// Valid object and bucket names but non-existent bucket.
		{bucketName: "abc", objName: "def", uploadID: resN.UploadID, PartID: 1, expectedError: fmt.Errorf("%s", "Bucket not found: abc")},
		// Test Case - 7.
		// Existing bucket, but using a bucket on which NewMultipartUpload is not Initiated.
		{bucketName: "unused-bucket", objName: "def", uploadID: "xyz", PartID: 1, expectedError: fmt.Errorf("%s", "Invalid upload id xyz")},
		// Test Case - 8.

в таком случае он является "вызываемым".

## Классы как зависимости

Вы можете заметить, что для создания экземпляра класса в Python используется тот же синтаксис.

Например:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

В данном случае `fluffy` является экземпляром класса `Cat`.

А чтобы создать `fluffy`, вы "вызываете" `Cat`.

Например, внутри `async` *функции операции пути* можно получить содержимое с помощью:

```Python
contents = await myfile.read()
```

Если вы находитесь внутри обычной `def` *функции операции пути*, можно получить прямой доступ к файлу `UploadFile.file`, например:

```Python
contents = myfile.file.read()
```

/// note | "Технические детали `async`"

    clientListener.assertOpen()
    val server = serverListener.assertOpen()
    webSocket.send("abc")
    serverListener.assertTextMessage("abc")
    server.send("def")
    clientListener.assertTextMessage("def")
    closeWebSockets(webSocket, server)
  }

  @Test
  @Throws(IOException::class)
  fun missingConnectionHeader() {
    webServer.enqueue(
      MockResponse.Builder()

```

或者

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

这就是 "可调用对象"。

## 类作为依赖项

您可能会注意到，要创建一个 Python 类的实例，您可以使用相同的语法。

举个例子:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

在这个例子中, `fluffy` 是一个 `Cat` 类的实例。

为了创建 `fluffy`，你调用了 `Cat` 。

所以，Python 类也是 **可调用对象**。

## Klassen als Abhängigkeiten

Möglicherweise stellen Sie fest, dass Sie zum Erstellen einer Instanz einer Python-Klasse die gleiche Syntax verwenden.

Zum Beispiel:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

In diesem Fall ist `fluffy` eine Instanz der Klasse `Cat`.

Und um `fluffy` zu erzeugen, rufen Sie `Cat` auf.

Вы пишете на стандартном Python с аннотациями типов:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Объявляем параметр user_id с типом `str`
# и получаем поддержку редактора внутри функции
def main(user_id: str):
    return user_id


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

Это можно использовать так:

```Python

これにはクラウドストレージとの連携や映像処理など、多くのライブラリが含まれています。

```Python hl_lines="2  10-12  14"
{!../../docs_src/custom_response/tutorial008.py!}
```

/// tip | "豆知識"

ここでは `async` や `await` をサポートしていない標準の `open()` を使っているので、通常の `def` でpath operationを宣言していることに注意してください。

///

### `FileResponse`

レスポンスとしてファイルを非同期的にストリームします。

他のレスポンスタイプとは異なる引数のセットを受け取りインスタンス化します。

* `path` - ストリームするファイルのファイルパス。

```Python hl_lines="5-10  16  21" title="app/routers/items.py"
{!../../docs_src/bigger_applications/app/routers/items.py!}
```

➡ 🔠 *➡ 🛠️* ✔️ ▶️ ⏮️ `/`, 💖:

```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
    ...
```

...🔡 🔜 🚫 🔌 🏁 `/`.

, 🔡 👉 💼 `/items`.

👥 💪 🚮 📇 `tags` & ➕ `responses` 👈 🔜 ✔ 🌐 *➡ 🛠️* 🔌 👉 📻.

Zum Beispiel können Sie innerhalb einer `async` *Pfadoperation-Funktion* den Inhalt wie folgt auslesen:

```Python
contents = await myfile.read()
```

Wenn Sie sich innerhalb einer normalen `def`-*Pfadoperation-Funktion* befinden, können Sie direkt auf `UploadFile.file` zugreifen, zum Beispiel:

```Python
contents = myfile.file.read()
```

/// note | "Technische Details zu `async`"