public String getIndexingTarget(final String input) {
        // always return true
        return Constants.TRUE;
    }

    @Override
    public String getConfigId() {
        return ConfigType.DATA.getConfigId(getId());
    }

    public Map<String, String> getHandlerParameterMap() {
        if (handlerParameterMap == null) {
            handlerParameterMap = ParameterUtil.parse(getHandlerParameter());

テストでも同じことを行います。

例えば:

* *パス* または *クエリ* パラメータを渡すには、それをURL自体に追加します。
* JSONボディを渡すには、Pythonオブジェクト (例: `dict`) を `json` パラメータに渡します。
* JSONの代わりに *フォームデータ* を送信する必要がある場合は、代わりに `data` パラメータを使用してください。
* *ヘッダー* を渡すには、`headers` パラメータに `dict` を渡します。
* *cookies* の場合、 `cookies` パラメータに `dict` です。

(`httpx` または `TestClient` を使用して) バックエンドにデータを渡す方法の詳細は、[HTTPXのドキュメント](https://www.python-httpx.org)を確認してください。

그 후, 테스트에서도 동일하게 적용하면 됩니다.

예시:

* *경로* 혹은 *쿼리* 매개변수를 전달하려면, URL 자체에 추가한다.
* JSON 본문을 전달하려면, 파이썬 객체 (예를들면 `dict`)를 `json` 파라미터로 전달한다.
* JSON 대신 *폼 데이터*를 보내야한다면, `data` 파라미터를 대신 전달한다.
* *헤더*를 전달하려면, `headers` 파라미터에 `dict`를 전달한다.
* *쿠키*를 전달하려면, `cookies` 파라미터에 `dict`를 전달한다.

백엔드로 데이터를 어떻게 보내는지 정보를 더 얻으려면 (`httpx` 혹은 `TestClient`를 이용해서) [HTTPX 문서](https://www.python-httpx.org)를 확인하세요.

#### Un ítem aleatorio { #a-random-item }

Con `data.items()` obtenemos un <dfn title="Algo que podemos iterar con un for loop, como una list, set, etc.">objeto iterable</dfn> con tuplas que contienen la clave y el valor para cada elemento del diccionario.

Convertimos este objeto iterable en una `list` propiamente dicha con `list(data.items())`.

///

## 匯入 Pydantic 的 `BaseModel` { #import-pydantics-basemodel }

首先，從 `pydantic` 匯入 `BaseModel`：

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## 建立你的資料模型 { #create-your-data-model }

接著，你將資料模型宣告為繼承自 `BaseModel` 的類別。

對所有屬性使用標準的 Python 型別：

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

就和宣告查詢參數時一樣，當模型屬性有預設值時，它就不是必填；否則就是必填。使用 `None` 可使其成為選填。

		t.Skip()
	}

	type BytesDefaultModel struct {
		ID   int    `gorm:"primaryKey"`
		Data []byte `gorm:"type:bytes;default:hello"`
	}

	tableName := "bytes_default_models"
	DB.Migrator().DropTable(tableName)
	if err := DB.Exec("CREATE TABLE bytes_default_models (id integer primary key, data TEXT DEFAULT 'hello')").Error; err != nil {
		t.Fatalf("failed to create table, got error: %v", err)
	}

        .build()
    server.useHttps(handshakeCertificates.sslSocketFactory())
  }

  private fun gzip(data: String): Buffer {
    val result = Buffer()
    val sink = GzipSink(result).buffer()
    sink.writeUtf8(data)
    sink.close()
    return result
  }

  private fun cancelLater(
    call: Call,
    delay: Long,
  ): Thread {

```console
$ pip install python-multipart
```

Це тому, що **OAuth2** використовує «form data» для надсилання `username` та `password`.

///

Запустіть приклад:

<div class="termy">

```console
$ fastapi dev

///

## ユースケース { #use-cases }

これは **AI LLM** サービス、**ログ**や**テレメトリ**、あるいは **JSON** アイテムとして構造化できる他の種類のデータをストリームするのに使えます。

/// tip | 豆知識

動画や音声などのバイナリデータをストリームしたい場合は、上級ガイドを参照してください: [データのストリーム](../advanced/stream-data.md)。

///

## FastAPI で JSON Lines をストリームする { #stream-json-lines-with-fastapi }

FastAPI で JSON Lines をストリームするには、*path operation 関数*で `return` を使う代わりに、`yield` を使って各アイテムを順に生成します。

Dies und die einfache Tatsache, dass Python die Hauptsprache für **Data Science**, maschinelles Lernen und insbesondere Deep Learning ist, machen FastAPI zu einem sehr passenden Werkzeug für Web-APIs und Anwendungen für Data Science / maschinelles Lernen (neben vielen anderen).