You do that with standard modern Python types.

You don't have to learn a new syntax, the methods or classes of a specific library, etc.

Just standard **Python**.

For example, for an `int`:

```Python
item_id: int
```

or for a more complex `Item` model:

```Python
item: Item
```

...and with that single declaration you get:

//// tab | Python 3.8+

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

////

//// tab | Python 3.8+ nicht annotiert

/// tip | Tipp

Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

///

```Python hl_lines="1"

load(
    "//tensorflow/python/tools/api/generator:api_gen.bzl",
    "get_compat_files",
    "get_nested_compat_files",
)
load(
    "//tensorflow/python/tools/api/generator:api_init_files.bzl",
    "TENSORFLOW_API_INIT_FILES",
)
load(
    "//tensorflow/python/tools/api/generator:api_init_files_v1.bzl",
    "TENSORFLOW_API_INIT_FILES_V1",
)

      - name: Dump GitHub context
        env:
          GITHUB_CONTEXT: ${{ toJson(github) }}
        run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
      - uses: actions/checkout@v5
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: "3.11"
      - name: Setup uv
        uses: astral-sh/setup-uv@v6
        with:
          version: "0.4.15"
          enable-cache: true
          cache-dependency-glob: |

      - name: Dump GitHub context
        env:
          GITHUB_CONTEXT: ${{ toJson(github) }}
        run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
      - uses: actions/checkout@v5
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: "3.11"
      - name: Setup uv
        uses: astral-sh/setup-uv@v6
        with:
          version: "0.4.15"
          enable-cache: true
          cache-dependency-glob: |

اگر به یک یادآوری ۲ دقیقه ای در مورد نحوه استفاده از تایپ های پایتون دارید (حتی اگر از FastAPI استفاده نمیکنید) این آموزش کوتاه را بررسی کنید: [Python Types](python-types.md){.internal-link target=\_blank}.

شما پایتون استاندارد را با استفاده از تایپ ها مینویسید:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function

なので:

```Python
q: Optional[str] = Query(default=None)
```

...を以下と同じようにパラメータをオプションにします:

```Python
q: Optional[str] = None
```

しかし、これはクエリパラメータとして明示的に宣言しています。

/// info | 情報

FastAPIは以下の部分を気にすることを覚えておいてください:

```Python
= None
```

もしくは:

```Python
= Query(default=None)
```

そして、 `None` を利用することでクエリパラメータが必須ではないと検知します。

這一點，再加上 Python 是 **資料科學**、機器學習，尤其是深度學習的主要語言，讓 **FastAPI** 成為資料科學/機器學習 Web API 和應用程式（以及許多其他應用程式）的絕佳選擇。

想了解如何在生產環境中實現這種平行性，請參見 [部屬](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}。

## `async` 和 `await`

現代 Python 版本提供一種非常直觀的方式定義非同步程式碼。這使得它看起來就像正常的「順序」程式碼，並在適當的時機「等待」。

當某個操作需要等待才能回傳結果，並且支援這些新的 Python 特性時，你可以像這樣編寫程式碼：

```Python
burgers = await get_burgers(2)
```

## ❎ `python-jose`

👥 💪 ❎ `python-jose` 🏗 & ✔ 🥙 🤝 🐍:

<div class="termy">

```console
$ pip install "python-jose[cryptography]"

---> 100%
```

</div>

<a href="https://github.com/mpdavis/python-jose" class="external-link" target="_blank">🐍-🇩🇬</a> 🚚 🔐 👩‍💻 ➕.

## Run it { #run-it }

/// info

The <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a> package is automatically installed with **FastAPI** when you run the `pip install "fastapi[standard]"` command.

However, if you use the `pip install fastapi` command, the `python-multipart` package is not included by default.