* `baz` vom Typ `list`

* das Tutorial – Benutzerhandbuch
* das Handbuch für fortgeschrittene Benutzer
* die SQLModel-Dokumentation
* die API-Dokumentation
* die automatische Dokumentation

* Data Science
* Deep Learning
* Machine Learning
* Dependency Injection
* HTTP Basic-Authentifizierung
* HTTP Digest
* ISO-Format
* der JSON-Schema-Standard
* das JSON-Schema
* die Schema-Definition

    * Les cookies, etc.

Plus toutes les fonctionnalités de sécurités venant de Starlette (incluant les **cookies de sessions**).

Le tout conçu en composant réutilisable facilement intégrable à vos systèmes, data stores, base de données relationnelle ou NoSQL, etc.

### Injection de dépendances

Первое, что нужно сделать, — импортировать `BaseModel` из пакета `pydantic`:

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

## Создайте модель данных { #create-your-data-model }

Затем опишите свою модель данных как класс, наследующийся от `BaseModel`.

Используйте стандартные типы Python для всех атрибутов:

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

    stream.writeObject(valueComparator());
    Serialization.writeMultimap(this, stream);
  }

  @GwtIncompatible
  @J2ktIncompatible
    @SuppressWarnings("unchecked") // reading data stored by writeObject
  private void readObject(ObjectInputStream stream) throws IOException, ClassNotFoundException {
    stream.defaultReadObject();
    keyComparator = requireNonNull((Comparator<? super K>) stream.readObject());

			t.Fatal(err)
		}
		defer os.RemoveAll(permDir)

		// Check if permission denied.
		if _, err := readDir(permDir); err == nil {
			t.Fatalf("expected = an error, got: nil")
		}
	}
}

// Represents data type for all the test results.
type result struct {
	dir     string
	entries []string
}

// Test to read empty directory.
func setupTestReadDirEmpty(t *testing.T) (testResults []result) {

    }

    /**
     * Sends a DCERPC fragment to the remote endpoint
     * @param buf the buffer containing the fragment
     * @param off the offset into the buffer
     * @param length the length of data to send
     * @param isDirect whether to use direct transmission
     * @throws IOException if an I/O error occurs
     */

Luego tu API (imaginemos):

* Enviará la factura a algún cliente del desarrollador externo.
* Recogerá el dinero.
* Enviará una notificación de vuelta al usuario de la API (el desarrollador externo).
    * Esto se hará enviando un request POST (desde *tu API*) a alguna *API externa* proporcionada por ese desarrollador externo (este es el "callback").

## La aplicación normal de **FastAPI** { #the-normal-fastapi-app }

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。

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

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

## Crie seu modelo de dados { #create-your-data-model }

Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`.

Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:

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

        }
        return versions
    }


    private
    fun String.escape() = replace("<", "&lt;").replace(">", "&gt;")
}


private
typealias Version = String


private
data class IncubatingDescription(val name: String, val sourceRelativePath: Path, val lineNumber: Int)


private
typealias VersionsToIncubating = Map<Version, MutableSet<IncubatingDescription>>


private