```

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`.

## 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`.

Guillaume Nodet <******@****.***> 1715973262 +0200

{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_py310.py hl[7] *}

/// note | Detalhes Técnicos

`Header` é uma classe "irmã" de `Path`, `Query` e `Cookie`. Ela também herda da mesma classe em comum `Param`.

Mas lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, `Header`, e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções que retornam classes especiais.

///

/// info

            <phase>process-classes</phase>
            <goals>
              <goal>manifest</goal>
            </goals>
          </execution>
        </executions>
        <configuration>
          <instructions>
            <!-- Silence a warning that claims that META-INF/versions/9/... is the "wrong directory" for our classes. -->
            <_fixupmessages>^Classes found in the wrong directory: .*</_fixupmessages>

///

/// info | Informação

A chave `model` não é parte do OpenAPI.

O **FastAPI** pegará o modelo do Pydantic, gerará o `JSON Schema`, e adicionará no local correto.

O local correto é:

* Na chave `content`, que tem como valor um outro objeto JSON (`dict`) que contém:

No exemplo anterior, como as classes eram diferentes, tivemos que usar o parâmetro `response_model`. Mas isso também significa que não temos suporte do editor e das ferramentas verificando o tipo de retorno da função.

Mas na maioria dos casos em que precisamos fazer algo assim, queremos que o modelo apenas **filtre/remova** alguns dados como neste exemplo.

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(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.

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。