/// check | 확인

특별한 클래스를 만들지 않아도 되며, 이러한 것 혹은 비슷한 종류를 **FastAPI**에 "등록"하기 위해 어떤 곳에 넘겨주지 않아도 됩니다.

단순히 `Depends`에 넘겨주기만 하면 되며, **FastAPI**는 나머지를 어찌할지 알고 있습니다.

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## `Annotated`인 의존성 공유하기 { #share-annotated-dependencies }

위의 예제에서 몇몇 작은 **코드 중복**이 있다는 것을 보았을 겁니다.

`common_parameters()`의존을 사용해야 한다면, 타입 명시와 `Depends()`와 함께 전체 매개변수를 적어야 합니다:

```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]

      absl::Span<AbstractTensorHandle* const> output_gradients,
      absl::Span<AbstractTensorHandle*> result) const override;

  // Builds a tensor filled with ones with the same shape and dtype as `t`.
  absl::Status BuildOnesLike(const TapeTensor& t,
                             AbstractTensorHandle** result) const override;

  // Looks up the ID of a Gradient.

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}

## Verifique o `username` e o formato dos dados { #verify-the-username-and-data-shape }

Nós verificamos que nós obtemos um `username`, e extraímos os escopos.

) -> list[str]:
    """
    Update each code block in `text` with the corresponding code block from
    `original_code_blocks` with comments taken from `code_blocks`.

    Raises ValueError if the number, language, or shape of code blocks do not match.
    """

    if len(code_blocks) != len(original_code_blocks):
        raise ValueError(
            "Number of code blocks does not match the number in the original document "

cast:before{content:"\f2da"}.fa-sellsy:before{content:"\f213"}.fa-server:before{content:"\f233"}.fa-servicestack:before{content:"\f3ec"}.fa-shapes:before{content:"\f61f"}.fa-share:before{content:"\f064"}.fa-share-alt:before{content:"\f1e0"}.fa-share-alt-square:before{content:"\f1e1"}.fa-share-square:before{content:"\f14d"}.fa-shekel-sign:before{content:"\f20b"}.fa-shield-alt:before{content:"\f3ed"}.fa-ship:before{content:"\f21a"}.fa-shipping-fast:before{content:"\f48b"}.fa-shirtsinbulk:before{co...

                                                           TF_DeleteStatus);

  TF_Tensor* tensor_shape = Int32Tensor({37, 1});
  TF_Operation* shape = Const(tensor_shape, func_graph.get(), s.get(), "shape");
  TF_Operation* random =
      RandomUniform(shape, TF_FLOAT, func_graph.get(), s.get());

  TF_Output outputs[] = {{random, 0}};
  *func = TF_GraphToFunction(func_graph.get(), name,

   */
  @get:JvmName("hostOnly") val hostOnly: Boolean,
  /**
   * Returns a string describing whether this cookie is sent for cross-site calls.
   *
   * Two URLs are on the same site if they share a [top private domain][HttpUrl.topPrivateDomain].
   * Otherwise, they are cross-site URLs.
   *
   * When a URL is requested, it may be in the context of another URL.
   *

"`one_person`은 `Person`이라는 **클래스**다"라는 뜻이 아닙니다.

## Pydantic 모델 { #pydantic-models }

[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/)은 데이터 검증을 수행하는 파이썬 라이브러리입니다.

속성을 가진 클래스 형태로 데이터의 "모양(shape)"을 선언합니다.

그리고 각 속성은 타입을 가집니다.

그 다음 그 클래스의 인스턴스를 몇 가지 값으로 생성하면, 값들을 검증하고, (그런 경우라면) 적절한 타입으로 변환한 뒤, 모든 데이터를 가진 객체를 제공합니다.

그리고 그 결과 객체에 대해 에디터의 모든 지원을 받을 수 있습니다.

Pydantic 공식 문서의 예시:

    assertThat(request.tag(String::class.java)).isSameInstanceAs(stringTag)
    assertThat(request.tag(Long::class.javaObjectType)).isSameInstanceAs(longTag)
  }

  /** Confirm that we don't accidentally share the backing map between objects. */
  @Test
  fun tagsAreImmutable() {
    val builder =
      Request
        .Builder()
        .url("https://square.com")

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}

## Verificar el `username` y la forma de los datos { #verify-the-username-and-data-shape }

Verificamos que obtenemos un `username`, y extraemos los scopes.