pytest.param("tutorial001_an_py39"),
        pytest.param("tutorial001_an_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_client(request: pytest.FixtureRequest):
    mod = importlib.import_module(f"docs_src.query_param_models.{request.param}")

    client = TestClient(mod.app)
    return client


def test_query_param_model(client: TestClient):
    response = client.get(
        "/items/",
        params={

`WSGIMiddleware`를 사용하여 WSGI 응용 프로그램(예: Flask, Django 등)을 감쌀 수 있습니다.

## `WSGIMiddleware` 사용하기

`WSGIMiddleware`를 불러와야 합니다.

그런 다음, WSGI(예: Flask) 응용 프로그램을 미들웨어로 포장합니다.

그 후, 해당 경로에 마운트합니다.

{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001.py hl[2:3,23] *}

## 확인하기

이제 `/v1/` 경로에 있는 모든 요청은 Flask 응용 프로그램에서 처리됩니다.

그리고 나머지는 **FastAPI**에 의해 처리됩니다.

[*경로 작동 데코레이터*에 `dependencies` 추가하기](dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}와 유사한 방법으로 `FastAPI` 애플리케이션에 그것들을 추가할 수 있습니다.

그런 경우에, 애플리케이션의 모든 *경로 작동*에 적용될 것입니다:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py39.py hl[16] *}

그리고 [*경로 작동 데코레이터*에 `dependencies` 추가하기](dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}에 대한 아이디어는 여전히 적용되지만 여기에서는 앱에 있는 모든 *경로 작동*에 적용됩니다.

        pytest.param("tutorial001_py39"),
        pytest.param("tutorial001_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_client(request: pytest.FixtureRequest):
    mod = importlib.import_module(
        f"docs_src.query_params_str_validations.{request.param}"
    )

    client = TestClient(mod.app)
    return client


def test_query_params_str_validations_no_query(client: TestClient):
    response = client.get("/items/")

### 使用 `app.dependency_overrides` 属性

对于这些用例，**FastAPI** 应用支持 `app.dependency_overrides` 属性，该属性就是**字典**。

要在测试时覆盖原有依赖项，这个字典的键应当是原依赖项（函数），值是覆盖依赖项（另一个函数）。

这样一来，**FastAPI** 就会调用覆盖依赖项，不再调用原依赖项。

{* ../../docs_src/dependency_testing/tutorial001_an_py310.py hl[26:27,30] *}

/// tip | 提示

**FastAPI** 应用中的任何位置都可以实现覆盖依赖项。

原依赖项可用于*路径操作函数*、*路径操作装饰器*（不需要返回值时）、`.include_router()` 调用等。

FastAPI 可以覆盖这些位置的依赖项。

///

При создании приложения на **FastAPI** есть атрибут `webhooks`, с помощью которого можно объявлять вебхуки так же, как вы объявляете операции пути (обработчики пути), например с `@app.webhooks.post()`.

{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py39.py hl[9:13,36:53] *}

Определенные вами вебхуки попадут в схему **OpenAPI** и в автоматический **интерфейс документации**.

/// info | Информация

You can connect the debugger in your editor, for example with Visual Studio Code or PyCharm.

## Call `uvicorn` { #call-uvicorn }

In your FastAPI application, import and run `uvicorn` directly:

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001_py39.py hl[1,15] *}

### About `__name__ == "__main__"` { #about-name-main }

The main purpose of the `__name__ == "__main__"` is to have some code that is executed when your file is called with:

Você pode usar facilmente as mesmas configurações do Pydantic para configurar sua OpenAPI gerada e as interfaces de usuário da documentação.

Por exemplo:

{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py39.py hl[6,11] *}

Aqui declaramos a configuração `openapi_url` com o mesmo padrão de `"/openapi.json"`.

E então a usamos ao criar a aplicação `FastAPI`.

        pytest.param("tutorial001_an_py39"),
        pytest.param("tutorial001_an_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_client(request: pytest.FixtureRequest):
    mod = importlib.import_module(f"docs_src.header_param_models.{request.param}")

    client = TestClient(mod.app)
    return client


def test_header_param_model(client: TestClient):
    response = client.get(
        "/items/",
        headers=[

Depending on your use case, you might prefer to use a different library, but if you asked me, I would probably suggest you try **Strawberry**.

Here's a small preview of how you could integrate Strawberry with FastAPI:

{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}

You can learn more about Strawberry in the <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry documentation</a>.