subprocess.run(["git", "push", "origin", branch_name], check=True)
    logging.info("Creating PR")
    pr = repo.create_pull(title=message, body=message, base="master", head=branch_name)
    logging.info(f"Created PR: {pr.number}")
    logging.info("Finished")


if __name__ == "__main__":

	//
	// Arn is a required field
	Arn string

	// A unique identifier that contains the role ID and the role session name of
	// the role that is being assumed. The role ID is generated by AWS when the
	// role is created.
	//
	// AssumedRoleId is a required field
	AssumedRoleID string `xml:"AssumeRoleId"`
	// contains filtered or unexported fields
}

// AssumeRoleResponse contains the result of successful AssumeRole request.

  void RunT(const std::vector<std::pair<TF_Operation*, TF_Tensor*>>& inputs,
            std::initializer_list<TF_Output> outputs,
            const std::vector<std::vector<int32_t>>& expected_results) {
    // Create a session for this graph
    CSession csession(host_graph_, s_);
    ASSERT_EQ(TF_OK, TF_GetCode(s_)) << TF_Message(s_);

    // Run
    csession.SetInputs(inputs);
    csession.SetOutputs(outputs);

 * @author Colin Decker
 * @since 1.0
 */
@J2ktIncompatible
@GwtIncompatible
public final class CharStreams {

  // 2K chars (4K bytes)
  private static final int DEFAULT_BUF_SIZE = 0x800;

  /** Creates a new {@code CharBuffer} for buffering reads or writes. */
  static CharBuffer createBuffer() {
    return CharBuffer.allocate(DEFAULT_BUF_SIZE);
  }

  private CharStreams() {}

  /**

) : Call,
  Cloneable,
  Lockable {
  private val connectionPool: RealConnectionPool = client.connectionPool.delegate

  @Volatile
  internal var eventListener: EventListener = client.eventListenerFactory.create(this)

  private val timeout =
    object : AsyncTimeout() {
      override fun timedOut() {
        ******@****.***()
      }
    }.apply {
      timeout(client.callTimeoutMillis.toLong(), MILLISECONDS)

이제 `__init__`을 사용하여 의존성을 "매개변수화"할 수 있는 인스턴스의 매개변수를 선언할 수 있습니다:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[9] *}

이 경우, **FastAPI**는 `__init__`에 전혀 관여하지 않으며, 우리는 이 메서드를 코드에서 직접 사용하게 됩니다.

## 인스턴스 생성하기 { #create-an-instance }

다음과 같이 이 클래스의 인스턴스를 생성할 수 있습니다:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}

이렇게 하면 `checker.fixed_content` 속성에 `"bar"`라는 값을 담아 의존성을 "매개변수화"할 수 있습니다.

---> 100%
```

</div>

또는 다음처럼 `all` extras를 설치하면 함께 포함됩니다:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

### `Settings` 객체 만들기 { #create-the-settings-object }

Pydantic에서 `BaseSettings`를 import하고, Pydantic 모델과 매우 비슷하게 서브클래스를 만드세요.

Pydantic 모델과 같은 방식으로, 타입 어노테이션(그리고 필요하다면 기본값)과 함께 클래스 속성을 선언합니다.

---> 100%
```

</div>

當你用 `all` extras 安裝時，它也會一併包含在內：

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

### 建立 `Settings` 物件 { #create-the-settings-object }

從 Pydantic 匯入 `BaseSettings` 並建立子類別，與建立 Pydantic model 的方式非常類似。

就像使用 Pydantic model 一樣，你用型別註解宣告類別屬性，並可選擇性地提供預設值。

你可以使用與 Pydantic model 相同的所有驗證功能與工具，例如不同的資料型別與透過 `Field()` 進行額外驗證。

    List<E> container = new ArrayList<>();
    container.addAll(nCopies(a.getCount(), a.getElement()));
    container.addAll(nCopies(c.getCount(), c.getElement()));
    super.resetContainer(getSubjectGenerator().create(container.toArray()));
    sortedMultiset = (SortedMultiset<E>) getMultiset();
  }

  @CollectionSize.Require(ZERO)
  public void testEmptyMultisetFirst() {
    assertNull(sortedMultiset.firstEntry());

* [liblab](https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi?utm_source=fastapi)

これらのソリューションの中にはオープンソースや無料枠を提供するものもあり、金銭的コミットメントなしで試すことができます。他の商用 SDK ジェネレータも存在し、オンラインで見つけられます。🤓

## TypeScript SDK を作成する { #create-a-typescript-sdk }

まずは簡単な FastAPI アプリから始めます:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}

ここで、*path operation* はリクエストとレスポンスのペイロードに使用するモデルを定義しており、`Item` と `ResponseMessage` を使っています。