// Name
      "AssertAndCollective",
      // Args
      {"x: float", "condition: bool"},
      // Return values
      {"y: float"},
      // Attr def
      {},
      // Nodes
      {
          {{"assert"},
           "Assert",
           {"condition", "x"},
           {{"T", std::vector<DataType>{DT_FLOAT}}}},
          {{"y"},

                            .add();
                }
                listPromptBuilder.addPrompt();
            } else if (field.getDefaultValue().isPresent()) {
                // input w/ def value
                promptBuilder
                        .createInputPrompt()
                        .name(fieldKey)
                        .message(fieldDescription)

_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.

    server.enqueue(
      MockResponse.Builder()
        .body("def")
        .socketPolicy(DisconnectAtEnd)
        .build(),
    )
    val call2 =
      client.newCall(
        Request.Builder()
          .url(server.url("/"))
          .build(),
      )
    val response2 = call2.execute()
    assertThat(response2.body.string()).isEqualTo("def")
    response2.close()
  }

  @Test

```Python
Settings()
```

um novo objeto `Settings` é instanciado, e durante a instanciação, o arquivo `.env` é lido novamente.

Se a função da dependência fosse apenas:

```Python
def get_settings():
    return Settings()
```

Iriamos criar um novo objeto a cada requisição, e estaríamos lendo o arquivo `.env` a cada requisição. ⚠️

شما پایتون استاندارد را با استفاده از تایپ ها مینویسید:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


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

که سپس میتوان به این شکل از آن استفاده کرد:

```Python

WÇ‚Bõ#“v„ ¡—¾ ) ´Ö ÷W9 ¾G 2ÊÐæ‡ FÐ]ÚâÂÉV€^éYK/ÑzŸ°Ù™+æÏ— C‘nÈ%¼ ÂØM’òÈýUã¦ó4Íó7 ­Â óÍ»us5e¦ ¢ó ­²ªiz¨ïÅ¿9V )‚óÏÜzó éÝAù{V¾·¨SúwM¹e®lî‹j¼-M– ²Ç¾pß¼M ƒ14 ’p0 )×£ Ù ÆÍù- ÀÆd‰ ^ š½0® îÊr ­f¬ \à¾×ég—! sÑ'ˆ3wi øÈ ëƒ:×ÖÛW,jŒ…,c'œ‰iä Ÿ %…2͚Ƨ» 1ì-Îe XϤ­âù ×Àw \ƃá (ELð15ûüètvë½ç;Ê’×ëŠ0Ñëºh "R ç(j?xÚ´ÄSvM¢ oÓj®:ëtÆé´D±¡±y ?=bœ³~5ï0ËDeí:ˆŠ÷'ºv?dÚ•ÊY>¼³Ÿ÷…^] &_Êï Î u²À 0Ÿ Ÿ‡qXF½Î%‹ %Ë multisitea/data/disterasure/xl3/.minio.sys/pool.bin/xl.meta XL2 Æ w Ä$•Ä Ó ÉŸþ¥¹ °Ä ºHØH Å Kƒ¤Type ¥V2ObjÞ ¢IDÄ ¤DDirÄ 5 A·DoCÁ§slÂ0RÿŦEcAlgo...

* ✍ `main.py` 📁 ⏮️:

```Python
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### 📁

🔜 🎏 🏗 📁 ✍ 📁 `Dockerfile` ⏮️:

		// Valid object and bucket names but non-existent bucket.
		{bucketName: "abc", objName: "def", uploadID: resN.UploadID, PartID: 1, expectedError: fmt.Errorf("%s", "Bucket not found: abc")},
		// Test Case - 7.
		// Existing bucket, but using a bucket on which NewMultipartUpload is not Initiated.
		{bucketName: "unused-bucket", objName: "def", uploadID: "xyz", PartID: 1, expectedError: fmt.Errorf("%s", "Invalid upload id xyz")},
		// Test Case - 8.

в таком случае он является "вызываемым".

## Классы как зависимости

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`.