`@lru_cache` ist Teil von `functools`, welches Teil von Pythons Standardbibliothek ist. Weitere Informationen dazu finden Sie in der <a href="https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache" class="external-link" target="_blank">Python Dokumentation für `@lru_cache`</a>.

## Zusammenfassung { #recap }

Das Aktivieren einer virtuellen Umgebung ändert auch ein paar andere Dinge, aber dies ist eines der wichtigsten Dinge, die es tut.

> Requests, tüm zamanların en çok indirilen Python  <abbr title="Paket: Package">paketlerinden</abbr> biridir.

Kullanım şekli oldukça basit. Örneğin bir `GET` isteği yapmak için aşağıdaki yeterli:

```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```

Bunun FastAPI'deki API <abbr title="Yol İşlemi: Path Operation">*yol işlemi*</abbr> şöyle görünür:

```Python hl_lines="1"
@app.get("/some/url")
def read_url():

///

The `status_code` parameter receives a number with the HTTP status code.

/// info

`status_code` can alternatively also receive an `IntEnum`, such as Python's <a href="https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus" class="external-link" target="_blank">`http.HTTPStatus`</a>.

///

It will:

* Return that status code in the response.

///

Dem `status_code`-Parameter wird eine Zahl mit dem HTTP-Statuscode übergeben.

/// info | Info

Alternativ kann `status_code` auch ein `IntEnum` erhalten, wie etwa Pythons <a href="https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus" class="external-link" target="_blank">`http.HTTPStatus`</a>.

///

Dies wird:

* Diesen Statuscode mit der Response zurücksenden.

## 인스턴스를 의존성으로 사용하기

그런 다음, `Depends(FixedContentQueryChecker)` 대신 `Depends(checker)`에서 이 `checker` 인스턴스를 사용할 수 있으며,
클래스 자체가 아닌 인스턴스 `checker`가 의존성이 됩니다.

의존성을 해결할 때 **FastAPI**는 이 `checker`를 다음과 같이 호출합니다:

```Python
checker(q="somequery")
```

...그리고 이때 반환되는 값을 *경로 연산 함수*의 `fixed_content_included` 매개변수로 전달합니다:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[22] *}

/// tip | 참고

## `async` and `await` { #async-and-await }

Modern versions of Python have a very intuitive way to define asynchronous code. This makes it look just like normal "sequential" code and do the "awaiting" for you at the right moments.

When there is an operation that will require waiting before giving the results and has support for these new Python features, you can code it like:

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

<div class="termy">

```console
$ python -m venv .venv
```

</div>

/// details | Что делает эта команда?

* `python`: использовать программу под названием `python`
* `-m`: вызвать модуль как скрипт, далее мы укажем, какой модуль вызвать
* `venv`: использовать модуль `venv`, который обычно устанавливается вместе с Python

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

але не виконується при його імпорті в інший файл, наприклад:

```Python
from myapp import app
```

#### Детальніше

Припустимо, Ваш файл називається `myapp.py`.

Якщо Ви запустите його так:

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

но не вызывался, когда другой файл импортирует это, например:

```Python
from myapp import app
```

#### Больше деталей { #more-details }

Давайте назовём ваш файл `myapp.py`.

Если вы запустите его с помощью:

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>