#
# This file is autogenerated by pip-compile with Python 3.12
# by the following command:
#
#    bazel run //ci/official/requirements_updater:requirements.update
#
absl-py==2.2.2 \
    --hash=sha256:bf25b2c2eed013ca456918c453d687eab4e8309fba81ee2f4c1a6aa2494175eb \
    --hash=sha256:e5797bc6abe45f64fd95dc06394ca3f2bedf3b5d895e9da691c9ee3397d70092
    # via
    #   keras-nightly
    #   tb-nightly
astor==0.7.1 \

/home/user/code/awesome-project/.venv/bin/python
```

</div>

////

//// tab | Windows PowerShell

<div class="termy">

```console
$ Get-Command python

C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python
```

</div>

////

Bu, kullanılacak `python` programının **virtual environment'in içindeki** Python olduğu anlamına gelir.

#
# This file is autogenerated by pip-compile with Python 3.12
# by the following command:
#
#    bazel run //ci/official/requirements_updater:requirements.update
#
absl-py==2.2.2 \
    --hash=sha256:bf25b2c2eed013ca456918c453d687eab4e8309fba81ee2f4c1a6aa2494175eb \
    --hash=sha256:e5797bc6abe45f64fd95dc06394ca3f2bedf3b5d895e9da691c9ee3397d70092
    # via
    #   keras-nightly
    #   tb-nightly
astor==0.7.1 \

#
# This file is autogenerated by pip-compile with Python 3.11
# by the following command:
#
#    bazel run //ci/official/requirements_updater:requirements.update
#
absl-py==2.2.2 \
    --hash=sha256:bf25b2c2eed013ca456918c453d687eab4e8309fba81ee2f4c1a6aa2494175eb \
    --hash=sha256:e5797bc6abe45f64fd95dc06394ca3f2bedf3b5d895e9da691c9ee3397d70092
    # via
    #   keras-nightly
    #   tb-nightly
astor==0.7.1 \

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

und dann aufrufen:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

haben wir jetzt ein `dict` mit den Daten in der Variablen `user_dict` (es ist ein `dict` statt eines Pydantic-Modellobjekts).

Und wenn wir aufrufen:

```Python
print(user_dict)
```

</div>

////

## Leer Variables de Entorno en Python { #read-env-vars-in-python }

También podrías crear variables de entorno **fuera** de Python, en la terminal (o con cualquier otro método), y luego **leerlas en Python**.

Por ejemplo, podrías tener un archivo `main.py` con:

```Python hl_lines="3"
import os

name = os.getenv("MY_NAME", "World")
print(f"Hello {name} from Python")
```

/// tip | Consejo

Ключевым фактором является то, что зависимость должна быть «вызываемой».

В Python «**вызываемый**» — это всё, что Python может «вызвать», как функцию.

Так, если у вас есть объект `something` (который может и _не_ быть функцией) и вы можете «вызвать» его (выполнить) так:

```Python
something()
```

или

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

El factor clave es que una dependencia debe ser un "callable".

Un "**callable**" en Python es cualquier cosa que Python pueda "llamar" como una función.

Entonces, si tienes un objeto `something` (que podría _no_ ser una función) y puedes "llamarlo" (ejecutarlo) como:

```Python
something()
```

o

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

entonces es un "callable".

<div class="termy">

```console
$ python -m venv .venv
```

</div>

/// details | Was dieser Befehl bedeutet

* `python`: das Programm namens `python` verwenden
* `-m`: ein Modul als Skript aufrufen, wir geben als nächstes an, welches Modul
* `venv`: das Modul namens `venv` verwenden, das normalerweise mit Python installiert wird

</div>

////

## Чтение переменных окружения в python { #read-env-vars-in-python }

Так же существует возможность создания переменных окружения **вне** Python, в терминале (или любым другим способом), а затем **чтения их в Python**.

Например, у вас есть файл `main.py`:

```Python hl_lines="3"
import os

name = os.getenv("MY_NAME", "World")
print(f"Hello {name} from Python")
```

/// tip | Совет