* 有基於 HTTPX 的測試用戶端。
* 支援 **CORS**、GZip、靜態檔案、串流回應。
* 支援 **Session 和 Cookie** 。
* 100% 測試覆蓋率。
* 100% 型別註釋的程式碼庫。

## Pydantic 特性

**FastAPI** 完全相容且基於 <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Pydantic</strong></a>。所以，你有其他 Pydantic 程式碼也能正常工作。

相容包括基於 Pydantic 的外部函式庫， 例如用於資料庫的 <abbr title="Object-Relational Mapper">ORM</abbr>s, <abbr title="Object-Document Mapper">ODM</abbr>s。

Вот несколько способов, как это можно сделать.

## Pydantic `schema_extra`

Вы можете объявить ключ `example` для модели Pydantic, используя класс `Config` и переменную `schema_extra`, как описано в <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/json_schema/#schema-customization" class="external-link" target="_blank">Pydantic документации: Настройка схемы</a>:

লক্ষ্য করুন যে এর মানে হল "`one_person` হল ক্লাস `Person`-এর একটি **ইন্সট্যান্স**।"

এর মানে এটি নয় যে "`one_person` হল **ক্লাস** যাকে বলা হয় `Person`।"

## Pydantic মডেল

[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) হল একটি Python লাইব্রেরি যা ডাটা ভ্যালিডেশন সম্পাদন করে।

আপনি ডাটার "আকার" এট্রিবিউট সহ ক্লাস হিসেবে ঘোষণা করেন।

এবং প্রতিটি এট্রিবিউট এর একটি টাইপ থাকে।

Визначити додаткові перевірки для типів даних, використовуючи значення "за замовчуванням" атрибутів моделі. Це покращує підтримку редактора, а раніше вона була недоступна в Pydantic.

 Це фактично надихнуло оновити частини Pydantic, щоб підтримувати той самий стиль оголошення перевірки (всі ці функції вже доступні в Pydantic).

///

### <a href="https://github.com/hugapi/hug" class="external-link" target="_blank">Hug</a>

## Wymagania

FastAPI oparty jest na:

* <a href="https://www.starlette.io/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a> dla części webowej.
* <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> dla części obsługujących dane.

## Instalacja

<div class="termy">

```console
$ pip install fastapi

---> 100%
```

</div>

The same way, there are many compatible tools. Including code generation tools for many languages.

## Pydantic { #pydantic }

All the data validation is performed under the hood by <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, so you get all the benefits from it. And you know you are in good hands.

///

`RequestValidationError` es una subclase de <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/models/#error-handling" class="external-link" target="_blank">`ValidationError`</a> de Pydantic.

**FastAPI** la usa para que, si usas un modelo Pydantic en `response_model`, y tus datos tienen un error, lo verás en tu log.

///

`RequestValidationError` é uma subclasse do <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/#error-handling" class="external-link" target="_blank">`ValidationError`</a> existente no Pydantic.

**FastAPI** faz uso dele para que você veja o erro no seu log, caso você utilize um modelo de Pydantic em `response_model`, e seus dados tenham erro.

Se você quiser proteger sua API, há várias coisas melhores que você pode fazer, por exemplo:

* Certifique-se de ter modelos Pydantic bem definidos para seus corpos de solicitação e respostas.
* Configure quaisquer permissões e funções necessárias usando dependências.
* Nunca armazene senhas em texto simples, apenas hashes de senha.

Aber das ist immer noch nicht so nützlich.

Lassen wir es uns den aktuellen Benutzer überreichen.

## Ein Benutzermodell erstellen

Erstellen wir zunächst ein Pydantic-Benutzermodell.

So wie wir Pydantic zum Deklarieren von Bodys verwenden, können wir es auch überall sonst verwenden:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:16] *}

## Eine `get_current_user`-Abhängigkeit erstellen