*, flat_dependant: Dependant, name: str, embed_body_fields: bool
) -> Optional[ModelField]:
    """
    Get a ModelField representing the request body for a path operation, combining
    all body parameters into a single field if necessary.

    Used to check if it's form data (with `isinstance(body_field, params.Form)`)
    or JSON and to generate the JSON Schema for a request body.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### Dockerfile { #dockerfile }

Ahora, en el mismo directorio del proyecto, crea un archivo `Dockerfile` con:

Ещё одна важная возможность, востребованная API, — валидация данных: убеждаться, что данные валидны с учётом заданных параметров. Например, что какое-то поле — `int`, а не произвольная строка. Это особенно полезно для входящих данных.

Без системы валидации данных вам пришлось бы выполнять все проверки вручную в коде.

		}
	}

	// Initialize a zip writer which will provide a zipped content
	// of bucket metadata
	zipWriter := zip.NewWriter(w)
	defer zipWriter.Close()

	rawDataFn := func(r io.Reader, filename string, sz int) {
		header, zerr := zip.FileInfoHeader(dummyFileInfo{
			name:    filename,
			size:    int64(sz),
			mode:    0o600,
			modTime: time.Now(),
			isDir:   false,
			sys:     nil,
		})
		if zerr == nil {

	err := DB.Preload("Level2.Level3.Level4s").Find(&got).Error
	if err != nil {
		t.Error(err)
	}

	for _, level1 := range append(got, want...) {
		sort.Slice(level1.Level2.Level3.Level4s, func(i, j int) bool {
			return level1.Level2.Level3.Level4s[i].ID > level1.Level2.Level3.Level4s[j].ID
		})
	}

	if !reflect.DeepEqual(got, want) {
		t.Errorf("got %s; want %s", toJSONString(got), toJSONString(want))

API'lara gereken bir diğer büyük özellik ise veri doğrulamadır, yani verinin çeşitli parametrelere bağlı olarak doğru ve tutarlı olduğundan emin olmaktır. Örneğin bir alanın `int` olmasına karar verdiniz, daha sonra rastgele bir metin değeri almasını istemezsiniz. Bu özellikle sisteme dışarıdan gelen veri için kullanışlı bir özellik oluyor.

Іншою важливою функцією, необхідною для API, є перевірка даних, яка забезпечує дійсність даних за певними параметрами. Наприклад, що деяке поле є `int`, а не деяка випадкова строка. Це особливо корисно для вхідних даних.

Без системи перевірки даних вам довелося б виконувати всі перевірки вручну, у коді.

`await` が機能するためには、非同期処理をサポートする関数内にある必要があります。これは、`async def` で関数を宣言するだけでよいです:

```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
    # ハンバーガーを作成するために非同期処理を実行
    return burgers
```

...`def` のかわりに:

```Python hl_lines="2"
# 非同期ではない
def get_sequential_burgers(number: int):
    # ハンバーガーを作成するためにシーケンシャルな処理を実行
    return burgers
```

		ReqParams:    extractReqParams(r),
		RespElements: extractRespElements(w),
		UserAgent:    r.UserAgent(),
		Host:         handlers.GetSourceIP(r),
	}
	sendEvent(evt)
	if objInfo.NumVersions > int(scannerExcessObjectVersions.Load()) {
		evt.EventName = event.ObjectManyVersions
		sendEvent(evt)

		auditLogInternal(context.Background(), AuditLogOptions{
			Event:     "scanner:manyversions",

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### Dockerfile { #dockerfile }

Теперь в той же директории проекта создайте файл `Dockerfile`:

```{ .dockerfile .annotate }