Você não terá que aprender uma nova sintaxe, os métodos ou classes de uma biblioteca específica etc.

Apenas **Python** padrão.

Por exemplo, para um `int`:

```Python
item_id: int
```

ou para um modelo mais complexo, `Item`:

```Python
item: Item
```

...e com essa única declaração você tem:

* Suporte ao Editor, incluindo:
    * Completação.
    * Verificação de tipos.

Beachten Sie, das bedeutet: „`one_person` ist eine **Instanz** der Klasse `Person`“.

Es bedeutet nicht: „`one_person` ist die **Klasse** genannt `Person`“.

## Pydantic-Modelle { #pydantic-models }

[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) ist eine Python-Bibliothek für die Validierung von Daten.

Sie deklarieren die „Form“ der Daten als Klassen mit Attributen.

Und jedes Attribut hat einen Typ.

Erstellen Sie eine Variable `ALGORITHM` für den Algorithmus, der zum Signieren des JWT-Tokens verwendet wird, und setzen Sie sie auf `"HS256"`.

Erstellen Sie eine Variable für das Ablaufdatum des Tokens.

Definieren Sie ein Pydantic-Modell, das im Token-Endpunkt für die <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr> verwendet wird.

Erstellen Sie eine Hilfsfunktion, um einen neuen Zugriffstoken zu generieren.

    full_name = user_dict["full_name"],
    disabled = user_dict["disabled"],
    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

/// info

想更完整地了解 `**user_dict`，請回到[**額外模型** 的文件](../extra-models.md#about-user-in-dict)。

///

## 回傳 token { #return-the-token }

`token` 端點的回應必須是 JSON 物件。

它應該有一個 `token_type`。在本例中，我們使用「Bearer」tokens，token 類型應該是「`bearer`」。

# Тестовый файл LLM { #llm-test-file }

Этот документ проверяет, понимает ли <abbr title="Large Language Model - Большая языковая модель">LLM</abbr>, переводящая документацию, `general_prompt` в `scripts/translate.py` и языковой специфичный промпт в `docs/{language code}/llm-prompt.md`. Языковой специфичный промпт добавляется к `general_prompt`.

Тесты, добавленные здесь, увидят все создатели языковых специфичных промптов.

Использование:

	}

	reflectResults := rel.FieldSchema.MakeSlice().Elem()
	column, values := schema.ToQueryValues(clause.CurrentTable, relForeignKeys, foreignValues)

	if len(values) != 0 {
		tx = tx.Model(reflectResults.Addr().Interface()).Where(clause.IN{Column: column, Values: values})

		for _, cond := range conds {
			if fc, ok := cond.(func(*gorm.DB) *gorm.DB); ok {
				tx = fc(tx)
			} else {

Sadece standart **Python**.

Örneğin bir `int` için:

```Python
item_id: int
```

ya da daha karmaşık bir `Item` modeli için:

```Python
item: Item
```

...ve bu tek tanımla şunları elde edersiniz:

* Şunlar dahil editör desteği:
    * Completion.
    * Type kontrolleri.
* Verinin doğrulanması:

      checkArgument(
          edge.length() == 2, "Expecting each edge to consist of 2 characters but got %s", edge);
      char node1 = edge.charAt(0);
      char node2 = edge.charAt(1);
      graphMapBuilder.put(node1, node2);
      if (!directed) {
        graphMapBuilder.put(node2, node1);
      }
    }
    ImmutableMultimap<Character, Character> graphMap = graphMapBuilder.build();

### Benzersiz ID Üreten Özel Fonksiyon { #custom-generate-unique-id-function }

FastAPI, her *path operation* için bir **unique ID** kullanır. Bu ID, **operation ID** için ve ayrıca request/response'lar için gerekebilecek özel model isimleri için de kullanılır.

Bu fonksiyonu özelleştirebilirsiniz. Bir `APIRoute` alır ve string döndürür.

Örneğin burada ilk tag'i (muhtemelen tek tag'iniz olur) ve *path operation* adını (function adı) kullanıyor.

### Memory per Process { #memory-per-process }

Now, when the program loads things in memory, for example, a machine learning model in a variable, or the contents of a large file in a variable, all that **consumes a bit of the memory (RAM)** of the server.