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

But because we are using `Annotated`, we can store that `Annotated` value in a variable and use it in multiple places:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}

/// tip

///

### Paso 2: crea un "instance" de `FastAPI`

```Python hl_lines="3"
{!../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Aquí la variable `app` será un instance de la clase `FastAPI`.

Este será el punto de interacción principal para crear todo tu API.

Esta `app` es la misma a la que nos referimos cuando usamos el comando de `uvicorn`:

Sehen wir uns an, was jede dieser Optionen bedeutet:

* `main:app`: Das ist die gleiche Syntax, die auch von Uvicorn verwendet wird. `main` bedeutet das Python-Modul mit dem Namen `main`, also eine Datei `main.py`. Und `app` ist der Name der Variable, welche die **FastAPI**-Anwendung ist.
    * Stellen Sie sich einfach vor, dass `main:app` einer Python-`import`-Anweisung wie der folgenden entspricht:

        ```Python
        from main import app
        ```

///

### Étape 2 : créer une "instance" `FastAPI`

```Python hl_lines="3"
{!../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Ici la variable `app` sera une "instance" de la classe `FastAPI`.

Ce sera le point principal d'interaction pour créer toute votre API.

Cette `app` est la même que celle à laquelle fait référence `uvicorn` dans la commande :

Imaginez que vous vouliez que votre paramètre se nomme `item-query`.

Comme dans la requête :

```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```

Mais `item-query` n'est pas un nom de variable valide en Python.

Le nom le plus proche serait `item_query`.

Mais vous avez vraiment envie que ce soit exactement `item-query`...

	VPGATHERDQ (BP)(X15*2), K1, Y15 // ERROR "index and destination registers should be distinct"
	VPGATHERDQ (BP)(Y20*2), K1, Z20 // ERROR "index and destination registers should be distinct"
	// Instructions without EVEX variant can't use High-16 registers.
	VADDSUBPD X20, X1, X2           // ERROR "invalid instruction"
	VADDSUBPS X0, X20, X2           // ERROR "invalid instruction"
	// Use of K0 for write mask (Yknot0).

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

und wir rufen seine `.dict()`-Methode auf:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

dann haben wir jetzt in der Variable `user_dict` ein `dict` mit den gleichen Daten (es ist ein `dict` statt eines Pydantic-Modellobjekts).

Wenn wir es ausgeben:

```Python
print(user_dict)
```

bekommen wir ein Python-`dict`:

```Python

### Memory per Process

Now, when the program loads things in memory, for example, a machine learning model in a variable, or the contents of a large file in a variable, all that **consumes a bit of the memory (RAM)** of the server.

}

// Grammar for Operand:
//
// operand → multOp ( ("-" | "+") multOp )*
// multOp  → unary ( ("/" | "*" | "%") unary )*
// unary   → "-" unary | primary
// primary → Value | Variable | "(" expression ")"
//

// An Operand is a single term followed by an optional sequence of
// terms separated by +/-
type Operand struct {
	Left  *MultOp     `parser:"@@"`
	Right []*OpFactor `parser:"(@@)*"`

- Servers running distributed MinIO instances should be less than 15 minutes apart. You can enable [NTP](http://www.ntp.org/) service as a best practice to ensure same times across servers.
- `MINIO_DOMAIN` environment variable should be defined and exported for bucket DNS style support.
- Running Distributed MinIO on **Windows** operating system is considered **experimental**. Please proceed with caution.