<img class="shadow" src="/img/deployment/concepts/image01.png">

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Ahora que conocemos la diferencia entre los términos **proceso** y **programa**, sigamos hablando sobre implementaciones.

## Ejecución al Iniciar { #running-on-startup }

		r = append(r, KVSrc{
			Key:   kv.Key,
			Value: v,
			Src:   vs,
		})
	}

	// Add the comment key as well if non-empty (and comments are never
	// redacted).
	v, vs, _ := c.ResolveConfigParam(subSys, target, Comment, redactSecrets)
	if vs != ValueSourceDef {
		r = append(r, KVSrc{
			Key:   Comment,
			Value: v,
			Src:   vs,
		})
	}

	return r, nil
}

So, the interactive docs will have all the information from these dependencies too:

<img src="/img/tutorial/dependencies/image01.png">

## Simple usage { #simple-usage }

```Python
images: List[Image]
```

例如：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py hl[13] *}

## 无处不在的编辑器支持

你可以随处获得编辑器支持。

即使是列表中的元素：

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

如果你直接使用 `dict` 而不是 Pydantic 模型，那你将无法获得这种编辑器支持。

但是你根本不必担心这两者，传入的字典会自动被转换，你的输出也会自动被转换为 JSON。

## 任意 `dict` 构成的请求体

* **同一程序**可以有**多个进程**同时运行。

如果您检查操作系统中的“任务管理器”或“系统监视器”（或类似工具），您将能够看到许多正在运行的进程。

例如，您可能会看到有多个进程运行同一个浏览器程序（Firefox、Chrome、Edge 等）。 他们通常每个tab运行一个进程，再加上一些其他额外的进程。

<img class="shadow" src="/img/deployment/concepts/image01.png">

---

现在我们知道了术语“进程”和“程序”之间的区别，让我们继续讨论部署。

## 启动时运行

在大多数情况下，当您创建 Web API 时，您希望它**始终运行**、不间断，以便您的客户端始终可以访问它。 这是当然的，除非您有特定原因希望它仅在某些情况下运行，但大多数时候您希望它不断运行并且**可用**。

				ts := int64(attrBuf.uint64()) // ModTime since Windows epoch
				secs := ts / ticksPerSecond
				nsecs := (1e9 / ticksPerSecond) * (ts % ticksPerSecond)
				epoch := time.Date(1601, time.January, 1, 0, 0, 0, 0, time.UTC)
				modified = time.Unix(epoch.Unix()+secs, nsecs)
			}
		case unixExtraID, infoZipUnixExtraID:
			if len(fieldBuf) < 8 {
				continue parseExtras
			}

Então, a documentação interativa também terá toda a informação sobre essas dependências:

<img src="/img/tutorial/dependencies/image01.png">

## Caso de Uso Simples { #simple-usage }

Mas se você passasse uma `HTMLResponse` em `response_class` também, o **FastAPI** saberia como documentar isso no OpenAPI e na documentação interativa como um HTML com `text/html`:

<img src="/img/tutorial/custom-response/image01.png">

## Respostas disponíveis { #available-responses }

Aqui estão algumas dos tipos de resposta disponíveis.

commons = Depends(CommonQueryParams)
```

以下にあるように:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003.py hl[19] *}

しかし、型を宣言することは推奨されています。そうすれば、エディタは`commons`のパラメータとして何が渡されるかを知ることができ、コードの補完や型チェックなどを行うのに役立ちます:

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/dependencies/image02.png">

## ショートカット

しかし、ここでは`CommonQueryParams`を２回書くというコードの繰り返しが発生していることがわかります:

```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)

```Python
images: List[Image]
```

以下のように:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py hl[15] *}

## あらゆる場所でのエディタサポート

エディタのサポートもどこでも受けることができます。

以下のようにリストの中の項目でも:

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Pydanticモデルではなく、`dict`を直接使用している場合はこのようなエディタのサポートは得られません。

しかし、それらについて心配する必要はありません。入力された辞書は自動的に変換され、出力も自動的にJSONに変換されます。

## 任意の`dict`のボディ