### `Depends` importieren { #import-depends }

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

### Die Abhängigkeit im <abbr title="Das Abhängige, der Verwender der Abhängigkeit">„Dependant“</abbr> deklarieren { #declare-the-dependency-in-the-dependant }

So wie auch `Body`, `Query`, usw., verwenden Sie `Depends` mit den Parametern Ihrer *Pfadoperation-Funktion*:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}

You write standard Python with types:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

///

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}

## Объявление scopes в *обработчиках путей* и зависимостях { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }

Теперь объявим, что операция пути для `/users/me/items/` требует scope `items`.

Для этого импортируем и используем `Security` из `fastapi`.

如果你需要2分钟来学习如何使用 Python 类型（即使你不使用 FastAPI ），看看这个简短的教程：[Python Types](python-types.md){.internal-link target=_blank}。

编写带有类型标注的标准 Python：

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

///

### Crear el objeto `Settings` { #create-the-settings-object }

Importa `BaseSettings` de Pydantic y crea una sub-clase, muy similar a un modelo de Pydantic.

De la misma forma que con los modelos de Pydantic, declaras atributos de clase con anotaciones de tipos, y posiblemente, valores por defecto.

    }

    /**
     * Test all fields are public and accessible
     */
    @Test
    @DisplayName("Test all fields are public")
    public void testAllFieldsArePublic() {
        // Get all declared fields
        Field[] fields = ServerData.class.getDeclaredFields();

        // Verify we have the expected number of fields
        assertEquals(19, fields.length);

        // Verify all fields are public

Você escreve Python padrão com tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare uma variável como str
# e obtenha suporte do editor dentro da função
def main(user_id: str):
    return user_id


# Um modelo do Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date

     *       module path, but is also compatible with placement on the class path. Compatibility can
     *       be achieved, for example, by repeating in the {@code META-INF/services/} directory the services
     *       that are declared in the {@code module-info.class} file. In that case, the path type can be chosen
     *       by the plugin.</li>
     *   <li>If a {@link #patchModule(String)} is also set and the main JAR file is placed on the module path,

                  }
                  /*
                   * Also look up an earlier node so that, if the graph is using MapRetrievalCache,
                   * we read one of the fields declared in that class.
                   */
                  Set<Integer> unused = graph.successors(first);
                  return null;
                }
              }));
    }

Имейте в виду, что в этом случае FastAPI не будет проверять содержимое списка.

Например, `list[int]` проверит (и задокументирует), что элементы списка — целые числа. А просто `list` — нет.

///

## Больше метаданных { #declare-more-metadata }

Можно добавить больше информации о параметре.

Эта информация будет включена в сгенерированную OpenAPI-схему и использована интерфейсами документации и внешними инструментами.