## Abhängigkeiten installieren { #install-dependencies }

Stellen Sie sicher, dass Sie eine [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md) erstellen, sie aktivieren und `jinja2` installieren:

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2

---> 100%
```

</div>

## `Jinja2Templates` verwenden { #using-jinja2templates }

Stellen Sie sicher, dass Sie eine [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md) erstellen, diese aktivieren und es dann installieren, z. B.:

```console
$ pip install python-multipart
```

///

## `File` und `Form` importieren { #import-file-and-form }

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

```Dockerfile
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
```

你可以在 **FastAPI** 中使用任意你想要的模板引擎。

常見的選擇是 Jinja2，與 Flask 與其他工具所使用的一樣。

有一些工具可讓你輕鬆設定，並可直接在你的 **FastAPI** 應用程式中使用（由 Starlette 提供）。

## 安裝相依套件 { #install-dependencies }

請先建立一個[虛擬環境](../virtual-environments.md)、啟用它，然後安裝 `jinja2`：

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2

---> 100%
```

</div>

## 使用 `Jinja2Templates` { #using-jinja2templates }

- 匯入 `Jinja2Templates`。

## Встановіть `PyJWT` { #install-pyjwt }

Нам потрібно встановити `PyJWT`, щоб створювати та перевіряти токени JWT у Python.

Переконайтеся, що ви створили [віртуальне оточення](../../virtual-environments.md), активували його і тоді встановіть `pyjwt`:

<div class="termy">

```console
$ pip install pyjwt

---> 100%
```

</div>

/// info | Інформація

Однако, если вы используете команду `pip install fastapi`, пакет `python-multipart` по умолчанию не включается.

Чтобы установить его вручную, убедитесь, что вы создали [виртуальное окружение](../../virtual-environments.md), активировали его и затем установили пакет:

```console
$ pip install python-multipart
```

libcufft-12-1
libcurand-12-1
libcusolver-dev-12-1
libcusparse-dev-12-1
libcublas-12-1
libcublas-dev-12-1
libnccl-dev=2.18.3-1+cuda12.1
libnccl2=2.18.3-1+cuda12.1
# CuDNN: https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#ubuntu-network-installation
libcudnn9-dev-cuda-12=9.8.0.87-1

libcufft-12-3
libcurand-12-3
libcusolver-dev-12-3
libcusparse-dev-12-3
libcublas-12-3
libcublas-dev-12-3
libnccl-dev=2.19.3-1+cuda12.3
libnccl2=2.19.3-1+cuda12.3
# CuDNN: https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#ubuntu-network-installation
libcudnn9-dev-cuda-12=9.1.1.17-1

Убедитесь, что вы создали и активировали [виртуальное окружение](../virtual-environments.md), а затем установите пакет, например:

```console
$ pip install python-multipart
```

///

/// note | Заметка

Этот функционал доступен начиная с версии FastAPI `0.113.0`. 🤓

///

## Pydantic-модели для форм { #pydantic-models-for-forms }

Vous devez créer un [environnement virtuel](../virtual-environments.md), l’activer, puis y installer le paquet, par exemple :

```console
$ pip install httpx
```

///

Importez `TestClient`.

Créez un `TestClient` en lui passant votre application **FastAPI**.

Créez des fonctions dont le nom commence par `test_` (c’est la convention standard de `pytest`).