### `UploadFile`

`UploadFile` 은 다음과 같은 어트리뷰트가 있습니다:

* `filename` : 문자열(`str`)로 된 업로드된 파일의 파일명입니다 (예: `myimage.jpg`).
* `content_type` : 문자열(`str`)로 된 파일 형식(MIME type / media type)입니다 (예: `image/jpeg`).

            case jcifs.SID.SID_TYPE_DOMAIN:
            case jcifs.SID.SID_TYPE_ALIAS:
            case jcifs.SID.SID_TYPE_WKN_GRP:
                final rpc.unicode_string ustr = rpc.domains.domains[resp.sid_index].name;
                out.domainName = new UnicodeString(ustr, false).toString();
                break;
            }

            final UnicodeString ucstr = new UnicodeString(resp.name, false);

from dirty_equals import IsPartialDict
from fastapi import Cookie, FastAPI, Header, Query
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel, Field

app = FastAPI()


class Model(BaseModel):
    param: str = Field(alias="param_alias")


@app.get("/query")
async def query_model(data: Model = Query()):
    return {"param": data.param}


@app.get("/header")
async def header_model(data: Model = Header()):

     *
     * @param str the String to encode
     * @param dst the destination byte array
     * @param di the starting index in the destination array
     * @param dlim the maximum index in the destination array
     * @return the number of bytes written
     * @throws IOException if an encoding error occurs
     */

* Якщо параметр має **сингулярний тип** (наприклад, `int`, `float`, `str`, `bool` тощо), він буде інтерпретуватися як параметр **запиту**.
* Якщо параметр оголошується як тип **Pydantic моделі**, він інтерпретується як **тіло** запиту.

/// note

FastAPI буде знати, що значення "q" не є обов'язковим через значення за замовчуванням "= None".

## Классы как зависимости { #classes-as-dependencies_1 }

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`.

А чтобы создать `fluffy`, вы «вызываете» `Cat`.

Ihr Responsemodell könnte Defaultwerte haben, wie:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}

* `description: Union[str, None] = None` (oder `str | None = None` in Python 3.10) hat einen Defaultwert `None`.
* `tax: float = 10.5` hat einen Defaultwert `10.5`.
* `tags: List[str] = []` hat eine leere Liste als Defaultwert: `[]`.

Aber Sie möchten diese vielleicht vom Resultat ausschließen, wenn Sie gar nicht gesetzt wurden.

from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: Union[bool, None] = None


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


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}


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

## 响应模型编码参数

你的响应模型可以具有默认值，例如：

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004.py hl[11,13:14] *}

* `description: Union[str, None] = None` 具有默认值 `None`。
* `tax: float = 10.5` 具有默认值 `10.5`.
* `tags: List[str] = []` 具有一个空列表作为默认值： `[]`.

但如果它们并没有存储实际的值，你可能想从结果中忽略它们的默认值。

举个例子，当你在 NoSQL 数据库中保存了具有许多可选属性的模型，但你又不想发送充满默认值的很长的 JSON 响应。

### 使用 `response_model_exclude_unset` 参数

from .utils import needs_py310


def get_client():
    app = FastAPI()
    with pytest.warns(FastAPIDeprecationWarning):

        @app.get("/items/")
        async def read_items(
            q: Annotated[str | None, Query(regex="^fixedquery$")] = None,
        ):
            if q:
                return f"Hello {q}"
            else:
                return "Hello World"

    client = TestClient(app)
    return client