```
from app.routers import items
```

///

* El directorio `app` contiene todo. Y tiene un archivo vacío `app/__init__.py`, por lo que es un "paquete de Python" (una colección de "módulos de Python"): `app`.
* Contiene un archivo `app/main.py`. Como está dentro de un paquete de Python (un directorio con un archivo `__init__.py`), es un "módulo" de ese paquete: `app.main`.

Você faz isso com os tipos padrão do Python moderno.

Você não terá que aprender uma nova sintaxe, os métodos ou classes de uma biblioteca específica etc.

Apenas **Python** padrão.

Por exemplo, para um `int`:

```Python
item_id: int
```

ou para um modelo mais complexo, `Item`:

```Python
item: Item
```

...e com essa única declaração você tem:

```bash
.
├── app                  # "app" é um pacote Python
│   ├── __init__.py      # este arquivo torna "app" um "pacote Python"
│   ├── main.py          # módulo "main", p.ex., import app.main
│   ├── dependencies.py  # módulo "dependencies", p.ex., import app.dependencies
│   └── routers          # "routers" é um "subpacote Python"
│   │   ├── __init__.py  # torna "routers" um "subpacote Python"

        run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
      - uses: actions/checkout@v6
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v6
        with:
          python-version-file: ".python-version"
      - name: Install build dependencies
        run: pip install build
      - name: Build source distribution
        run: python -m build --sdist
      - name: Decompress source distribution
        run: |
          cd dist

from tensorflow.python import pywrap_tensorflow as _pywrap_tensorflow  # pylint: disable=unused-import
from tensorflow.python.tools import module_util as _module_util
from tensorflow.python.util.lazy_loader import KerasLazyLoader as _KerasLazyLoader

# Make sure code inside the TensorFlow codebase can use tf2.enabled() at import.
_os.environ["TF2_BEHAVIOR"] = "1"
from tensorflow.python import tf2 as _tf2
_tf2.enable()

Зараз саме час використати його разом із FastAPI. 🚀

Раніше ми мали таку анотацію типу:

```Python
q: str | None = None
```

Тепер ми загорнемо її у `Annotated`, і отримаємо:

```Python
q: Annotated[str | None] = None
```

Ve `johndoe` kullanıcı adı ve `love123` şifresi ile bir request gönderiyorlar.

Uygulamanızdaki Python kodu o zaman kabaca şuna denk olur:

```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

/// info | Bilgi

Upload edilen dosyaları alabilmek için önce [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) yükleyin.

Bir [virtual environment](../virtual-environments.md) oluşturduğunuzdan, aktive ettiğinizden ve ardından paketi yüklediğinizden emin olun. Örneğin:

```console
$ pip install python-multipart
```

Bunun nedeni, upload edilen dosyaların "form data" olarak gönderilmesidir.

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### 更主流的 Python { #just-modern-python }

全部都基于标准的 **Python 类型** 声明（感谢 Pydantic）。没有新的语法需要学习。只需要标准的现代 Python。

如果你需要2分钟来学习如何使用 Python 类型（即使你不使用 FastAPI），看看这个简短的教程：[Python 类型](python-types.md)。

编写带有类型标注的标准 Python：

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# 将变量声明为 str
# 并在函数内获得编辑器支持

      run: |
        echo Changed files: ${{ steps.get_file_changes.outputs.files }}
    - name: Set up Python 3.9
      uses: actions/setup-python@83679a892e2d95755f2dac6acb0bfd1e9ac5d548 # v6.1.0
      with:
        python-version: "3.9"
    - name: Install Python dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install pylint==2.13.9 numpy wheel
    - name: Run PyLint on changed files