A opção `--no-cache-dir` diz ao `pip` para não salvar os pacotes baixados localmente, pois isso só aconteceria se `pip` fosse executado novamente para instalar os mesmos pacotes, mas esse não é o caso quando trabalhamos com contêineres.

    !!! note
        `--no-cache-dir` é apenas relacionado ao `pip`, não tem nada a ver com Docker ou contêineres.

        gradleUserHomeDir = intTestHomeDir
        // The user home dir is not wiped out by clean. Move the daemon working space underneath the build dir so they don't pile up on CI.
        // The actual daemon registry dir will be a subfolder using the name of the distribution.
        daemonRegistry = repoRoot().dir("build/daemon")

在 Starlette 的支持下，**FastAPI** 应用可以直接使用工具轻易地配置 Jinja2。

## 安装依赖项

安装 `jinja2`：

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2

---> 100%
```

</div>

如需使用静态文件，还要安装 `aiofiles`：

<div class="termy">

```console
$ pip install aiofiles

---> 100%
```

</div>

## 使用 `Jinja2Templates`

* 导入 `Jinja2Templates`
* 创建可复用的 `templates` 对象

# up in teardown_file() above.
@test "Wheel is installable" {
    python3 -m venv /tf/venv
    source /tf/venv/bin/activate
    python3 -m pip install --upgrade setuptools wheel
    python3 -m pip install "$TF_WHEEL"
}

@test "TensorFlow is importable" {
    source /tf/venv/bin/activate

---

## Install FastAPI

Langkah pertama adalah dengan meng-install FastAPI.

Untuk tutorial, kamu mungkin hendak meng-installnya dengan semua pilihan fitur dan dependensinya:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"

---> 100%
```

</div>

TFCI_BAZEL_COMMON_ARGS="--repo_env=TF_PYTHON_VERSION=$TFCI_PYTHON_VERSION --config release_macos_arm64"
TFCI_BAZEL_TARGET_SELECTING_CONFIG_PREFIX=macos_arm64
TFCI_BUILD_PIP_PACKAGE_ARGS="--repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow"
TFCI_INDEX_HTML_ENABLE=1
TFCI_LIB_SUFFIX="-cpu-darwin-arm64"
TFCI_MACOS_BAZEL_TEST_DIR_ENABLE=1
TFCI_MACOS_BAZEL_TEST_DIR_PATH="/Volumes/BuildData/bazel_output"

# 请求表单与文件

FastAPI 支持同时使用 `File` 和 `Form` 定义文件和表单字段。

!!! info "说明"

    接收上传文件或表单数据，要预先安装 <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>。

    例如，`pip install python-multipart`。

## 导入 `File` 与 `Form`

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001.py!}
```

## 定义 `File` 与 `Form` 参数

创建文件和表单参数的方式与 `Body` 和 `Query` 一样：

        ":posix_filesystem_helper",
        "//tensorflow/c:tf_file_statistics",
        "//tensorflow/c:tf_status",
        "//tensorflow/c/experimental/filesystem:filesystem_interface",
    ],
)

# Since building pip package and API tests require a filesystem, we provide a
# static registration target that they should link against.
cc_library(
    name = "posix_filesystem_static",
    srcs = ["posix_filesystem_static.cc"],

## ⚙️ `TestClient`

!!! info
    ⚙️ `TestClient`, 🥇 ❎ <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">`httpx`</a>.

    🤶 Ⓜ. `pip install httpx`.

🗄 `TestClient`.

✍ `TestClient` 🚶‍♀️ 👆 **FastAPI** 🈸 ⚫️.

✍ 🔢 ⏮️ 📛 👈 ▶️ ⏮️ `test_` (👉 🐩 `pytest` 🏛).

⚙️ `TestClient` 🎚 🎏 🌌 👆 ⏮️ `httpx`.

## 使用 `TestClient`

!!! info "信息"
    要使用 `TestClient`，先要安装 <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">`httpx`</a>.

    例：`pip install httpx`.

导入 `TestClient`.

通过传入你的**FastAPI**应用创建一个 `TestClient` 。

创建名字以 `test_` 开头的函数（这是标准的 `pytest` 约定）。

像使用 `httpx` 那样使用 `TestClient` 对象。

为你需要检查的地方用标准的Python表达式写个简单的 `assert` 语句（重申，标准的`pytest`）。