{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py hl[19] *}

## 请求体 + 路径参数

**FastAPI** 支持同时声明路径参数和请求体。

**FastAPI** 能识别与**路径参数**匹配的函数参数，还能识别从**请求体**中获取的类型为 Pydantic 模型的函数参数。

{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}

## 请求体 + 路径参数 + 查询参数

**FastAPI** 支持同时声明**请求体**、**路径参数**和**查询参数**。

**FastAPI** 能够正确识别这三种参数，并从正确的位置获取数据。

{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}

* **FastAPI**:
    * StarletteがUvicornを使っているのと同じで、**FastAPI**はStarletteを使っており、それより速くできません。
    * FastAPIはStarletteの上にさらに多くの機能を提供します。データの検証やシリアライゼーションなど、APIを構築する際に常に必要な機能です。また、それを使用することで、自動ドキュメント化を無料で取得できます (ドキュメントは実行中のアプリケーションにオーバーヘッドを追加せず、起動時に生成されます) 。

оформив ими функцию с одним `yield`.

Именно это **FastAPI** использует внутренне для зависимостей с `yield`.

Но использовать эти декораторы для зависимостей FastAPI не обязательно (и не стоит).

FastAPI сделает это за вас на внутреннем уровне.

    * `Path()`
    * `Query()`
    * `Header()`
    * `Cookie()`
* <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#media-type-object" class="external-link" target="_blank">`Request Body Object`, в полі `content`, в `Media Type Object` (в специфікації)</a> використовується FastAPI для:
    * `Body()`
    * `File()`
    * `Form()`

## Используйте команду `fastapi run` { #use-the-fastapi-run-command }

Коротко: используйте `fastapi run`, чтобы запустить ваше приложение FastAPI:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> run <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>

  <span style="background-color:#009485"><font color="#D3D7CF"> FastAPI </font></span>  Starting production server 🚀

## Создание `websocket` { #create-a-websocket }

Создайте `websocket` в своем **FastAPI** приложении:

{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[1,46:47] *}

/// note | Технические детали

Вы также можете использовать `from starlette.websockets import WebSocket`.

**FastAPI** напрямую предоставляет тот же самый `WebSocket` просто для удобства. На самом деле это `WebSocket` из Starlette.

///

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
async def read_main():

L'utiliser dans votre éditeur est ce qui vous montre vraiment les avantages de FastAPI, en voyant le peu de code que vous avez à écrire, toutes les vérifications de type, l'autocomplétion, etc.

---

## Installer FastAPI

La première étape consiste à installer FastAPI.

Pour le tutoriel, vous voudrez peut-être l'installer avec toutes les dépendances et fonctionnalités optionnelles :

...
```

#### OpenAPIの目的

OpenAPIスキーマは、FastAPIに含まれている2つのインタラクティブなドキュメントシステムの動力源です。

そして、OpenAPIに基づいた代替案が数十通りあります。 **FastAPI**で構築されたアプリケーションに、これらの選択肢を簡単に追加できます。

また、APIと通信するクライアント用のコードを自動的に生成するために使用することもできます。たとえば、フロントエンド、モバイル、またはIoTアプリケーションです。

## ステップ毎の要約

### Step 1: `FastAPI`をインポート

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[1] *}

`FastAPI`は、APIのすべての機能を提供するPythonクラスです。

/// note | 技術詳細

import pytest
from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient


@pytest.fixture(name="client")
def get_client(request):
    separate_input_output_schemas = request.param
    app = FastAPI(separate_input_output_schemas=separate_input_output_schemas)

    from pydantic import BaseModel, computed_field

    class Rectangle(BaseModel):
        width: int
        length: int

        @computed_field