## Классы как зависимости { #classes-as-dependencies_1 }

Вы можете заметить, что для создания экземпляра класса в Python используется тот же синтаксис.

Например:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

В данном случае `fluffy` является экземпляром класса `Cat`.

А чтобы создать `fluffy`, вы «вызываете» `Cat`.

Bu method’ların hepsi `async` olduğundan, bunları "await" etmeniz gerekir.

Örneğin, bir `async` *path operation function* içinde içeriği şöyle alabilirsiniz:

```Python
contents = await myfile.read()
```

Normal bir `def` *path operation function* içindeyseniz `UploadFile.file`’a doğrudan erişebilirsiniz, örneğin:

```Python
contents = myfile.file.read()
```

/// note | `async` Teknik Detaylar

_site_packages_dirs = list(set(_site_packages_dirs))

# Find the location of this exact file.
_current_file_location = _inspect.getfile(_inspect.currentframe())

def _running_from_pip_package():
  return any(
      _current_file_location.startswith(dir_) for dir_ in _site_packages_dirs)

if _running_from_pip_package():
  # TODO(gunan): Add sanity checks to loaded modules here.

pip install flask requests
```

Following is an example lambda handler.
```py
from flask import Flask, request, abort, make_response
import requests

app = Flask(__name__)
@app.route('/', methods=['POST'])
def get_webhook():
	if request.method == 'POST':
		# obtain the request event from the 'POST' call
		event = request.json

		object_context = event["getObjectContext"]

		# Get the presigned URL to fetch the requested

## Clases como dependencias { #classes-as-dependencies_1 }

Puedes notar que para crear una instance de una clase en Python, utilizas esa misma sintaxis.

Por ejemplo:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

En este caso, `fluffy` es una instance de la clase `Cat`.

Y para crear `fluffy`, estás "llamando" a `Cat`.

Например, внутри `async` *функции операции пути* можно получить содержимое с помощью:

```Python
contents = await myfile.read()
```

Если вы находитесь внутри обычной `def` *функции операции пути*, можно получить прямой доступ к файлу `UploadFile.file`, например:

```Python
contents = myfile.file.read()
```


/// note | Технические детали `async`

Вы пишете стандартный Python с типами:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Объявляем параметр как `str`
# и получаем поддержку редактора кода внутри функции
def main(user_id: str):
    return user_id


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

Это можно использовать так:

```Python

Türleriyle standart Python yazarsınız:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Bir değişkeni str olarak belirt
# ve fonksiyon içinde editör desteği al
def main(user_id: str):
    return user_id


# Bir Pydantic modeli
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Sonra şöyle kullanabilirsiniz:

```Python

/// tip | 豆知識

Pydantic は **Rust** 側でシリアライズを行うため、戻り値の型を宣言しない場合に比べて大幅に高い**パフォーマンス**が得られます。

///

### 非 async の *path operation 関数* { #non-async-path-operation-functions }

`async` を使わない通常の `def` 関数でも同様に `yield` を使えます。

FastAPI が適切に実行されるように処理するため、イベントループをブロックしません。

この場合は関数が async ではないので、適切な戻り値の型は `Iterable[Item]` です:

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[27:30] hl[28] *}

Escribes Python estándar con tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declara una variable como un str
# y obtiene soporte del editor dentro de la función
def main(user_id: str):
    return user_id


# Un modelo de Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Que luego puede ser usado como:

```Python