// TF_FinishWhile() or TF_AbortWhile().
//
// Missing functionality (TODO):
// - Gradients
// - Reference-type inputs
// - Directly referencing external tensors from the cond/body graphs (this is
//   possible in the Python API)
TF_CAPI_EXPORT extern TF_WhileParams TF_NewWhile(TF_Graph* g, TF_Output* inputs,
                                                 int ninputs,
                                                 TF_Status* status);

  --output=documents.json \
  --type=data
```

**Step 2: Convert to Fess Format**

Transform documents to include Fess required fields. Example transformation script:

```python
import json

with open('documents.json', 'r') as infile, \
     open('fess-documents.json', 'w') as outfile:
    for line in infile:
        doc = json.loads(line)

        # Transform to Fess format

#### About `**user_dict` { #about-user-dict }

`UserInDB(**user_dict)` means:

*Pass the keys and values of the `user_dict` directly as key-value arguments, equivalent to:*

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
    disabled = user_dict["disabled"],
    hashed_password = user_dict["hashed_password"],

### JSON Performance { #json-performance }

In short, if you want the maximum performance, use a [Response Model](../tutorial/response-model.md) and don't declare a `response_class` in the *path operation decorator*.

///

SQLModel は SQLAlchemy をベースにしているため、SQLAlchemy がサポートする任意のデータベース（SQLModel からもサポートされます）を簡単に使えます。例えば:

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server など

この例では、単一ファイルで動作し、Python に統合サポートがあるため、SQLite を使います。つまり、この例をそのままコピーして実行できます。

本番アプリでは、PostgreSQL のようなデータベースサーバーを使いたくなるかもしれません。

/// tip | 豆知識

        return getPath(StringUtil.EMPTY, "js", names);
    }

    /**
     * Gets the path to environment-specific files directory.
     *
     * @param envName the environment name (e.g., "python", "ruby")
     * @param names the path components to append to the environment directory
     * @return the Path object pointing to the environment-specific directory
     */

///

因為 SQLModel 建立在 SQLAlchemy 之上，你可以輕鬆使用 SQLAlchemy 所支援的任何資料庫（因此 SQLModel 也支援），例如：

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server，等等。

在這個範例中，我們會使用 SQLite，因為它只用到單一檔案，而且 Python 內建支援。你可以直接複製這個範例並原樣執行。

之後，在你的正式環境應用中，你可能會想使用像 PostgreSQL 這類的資料庫伺服器。

/// tip | 提示

///

### `yield from` { #yield-from }

ファイルライクオブジェクトのようなものをイテレートして各要素に対して `yield` している場合、`for` ループを省略して、`yield from` で各要素をそのまま送ることもできます。

これは FastAPI 固有ではなく単なる Python の機能ですが、知っておくと便利な小ワザです。 😎

JWT トークンを使って遊んでみたいという方は、[https://jwt.io](https://jwt.io/) をチェックしてください。

## `PyJWT` のインストール { #install-pyjwt }

PythonでJWTトークンの生成と検証を行うために、`PyJWT`をインストールする必要があります。

[仮想環境](../../virtual-environments.md)を作成し、アクティベートしてから、`pyjwt`をインストールしてください。

<div class="termy">

```console
$ pip install pyjwt

---> 100%
```

</div>

///

由于 SQLModel 基于 SQLAlchemy，因此你可以轻松使用任何由 SQLAlchemy **支持的数据库**（这也让它们被 SQLModel 支持），例如：

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server 等

在这个示例中，我们将使用 **SQLite**，因为它使用单个文件，并且 Python 对其有集成支持。因此，你可以直接复制这个示例并运行。

之后，对于你的生产应用程序，你可能会想要使用像 **PostgreSQL** 这样的数据库服务器。

/// tip | 提示