如果你寫帶有 Python 型別的程式碼：

```python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# 宣告一個變數為 string
# 並在函式中獲得 editor support
def main(user_id: str):
    return user_id


# 宣告一個 Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```


可以像這樣來使用：

```python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {

def test_path_str_foobar():
    response = client.get("/path/str/foobar")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == "foobar"


def test_path_str_42():
    response = client.get("/path/str/42")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == "42"


def test_path_str_True():
    response = client.get("/path/str/True")
    assert response.status_code == 200

from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from inline_snapshot import snapshot
from pydantic import BaseModel, condecimal

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    age: condecimal(gt=Decimal(0.0))  # type: ignore


@app.post("/items/")
def save_item_no_body(item: list[Item]):
    return {"item": item}


client = TestClient(app)

from fastapi.testclient import TestClient


class Session:
    def __init__(self) -> None:
        self.data = ["foo", "bar", "baz"]
        self.open = True

    def __iter__(self) -> Generator[str, None, None]:
        for item in self.data:
            if self.open:
                yield item
            else:
                raise ValueError("Session closed")


@contextmanager

### Création d'un `Enum`

Importez `Enum` et créez une sous-classe qui hérite de `str` et `Enum`.

En héritant de `str` la documentation sera capable de savoir que les valeurs doivent être de type `string` et pourra donc afficher cette `Enum` correctement.

            return ((List<?>) value).stream().map(v -> v.toString()).toArray(n -> new String[n]);
        }
        String str = DfTypeUtil.toString(value);
        if (str == null) {
            return null;
        }
        return new String[] { str };
    }

    protected LocalDateTime toLocalDateTime(Object value) {
        return DfTypeUtil.toLocalDateTime(value);
    }

func (hr HealthResult) String() string {
	var str strings.Builder
	for i, es := range hr.ESHealth {
		str.WriteString("(Pool: ")
		str.WriteString(strconv.Itoa(es.PoolID))
		str.WriteString(" Set: ")
		str.WriteString(strconv.Itoa(es.SetID))
		str.WriteString(" Healthy: ")
		str.WriteString(strconv.FormatBool(es.Healthy))
		if i == 0 {
			str.WriteString(")")
		} else {
			str.WriteString(") | ")
		}
	}

///

## どのように動作するか

リクエストの中に`Authorization`ヘッダーを探しに行き、その値が`Bearer`と何らかのトークンを含んでいるかどうかをチェックし、そのトークンを`str`として返します。

もし`Authorization`ヘッダーが見つからなかったり、値が`Bearer`トークンを持っていなかったりすると、401 ステータスコードエラー (`UNAUTHORIZED`) で直接応答します。

トークンが存在するかどうかをチェックしてエラーを返す必要はありません。関数が実行された場合、そのトークンに`str`が含まれているか確認できます。

インタラクティブなドキュメントですでに試すことができます:

<img src="/img/tutorial/security/image03.png">

#### `lru_cache` 技术细节

`@lru_cache` 修改了它所装饰的函数，以返回第一次返回的相同值，而不是再次计算它，每次都执行函数的代码。

因此，下面的函数将对每个参数组合执行一次。然后，每个参数组合返回的值将在使用完全相同的参数组合调用函数时再次使用。

例如，如果您有一个函数：
```Python
@lru_cache
def say_hi(name: str, salutation: str = "Ms."):
    return f"Hello {salutation} {name}"
```

您的程序可以像这样执行：

```mermaid
sequenceDiagram

participant code as Code
participant function as say_hi()

/// note | 備考

パスの一部でなければならないので、パスパラメータは常に必須です。

そのため、`...`を使用して必須と示す必要があります。

それでも、`None`で宣言しても、デフォルト値を設定しても、何の影響もなく、常に必要とされていることに変わりはありません。

///

## 必要に応じてパラメータを並び替える

クエリパラメータ`q`を必須の`str`として宣言したいとしましょう。

また、このパラメータには何も宣言する必要がないので、`Query`を使う必要はありません。

しかし、パスパラメータ`item_id`のために`Path`を使用する必要があります。

Pythonは「デフォルト」を持たない値の前に「デフォルト」を持つ値を置くことができません。

しかし、それらを並び替えることができ、デフォルト値を持たない値（クエリパラメータ`q`）を最初に持つことができます。