return {"item_id": item_id, "q": q}
```

<details markdown="1">
<summary>Або використайте <code>async def</code>...</summary>

Якщо ваш код використовує `async` / `await`, скористайтеся `async def`:

```Python hl_lines="9  14"
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
async def read_root():

    Wenn Sie eine Auffrischung darüber benötigen, wann welche Anwendung sinnvoll ist, lesen Sie den Abschnitt „In Eile?“ in der Dokumentation zu [`async` und `await`](../async.md#in-eile){.internal-link target=_blank}.

9. Diese *Pfadoperation-Funktion* gibt keine Datenklassen zurück (obwohl dies möglich wäre), sondern eine Liste von Dictionarys mit internen Daten.

## ✍ 📋 🔢

✍ 🔢 🏃 🖥 📋.

⚫️ 🐩 🔢 👈 💪 📨 🔢.

⚫️ 💪 `async def` ⚖️ 😐 `def` 🔢, **FastAPI** 🔜 💭 ❔ 🍵 ⚫️ ☑.

👉 💼, 📋 🔢 🔜 ✍ 📁 (⚖ 📨 📧).

& ✍ 🛠️ 🚫 ⚙️ `async` & `await`, 👥 🔬 🔢 ⏮️ 😐 `def`:

```Python hl_lines="6-9"
{!../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
```

## 🚮 🖥 📋

🔘 👆 *➡ 🛠️ 🔢*, 🚶‍♀️ 👆 📋 🔢 *🖥 📋* 🎚 ⏮️ 👩‍🔬 `.add_task()`:

    As always, in FastAPI you can combine `def` and `async def` as needed.

    If you need a refresher about when to use which, check out the section _"In a hurry?"_ in the docs about [`async` and `await`](../async.md#in-a-hurry){.internal-link target=_blank}.

9. This *path operation function* is not returning dataclasses (although it could), but a list of dictionaries with internal data.

                } finally {
                    latch.countDown();
                }
            }, "ProcessCloser-output-" + sessionId).start();

            try {
                latch.await(10, TimeUnit.SECONDS);
            } catch (final InterruptedException e) {
                logger.warn("Interrupted to wait a process.", e);
            }
            try {

**FastAPI** 会创建一个 `BackgroundTasks` 类型的对象并作为该参数传入。

## 创建一个任务函数

创建要作为后台任务运行的函数。

它只是一个可以接收参数的标准函数。

它可以是 `async def` 或普通的 `def` 函数，**FastAPI** 知道如何正确处理。

在这种情况下，任务函数将写入一个文件（模拟发送电子邮件）。

由于写操作不使用 `async` 和 `await`，我们用普通的 `def` 定义函数：

```Python hl_lines="6-9"
{!../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
```

## 添加后台任务

在你的 *路径操作函数* 里，用 `.add_task()` 方法将任务函数传到 *后台任务* 对象中：

```Python hl_lines="14"

      Future<?> possiblyIgnoredError = executorService.submit(executeTask);
      returnValue += (int) listenerLatch.getCount();
      listenerLatch.await();
    }
    return returnValue;
  }

  @Benchmark
  int executeThenAdd_multiThreaded(final int reps) throws InterruptedException {
    Runnable addTask =
        new Runnable() {
          @Override

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`）。

```Python hl_lines="2  12  15-18"
{!../../docs_src/app_testing/tutorial001.py!}
```

/// tip | "提示"

注意测试函数是普通的 `def`，不是 `async def`。

还有client的调用也是普通的调用，不是用 `await`。

这让你可以直接使用 `pytest` 而不会遇到麻烦。

///

/// note | "技术细节"

你也可以用 `from starlette.testclient import TestClient`。

**FastAPI** 提供了和 `starlette.testclient` 一样的 `fastapi.testclient`，只是为了方便开发者。但它直接来自Starlette。

В нашем примере фоновая задача будет вести запись в файл (симулируя отправку письма).

Так как операция записи не использует `async` и `await`, мы определим ее как обычную `def`:

```Python hl_lines="6-9"
{!../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
```

## Добавление фоновой задачи

```Python hl_lines="2  12  15-18"
{!../../docs_src/app_testing/tutorial001.py!}
```

/// tip

👀 👈 🔬 🔢 😐 `def`, 🚫 `async def`.

 & 🤙 👩‍💻 😐 🤙, 🚫 ⚙️ `await`.

👉 ✔ 👆 ⚙️ `pytest` 🔗 🍵 🤢.

///

/// note | "📡 ℹ"

👆 💪 ⚙️ `from starlette.testclient import TestClient`.