from collections.abc import Iterable, Mapping
from enum import Enum
from typing import Annotated, Any, Callable, Optional, Union

from fastapi._compat import with_info_plain_validator_function
from fastapi.logger import logger
from pydantic import (
    AnyUrl,
    BaseModel,
    Field,
    GetJsonSchemaHandler,
)
from typing_extensions import Literal, TypedDict
from typing_extensions import deprecated as typing_deprecated

try:

We annotate the function return type as `BaseUser`, but we are actually returning a `UserIn` instance.

The editor, mypy, and other tools won't complain about this because, in typing terms, `UserIn` is a subclass of `BaseUser`, which means it's a *valid* type when what is expected is anything that is a `BaseUser`.

### FastAPI Data Filtering { #fastapi-data-filtering }

import re
import warnings
from collections.abc import Sequence
from copy import copy, deepcopy
from dataclasses import dataclass, is_dataclass
from enum import Enum
from functools import lru_cache
from typing import (
    Annotated,
    Any,
    Union,
    cast,
)

from fastapi._compat import shared
from fastapi.openapi.constants import REF_TEMPLATE
from fastapi.types import IncEx, ModelNameMap, UnionType

    * Pydantic 데이터 구조는 단순 여러분이 정의한 클래스의 인스턴스이기 때문에, 자동 완성, 린팅, mypy 그리고 여러분의 직관까지 여러분의 검증된 데이터와 올바르게 작동합니다.
* **복잡한 구조**를 검증합니다:
    * 계층적인 Pydantic 모델, 파이썬 `typing`의 `List`와 `Dict`, 그 외를 사용합니다.
    * 그리고 검증자는 복잡한 데이터 스키마를 명확하고 쉽게 정의 및 확인하며 JSON 스키마로 문서화합니다.
    * 여러분은 깊게 **중첩된 JSON** 객체를 가질 수 있으며, 이 객체 모두 검증하고 설명을 붙일 수 있습니다.
* **확장 가능성**:

Ben bu önceki araçlardan öğrendiklerime dayanarak **FastAPI**'ın özelliklerini arttırıp geliştiriyor, <abbr title="Tip desteği (typing support): kod yapısında parametrelere, argümanlara ve objelerin özelliklerine veri tipi atamak">tip desteği</abbr> sistemi ve diğer kısımları iyileştiriyorum ancak yine de **FastAPI**'ı APIStar'ın "ruhani varisi" olarak görüyorum.

///

import http.client
import inspect
import warnings
from collections.abc import Sequence
from typing import Any, Optional, Union, cast

from fastapi import routing
from fastapi._compat import (
    ModelField,
    Undefined,
    get_compat_model_name_map,
    get_definitions,
    get_schema_from_model_field,
    lenient_issubclass,
)
from fastapi.datastructures import DefaultPlaceholder
from fastapi.dependencies.models import Dependant

    * Pydanticのデータ構造は、ユーザーが定義するクラスの単なるインスタンスであるため、オートコンプリート、リンティング、mypy、およびユーザーの直感はすべて、検証済みのデータで適切に機能するはずです。
* **複雑な構造**を検証：
    * 階層的なPydanticモデルや、Pythonの「`typing`」の「`list`」と「`dict`」などの利用。
    * バリデーターにより、複雑なデータスキーマを明確かつ簡単に定義、チェックし、JSONスキーマとして文書化できます。
    * 深く**ネストされたJSON**オブジェクトを作成し、それらすべてを検証してアノテーションを付けることができます。
* **拡張可能**：

* 和你 **<abbr title="集成开发环境，和代码编辑器类似">IDE</abbr>/<abbr title="一个检查代码错误的程序">linter</abbr>/brain** 适配:
    * 因为 pydantic 数据结构仅仅是你定义的类的实例；自动补全，linting，mypy 以及你的直觉应该可以和你验证的数据一起正常工作。
* 验证**复杂结构**:
    * 使用分层的 Pydantic 模型, Python `typing`的 `List` 和 `Dict` 等等。
    * 验证器使我们能够简单清楚的将复杂的数据模式定义、检查并记录为 JSON Schema。
    * 你可以拥有深度**嵌套的 JSON** 对象并对它们进行验证和注释。
* **可扩展**:
    * Pydantic 允许定义自定义数据类型或者你可以用验证器装饰器对被装饰的模型上的方法扩展验证。

///

### Create the **FastAPI** Code { #create-the-fastapi-code }

* Create an `app` directory and enter it.
* Create an empty file `__init__.py`.
* Create a `main.py` file with:

```Python
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")

### Импорт `Query` и `Annotated` { #import-query-and-annotated }

Чтобы сделать это, сначала импортируйте:

* `Query` из `fastapi`
* `Annotated` из `typing`

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py hl[1,3] *}

/// info | Дополнительная информация

Поддержка `Annotated` (и рекомендация использовать его) появилась в FastAPI версии 0.95.0.