from fastapi._compat import (
    PYDANTIC_V2,
    CoreSchema,
    GetJsonSchemaHandler,
    JsonSchemaValue,
    _model_rebuild,
    with_info_plain_validator_function,
)
from fastapi.logger import logger
from pydantic import AnyUrl, BaseModel, Field
from typing_extensions import Annotated, Literal, TypedDict
from typing_extensions import deprecated as typing_deprecated

try:

Anschließend können Sie diese benutzerdefinierte Funktion als Parameter `generate_unique_id_function` an **FastAPI** übergeben:

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="6-7  10"
    {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

Konzentrieren wir uns zunächst auf die Abhängigkeit - die Dependency.

Es handelt sich einfach um eine Funktion, die die gleichen Parameter entgegennimmt wie eine *Pfadoperation-Funktion*:
=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="8-9"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

Contrairement aux fonctions que **FastAPI** appelle pour vous : les *fonctions de chemin* et dépendances.

Si votre fonction utilitaire est une fonction classique définie avec `def`, elle sera appelée directement (telle qu'écrite dans votre code), pas dans une threadpool, si la fonction est définie avec `async def` alors vous devrez attendre (avec `await`) que cette fonction se termine avant de passer à la suite du code.

---

Aber in den meisten Fällen, wenn wir so etwas machen, wollen wir nur, dass das Modell einige der Daten **filtert/entfernt**, so wie in diesem Beispiel.

Sie können den Typ eines Pfad-Parameters in der Argumentliste der Funktion deklarieren, mit Standard-Python-Typannotationen:

```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial002.py!}
```

In diesem Fall wird `item_id` als `int` deklariert, also als Ganzzahl.

!!! check
    Dadurch erhalten Sie Editor-Unterstützung innerhalb Ihrer Funktion, mit Fehlerprüfungen, Codevervollständigung, usw.

Für **FastAPI** ist es nicht wichtig. Es erkennt die Parameter anhand ihres Namens, ihrer Typen, und ihrer Defaultwerte (`Query`, `Path`, usw.). Es kümmert sich nicht um die Reihenfolge.

Sie können Ihre Funktion also so deklarieren:

=== "Python 3.8 nicht annotiert"

    !!! tip "Tipp"
        Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

    ```Python hl_lines="7"

...

```Python
from typing import List, Dict
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Deklarieren Sie eine Variable als ein `str`
# und bekommen Sie Editor-Unterstütung innerhalb der Funktion
def main(user_id: str):
    return user_id


# Ein Pydantic-Modell
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Das kann nun wie folgt verwendet werden:

شما پایتون استاندارد را با استفاده از تایپ ها مینویسید:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


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

که سپس میتوان به این شکل از آن استفاده کرد: