## Импорт `Form` { #import-form }

Импортируйте `Form` из `fastapi`:

{* ../../docs_src/request_forms/tutorial001_an_py39.py hl[3] *}

## Определение параметров `Form` { #define-form-parameters }

Создайте параметры формы так же, как это делается для `Body` или `Query`:

{* ../../docs_src/request_forms/tutorial001_an_py39.py hl[9] *}

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

Note that the parameters inside the function have their natural data type, and you can, for example, perform normal date manipulations, like:

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

Nota que los parámetros dentro de la función tienen su tipo de dato natural, y puedes, por ejemplo, realizar manipulaciones de fechas normales, como:

Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

Diese zusätzlichen Informationen werden unverändert zum für dieses Modell ausgegebenen **JSON-Schema** hinzugefügt und in der API-Dokumentation verwendet.

Сначала импортируйте `OAuth2PasswordRequestForm` и затем используйте её как зависимость с `Depends` в операции пути для `/token`:

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[4,78] *}

`OAuth2PasswordRequestForm` — это зависимость-класс, которая объявляет тело формы со следующими полями:

* `username`.
* `password`.

固然，**FastAPI** 支持 **OAuth2** 身份验证。

但为了节省开发者的时间，不要只为了查找很少的内容，不得不阅读冗长的规范文档。

我们建议使用 **FastAPI** 的安全工具。

## 概览

首先，看看下面的代码是怎么运行的，然后再回过头来了解其背后的原理。

## 创建 `main.py`

把下面的示例代码复制到 `main.py`：

{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py *}

## 运行

/// info | 说明

先安装 <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>。

<div align="center">
  <img src="https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_horizontal.png">
</div>

[![Python](https://img.shields.io/pypi/pyversions/tensorflow.svg)](https://badge.fury.io/py/tensorflow)
[![PyPI](https://badge.fury.io/py/tensorflow.svg)](https://badge.fury.io/py/tensorflow)
[![DOI](https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.4724125.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.4724125)

これを使うことで、デフォルト値を省略して、設定された（リクエストで送られた）データのみを含む`dict`を生成することができます:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002.py hl[34] *}

### Pydanticの`update`パラメータ

ここで、`.copy()`を用いて既存のモデルのコピーを作成し、`update`パラメータに更新するデータを含む`dict`を渡すことができます。

`stored_item_model.copy(update=update_data)`のように:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002.py hl[35] *}

### 部分的更新のまとめ

まとめると、部分的な更新を適用するには、次のようにします:

* (オプションで)`PUT`の代わりに`PATCH`を使用します。

# 응답 헤더

## `Response` 매개변수 사용하기

여러분은 *경로 작동 함수*에서 `Response` 타입의 매개변수를 선언할 수 있습니다 (쿠키와 같이 사용할 수 있습니다).

그런 다음, 여러분은 해당 *임시* 응답 객체에서 헤더를 설정할 수 있습니다.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002.py hl[1,7:8] *}

그 후, 일반적으로 사용하듯이 필요한 객체(`dict`, 데이터베이스 모델 등)를 반환할 수 있습니다.

`response_model`을 선언한 경우, 반환한 객체를 필터링하고 변환하는 데 여전히 사용됩니다.

**FastAPI**는 해당 *임시* 응답에서 헤더(쿠키와 상태 코드도 포함)를 추출하여, 여러분이 반환한 값을 포함하는 최종 응답에 `response_model`로 필터링된 값을 넣습니다.

ここで、タスク関数はファイル書き込みを実行します (メール送信のシミュレーション)。

また、書き込み操作では `async` と `await` を使用しないため、通常の `def` で関数を定義します。

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[6:9] *}

## バックグラウンドタスクの追加

*path operations 関数* 内で、`.add_task()` メソッドを使用してタスク関数を *background tasks* オブジェクトに渡します。

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[14] *}

`.add_task()` は以下の引数を受け取ります:

* バックグラウンドで実行されるタスク関数 (`write_notification`)。
* タスク関数に順番に渡す必要のある引数の列 (`email`)。