라서, 파이썬 클래스는 **호출 가능**합니다.

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

    , ⚫️ 🚂 🔢 👈 📨 "🏭" 👷 🕳 🙆 🔘.

    🔨 ⚫️ 👉 🌌, 👥 💪 🚮 ⚫️ `with` 🍫, & 👈 🌌, 🚚 👈 ⚫️ 📪 ⏮️ 🏁.

/// tip

👀 👈 📥 👥 ⚙️ 🐩 `open()` 👈 🚫 🐕‍🦺 `async` & `await`, 👥 📣 ➡ 🛠️ ⏮️ 😐 `def`.

///

### `FileResponse`

🔁 🎏 📁 📨.

✊ 🎏 ⚒ ❌ 🔗 🌘 🎏 📨 🆎:

* `path` - 📁 📁 🎏.
* `headers` - 🙆 🛃 🎚 🔌, 📖.
* `media_type` - 🎻 🤝 📻 🆎. 🚥 🔢, 📁 ⚖️ ➡ 🔜 ⚙️ 🔑 📻 🆎.

Je schrijft gewoon standaard Python met types:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declareer een variabele als een str
# en krijg editorondersteuning in de functie
def main(user_id: str):
    return user_id


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

Vervolgens kan je het op deze manier gebruiken:

```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。