TestDomainObject value2 = new TestDomainObject('a')
        repository.put('class1', value1)
        repository.put('class2', value2)
        Closure cl = Mock()

        when:
        repository.each(cl)

        then:
        1 * cl.call(['class1', value1] as Object[])
        1 * cl.call(['class2', value2] as Object[])
        0 * cl._
    }

    def canIterateOverClassesUsingAction() {

- [`KT-41373`](https://youtrack.jetbrains.com/issue/KT-41373) "KotlinReflectionInternalError: Unresolved class" when inspecting anonymous Java class
- [`KT-61304`](https://youtrack.jetbrains.com/issue/KT-61304) Reflection: Calling data class `copy` method via reflection (callBy) fails when the data class has exactly 64 fields

from starlette.routing import Route

app = FastAPI()


class APIRouteA(APIRoute):
    x_type = "A"


class APIRouteB(APIRoute):
    x_type = "B"


class APIRouteC(APIRoute):
    x_type = "C"


router_a = APIRouter(route_class=APIRouteA)
router_b = APIRouter(route_class=APIRouteB)
router_c = APIRouter(route_class=APIRouteC)


@router_a.get("/")
def get_a():
    return {"msg": "A"}

    E `Field` do Pydantic retorna uma instância de `FieldInfo` também.

    `Body` também retorna objetos de uma subclasse de `FieldInfo` diretamente. E tem outras que você verá mais tarde que são subclasses da classe `Body`.

something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

상기와 같은 방식으로 "호출(실행)" 할 수 있다면 "호출 가능"이 됩니다.

## 의존성으로서의 클래스

파이썬 클래스의 인스턴스를 생성하기 위해 사용하는 것과 동일한 문법을 사용한다는 걸 알 수 있습니다.

예를 들어:

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


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

이 경우에 `fluffy`는 클래스 `Cat`의 인스턴스입니다. 그리고 우리는 `fluffy`를 만들기 위해서 `Cat`을 "호출"했습니다.

// backends (graph/MLIR).
//
// This defines a set of abstract classes that are intended to provide the
// functionality of the opaque C types exposed in the public APIs defined in the
// `c_api_unified_experimental.h` header.
// =============================================================================

// Represents either a MlirTensor or a GraphTensor.
// This base class does not expose any public methods other than to distinguish

## Klassen als Abhängigkeiten

Möglicherweise stellen Sie fest, dass Sie zum Erstellen einer Instanz einer Python-Klasse die gleiche Syntax verwenden.

Zum Beispiel:

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


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

In diesem Fall ist `fluffy` eine Instanz der Klasse `Cat`.

または

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

これを「呼び出し可能」なものと呼びます。

## 依存関係としてのクラス

Pythonのクラスのインスタンスを作成する際に、同じ構文を使用していることに気づくかもしれません。

例えば:

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


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

この場合、`fluffy`は`Cat`クラスのインスタンスです。

そして`fluffy`を作成するために、`Cat`を「呼び出している」ことになります。

something()
```

⚖️

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

⤴️ ⚫️ "🇧🇲".

## 🎓 🔗

👆 5️⃣📆 👀 👈 ✍ 👐 🐍 🎓, 👆 ⚙️ 👈 🎏 ❕.

🖼:

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


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

👉 💼, `fluffy` 👐 🎓 `Cat`.

& ✍ `fluffy`, 👆 "🤙" `Cat`.

, 🐍 🎓 **🇧🇲**.

something()
```

或者

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

这就是 "可调用对象"。

## 类作为依赖项

您可能会注意到，要创建一个 Python 类的实例，您可以使用相同的语法。

举个例子:

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


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

在这个例子中, `fluffy` 是一个 `Cat` 类的实例。

为了创建 `fluffy`，你调用了 `Cat` 。

所以，Python 类也是 **可调用对象**。