async def read_users_me(current_user: User = Depends(get_current_active_user)):
    return current_user


@app.get("/users/me/items/")
async def read_own_items(
    current_user: User = Security(get_current_active_user, scopes=["items"]),
):
    return [{"item_id": "Foo", "owner": current_user.username}]


@app.get("/status/")
async def read_system_status(current_user: User = Depends(get_current_user)):

///

## 其他使用 `APIRouter` 的模块

假设你在位于 `app/routers/items.py` 的模块中还有专门用于处理应用程序中「项目」的端点。

你具有以下*路径操作*：

* `/items/`
* `/items/{item_id}`

这和 `app/routers/users.py` 的结构完全相同。

但是我们想变得更聪明并简化一些代码。

我们知道此模块中的所有*路径操作*都有相同的：

* 路径 `prefix`：`/items`。
* `tags`：（仅有一个 `items` 标签）。
* 额外的 `responses`。
* `dependencies`：它们都需要我们创建的 `X-Token` 依赖项。

        from pydantic import BaseModel

        class Item(BaseModel):
            name: str
            description: str | None = None

        app = FastAPI()

        @app.put("/items/{item_id}")
        def replace_item(item_id: str, item: Item):
            return {"message": "Item replaced", "id": item_id}
        ```
        """
        return self.router.put(

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}

Im obigen Beispiel ist das Eingabemodell ein Pydantic‑v1‑Modell, und das Ausgabemodell (definiert in `response_model=ItemV2`) ist ein Pydantic‑v2‑Modell.

### Pydantic v1 Parameter { #pydantic-v1-parameters }

    assert response.status_code == 422
    assert response.json() == {
        "detail": [
            {
                "type": "int_parsing",
                "loc": ["path", "item_id"],
                "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
                "input": "foobar",
            }
        ]
    }


def test_path_int_True():

     * the item's current state.
     * </p>
     *
     * @param dictId the dictionary ID to store the character mapping item in
     * @param charMappingItem the character mapping item to store
     */
    public void store(final String dictId, final CharMappingItem charMappingItem) {
        getCharMappingFile(dictId).ifPresent(file -> {
            if (charMappingItem.getId() == 0) {

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### Dockerfile { #dockerfile }

Agora, no mesmo diretório do projeto, crie um arquivo `Dockerfile` com:

```{ .dockerfile .annotate }

/// tip | 豆知識

角括弧内の内部の型は「型パラメータ」と呼ばれています。

この場合、`str`は`List`に渡される型パラメータです。

///

つまり: 変数`items`は`list`であり、このリストの各項目は`str`です。

そうすることで、エディタはリストの項目を処理している間にもサポートを提供できます。

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image05.png">

タイプがなければ、それはほぼ不可能です。

変数`item`はリスト`items`の要素の一つであることに注意してください。

それでも、エディタはそれが`str`であることを知っていて、そのためのサポートを提供しています。

#### `Tuple` と `Set`

                    "properties": {
                        "name": {"title": "Name", "type": "string"},
                        "items": {
                            "title": "Items",
                            "type": "array",
                            "items": {"$ref": "#/components/schemas/Item"},
                        },
                    },
                },
                "HTTPValidationError": {

    private final List<ProjectSegment> items;

    public ProjectBuildList(List<ProjectSegment> items) {
        this.items = Collections.unmodifiableList(items);
    }

    // TODO Optimize; or maybe just rewrite the whole way aggregating mojos are being run.
    /**
     * Returns aProjectBuildList that contains only items for the specified taskSegment
     * @param taskSegment the requested task segment