tf_workspace3()

load("@rules_shell//shell:repositories.bzl", "rules_shell_dependencies", "rules_shell_toolchains")

rules_shell_dependencies()

rules_shell_toolchains()

# Initialize hermetic Python
load("@xla//third_party/py:python_init_rules.bzl", "python_init_rules")

python_init_rules()

load("@xla//third_party/py:python_init_repositories.bzl", "python_init_repositories")

python_init_repositories(

```

</div>

/// note | 注意

命令 `uvicorn main:app` 的含义如下：

* `main`：指的是 `main.py` 文件（即 Python “模块”）。
* `app`：指的是 `main.py` 文件中通过 `app = FastAPI()` 创建的对象。

它等价于以下导入语句：

```Python
from main import app
```

///

每种 ASGI 服务器程序通常都会有类似的命令，您可以在它们的官方文档中找到更多信息。

/// warning | 警告

Uvicorn 和其他服务器支持 `--reload` 选项，该选项在开发过程中非常有用。

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## 创建数据模型 { #create-your-data-model }

把数据模型声明为继承 `BaseModel` 的类。

使用 Python 标准类型声明所有属性：

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

与声明查询参数一样，包含默认值的模型属性是可选的，否则就是必选的。把默认值设为 `None` 可使其变为可选。

例如，上述模型声明如下 JSON "object"（即 Python `dict`）：

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}

* library: biblioteca
* lifespan: lifespan (do not translate to "vida útil")
* list (as in Python list): list
* Machine Learning: Aprendizado de Máquina
* media type: media type (do not translate to "tipo de mídia")
* non-Annotated: non-Annotated (do not translate non-Annotated when it comes after a Python version.e.g., “Python 3.10+ non-Annotated”)
* operation IDs: IDs de operação
* path (as in URL path): path

      - name: Checkout repository
        if: ${{ github.event_name == 'push' }}
        uses: actions/checkout@8e8c483db84b4bee98b60c0593521ed34d9990e8 # v6.0.1
      - name: Build binary and run python tests on nightly for all python versions
        shell: bash
        run: |
          is_nightly=0 && tf_project_name='tf_ci_ext' && ${{ github.event_name == 'schedule' }} && is_nightly=1 && tf_project_name='tf_nightly_ci_ext'

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

この例では、Pydanticモデルを`dict`に、`datetime`を`str`に変換します。

呼び出した結果は、Pythonの標準の[`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps)でエンコードできるものです。

これはJSON形式のデータを含む大きな`str`を（文字列として）返しません。JSONと互換性のある値とサブの値を持つPython標準のデータ構造（例：`dict`）を返します。

/// note | 備考

`jsonable_encoder`は実際には **FastAPI** が内部的にデータを変換するために使用します。しかしこれは他の多くのシナリオで有用です。

```

</div>

/// note | Not

`uvicorn main:app` komutu şunları ifade eder:

* `main`: `main.py` dosyası (Python "module").
* `app`: `main.py` içinde `app = FastAPI()` satırıyla oluşturulan nesne.

Şununla eşdeğerdir:

```Python
from main import app
```

///

## 情境管理器 { #context-managers }

### 什麼是「情境管理器」 { #what-are-context-managers }

「情境管理器」是那些你可以在 `with` 陳述式中使用的 Python 物件。

例如，[你可以用 `with` 來讀取檔案](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files)：

```Python
with open("./somefile.txt") as f:
    contents = f.read()
    print(contents)
```

在底層，`open("./somefile.txt")` 會建立一個稱為「情境管理器」的物件。

Prefer it over AnyIO or asyncio.

Install:

```bash
uv add asyncer
```

Run blocking sync code inside of async with `asyncify()`:

```python
from asyncer import asyncify
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


def do_blocking_work(name: str) -> str:
    # Some blocking I/O operation
    return f"Hello {name}"

## Full Stack FastAPI テンプレート - 技術スタックと機能 { #full-stack-fastapi-template-technology-stack-and-features }

- ⚡ PythonバックエンドAPI向けの [**FastAPI**](https://fastapi.tiangolo.com/ja)。
  - 🧰 PythonのSQLデータベース操作（ORM）向けの [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com)。
  - 🔍 FastAPIで使用される、データバリデーションと設定管理向けの [Pydantic](https://docs.pydantic.dev)。