TestDomainObject value2 = new TestDomainObject('a')
        repository.put('class1', value1)
        repository.put('class2', value2)
        Closure cl = Mock()

        when:
        repository.each(cl)

        then:
        1 * cl.call(['class1', value1] as Object[])
        1 * cl.call(['class2', value2] as Object[])
        0 * cl._
    }

    def canIterateOverClassesUsingAction() {

`Query`, `Path` e outras classes que você verá a frente são subclasses de uma classe comum `Param`.

Todas elas compartilham os mesmos parâmetros para validação adicional e metadados que você viu.

///

/// note | "Detalhes Técnicos"

Quando você importa `Query`, `Path` e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções.

Que quando chamadas, retornam instâncias de classes de mesmo nome.

* `gt` : `g`reater `t`han
* `ge` : `g`reater than or `e`qual
* `lt` : `l`ess `t`han
* `le` : `l`ess than or `e`qual

/// info

`Query`, `Path`, et d'autres classes que vous verrez plus tard sont des sous-classes d'une classe commune `Param`.

Tous partagent les mêmes paramètres pour des validations supplémentaires et des métadonnées que vous avez vu précédemment.

///

/// note | "Détails techniques"

```

////

/// note | "Detalhes Técnicos"

`Header` é uma classe "irmã" de `Path`, `Query` e `Cookie`. Ela também herda da mesma classe em comum `Param`.

Mas lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, `Header`, e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções que retornam classes especiais.

///

/// info

```

в таком случае он является "вызываемым".

## Классы как зависимости

Вы можете заметить, что для создания экземпляра класса в Python используется тот же синтаксис.

Например:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

В данном случае `fluffy` является экземпляром класса `Cat`.

Perceba que isso significa que "`one_person` é uma **instância** da classe `Person`".

Isso não significa que "`one_person` é a **classe** chamada `Person`".

## Modelos Pydantic

O <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> é uma biblioteca Python para executar a validação de dados.

Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos.

E cada atributo tem um tipo.

Guillaume Nodet <******@****.***> 1715973262 +0200

Guillaume Nodet <******@****.***> 1715973262 +0200

something()
```

⚖️

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

⤴️ ⚫️ "🇧🇲".

## 🎓 🔗

👆 5️⃣📆 👀 👈 ✍ 👐 🐍 🎓, 👆 ⚙️ 👈 🎏 ❕.

🖼:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

👉 💼, `fluffy` 👐 🎓 `Cat`.

& ✍ `fluffy`, 👆 "🤙" `Cat`.

, 🐍 🎓 **🇧🇲**.

something()
```

或者

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

这就是 "可调用对象"。

## 类作为依赖项

您可能会注意到，要创建一个 Python 类的实例，您可以使用相同的语法。

举个例子:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

在这个例子中, `fluffy` 是一个 `Cat` 类的实例。

为了创建 `fluffy`，你调用了 `Cat` 。

所以，Python 类也是 **可调用对象**。