You can declare a parameter in a *path operation function* or dependency to be of type `Request` and then you can access the raw request object directly, without any validation, etc.

You can import it directly from `fastapi`:

```python
from fastapi import Request
```

/// tip

ここで、タスク関数はファイル書き込みを実行します (メール送信のシミュレーション)。

また、書き込み操作では `async` と `await` を使用しないため、通常の `def` で関数を定義します。

```Python hl_lines="6-9"
{!../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
```

## バックグラウンドタスクの追加

*path operations 関数* 内で、`.add_task()` メソッドを使用してタスク関数を *background tasks* オブジェクトに渡します。

```Python hl_lines="14"
{!../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
```

`.add_task()` は以下の引数を受け取ります:

 & `--root-path` 📋 ⏸ 🎛 🚚 👈 `root_path`.

///

### ✅ ⏮️ `root_path`

👆 💪 🤚 ⏮️ `root_path` ⚙️ 👆 🈸 🔠 📨, ⚫️ 🍕 `scope` 📖 (👈 🍕 🔫 🔌).

📥 👥 ✅ ⚫️ 📧 🎦 🎯.

```Python hl_lines="8"
{!../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001.py!}
```

⤴️, 🚥 👆 ▶️ Uvicorn ⏮️:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --root-path /api/v1

##### 为什么使用密码哈希

原因很简单，假如数据库被盗，窃贼无法获取用户的明文密码，得到的只是哈希值。

这样一来，窃贼就无法在其它应用中使用窃取的密码，要知道，很多用户在所有系统中都使用相同的密码，风险超大。

```Python hl_lines="80-83"
{!../../docs_src/security/tutorial003.py!}
```

#### 关于 `**user_dict`

`UserInDB(**user_dict)` 是指：

*直接把 `user_dict` 的键与值当作关键字参数传递，等效于：*

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

結果を返す前に待機する必要があり、これらの新しいPython機能をサポートする操作がある場合は、次のようにコーディングできます。

```Python
burgers = await get_burgers(2)
```

カギは `await` です。結果を `burgers`に保存する前に、`get_burgers(2)`の処理🕙の完了を待つ⏸必要があることをPythonに伝えます。これでPythonは、その間に (別のリクエストを受信するなど) 何か他のことができる🔀⏯ことを知ります。

`await` が機能するためには、非同期処理をサポートする関数内にある必要があります。これは、`async def` で関数を宣言するだけでよいです:

```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
    # ハンバーガーを作成するために非同期処理を実行
    return burgers
```

For example, you could add a custom header `X-Process-Time` containing the time in seconds that it took to process the request and generate a response:

```Python hl_lines="10  12-13"
{!../../docs_src/middleware/tutorial001.py!}
```

/// tip

## `python-jose` のインストール

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

<div class="termy">

```console
$ pip install python-jose[cryptography]

---> 100%
```

</div>

また、<a href="https://github.com/mpdavis/python-jose" class="external-link" target="_blank">Python-jose</a>だけではなく、暗号を扱うためのパッケージを追加で必要とします。

    * With <a href="https://tartiflette.github.io/tartiflette-asgi/" class="external-link" target="_blank">Tartiflette ASGI</a> to provide ASGI integration
* <a href="https://graphene-python.org/" class="external-link" target="_blank">Graphene</a>
    * With <a href="https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3" class="external-link" target="_blank">starlette-graphene3</a>

## GraphQL with Strawberry

Para esses casos, você pode usar o `jsonable_encoder` para converter seus dados antes de repassá-los para a resposta:

```Python hl_lines="6-7  21-22"
{!../../docs_src/response_directly/tutorial001.py!}
```

/// note | Detalhes Técnicos

Você também pode utilizar `from starlette.responses import JSONResponse`.

* ⏮️ ☁ 🐝 📳 🌑
* ⏮️ ➕1️⃣ 🧰 💖 🖖
* ⏮️ ☁ 🐕‍🦺 👈 ✊ 👆 📦 🖼 & 🛠️ ⚫️

## ☁ 🖼 ⏮️ 🎶

🚥 👆 ⚙️ <a href="https://python-poetry.org/" class="external-link" target="_blank">🎶</a> 🛠️ 👆 🏗 🔗, 👆 💪 ⚙️ ☁ 👁-▶️ 🏗:

```{ .dockerfile .annotate }
# (1)
FROM python:3.9 as requirements-stage

# (2)
WORKDIR /tmp

# (3)
RUN pip install poetry

# (4)