@app.get(
    "/a",
    status_code=204,
    response_class=JsonApiResponse,
    responses={500: {"description": "Error", "model": JsonApiError}},
)
async def a():
    pass


@app.get("/b", responses={204: {"description": "No Content"}})
async def b():
    pass  # pragma: no cover


client = TestClient(app)


def test_get_response():
    response = client.get("/a")

        self.app = app
        self.max_content_size = max_content_size

    def receive_wrapper(self, receive):
        received = 0

        async def inner():
            nonlocal received
            message = await receive()
            if message["type"] != "http.request":
                return message  # pragma: no cover

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

У новіших версіях Python також є асинхронний менеджер контексту. Його використовують з `async with`:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

이는 특히 **많은 *경로 처리***에서 **같은 의존성**을 계속해서 사용하는 **거대 코드 기반**안에서 사용하면 유용할 것입니다.

## `async`하게, 혹은 `async`하지 않게 { #to-async-or-not-to-async }

의존성이 (*경로 처리 함수*에서 처럼 똑같이) **FastAPI**에 의해 호출될 수 있으며, 함수를 정의할 때 동일한 규칙이 적용됩니다.

`async def`을 사용하거나 혹은 일반적인 `def`를 사용할 수 있습니다.

그리고 일반적인 `def` *경로 처리 함수* 안에 `async def`로 의존성을 선언할 수 있으며, `async def` *경로 처리 함수* 안에 `def`로 의존성을 선언하는 등의 방법이 있습니다.

아무 문제 없습니다. **FastAPI**는 무엇을 할지 알고 있습니다.

from typing import Annotated

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile

app = FastAPI()


@app.post("/files/")
async def create_file(file: Annotated[bytes, File(description="A file read as bytes")]):
    return {"file_size": len(file)}


@app.post("/uploadfile/")
async def create_upload_file(
    file: Annotated[UploadFile, File(description="A file read as UploadFile")],
):

)

app = FastAPI()


async def set_up_request_state_dependency():
    request_state = {"user": "deadpond"}
    contextvar_token = legacy_request_state_context_var.set(request_state)
    yield request_state
    legacy_request_state_context_var.reset(contextvar_token)


@app.middleware("http")
async def custom_middleware(

7. 這裡 `response_model` 使用的是「`Author` dataclass 的清單」這種型別註記。

   同樣地，你可以把 `dataclasses` 與標準型別註記組合使用。
8. 注意這個「路徑操作函式」使用的是一般的 `def` 而非 `async def`。

   一如往常，在 FastAPI 中你可以視需要混用 `def` 與 `async def`。

   如果需要複習何時用哪個，請參考文件中關於 [`async` 與 `await`](../async.md#in-a-hurry) 的章節「In a hurry?」。
9. 這個「路徑操作函式」回傳的不是 dataclass（雖然也可以），而是一個包含內部資料的字典清單。

   FastAPI 會使用 `response_model` 參數（其中包含 dataclass）來轉換回應。

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile

app = FastAPI()


@app.post("/files/")
async def create_file(file: bytes | None = File(default=None)):
    if not file:
        return {"message": "No file sent"}
    else:
        return {"file_size": len(file)}


@app.post("/uploadfile/")
async def create_upload_file(file: UploadFile | None = None):
    if not file:
        return {"message": "No upload file sent"}
    else:

    return x * 42


ml_models = {}


@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    # Load the ML model
    ml_models["answer_to_everything"] = fake_answer_to_everything_ml_model
    yield
    # Clean up the ML models and release the resources
    ml_models.clear()


app = FastAPI(lifespan=lifespan)


@app.get("/predict")
async def predict(x: float):
    result = ml_models["answer_to_everything"](x)

from fastapi.testclient import TestClient
from inline_snapshot import Is, snapshot

app = FastAPI()


@app.get("/required-str/{p}")
async def read_required_str(p: Annotated[str, Path()]):
    return {"p": p}


@app.get("/required-alias/{p_alias}")
async def read_required_alias(p: Annotated[str, Path(alias="p_alias")]):
    return {"p": p}


@app.get("/required-validation-alias/{p_val_alias}")