```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# 변수를 str로 선언
# 그 후 함수 안에서 편집기 지원을 받으세요
def main(user_id: str):
    return user_id


# Pydantic 모델
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

위의 코드는 다음과 같이 사용될 수 있습니다:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {

/// tip | "Tipp"

Wenn Sie `Annotated` verwenden, ist das folgende nicht so wichtig / nicht notwendig.

///

Nehmen wir an, Sie möchten den Query-Parameter `q` als erforderlichen `str` deklarieren.

Und Sie müssen sonst nichts anderes für den Parameter deklarieren, Sie brauchen also nicht wirklich `Query`.

## 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`.

А чтобы создать `fluffy`, вы "вызываете" `Cat`.

特定の値を与えずにただオプショナルにしたい場合はデフォルト値を `None` にして下さい。

しかしクエリパラメータを必須にしたい場合は、ただデフォルト値を宣言しなければよいです:

```Python hl_lines="6-7"
{!../../docs_src/query_params/tutorial005.py!}
```

ここで、クエリパラメータ `needy` は `str` 型の必須のクエリパラメータです

以下のURLをブラウザで開くと:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```

...必須のパラメータ `needy` を加えなかったので、以下の様なエラーが表示されます:

```JSON
{
    "detail": [
        {

		},
	}
	for i, c := range cases {
		t.Run(fmt.Sprintf("case %d %s", i, c.description), func(t *testing.T) {
			str := marshalWorkloadEntryPodPorts(c.ports)
			if c.want != str {
				t.Errorf("want %s, got %s", c.want, str)
			}
		})
	}
}

// TestWorkloadEntryConfigureNilProxyMetadata tests a particular use case when the

## Klassen als Abhängigkeiten

Möglicherweise stellen Sie fest, dass Sie zum Erstellen einer Instanz einer Python-Klasse die gleiche Syntax verwenden.

Zum Beispiel:

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


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

In diesem Fall ist `fluffy` eine Instanz der Klasse `Cat`.

Und um `fluffy` zu erzeugen, rufen Sie `Cat` auf.

                sb.append( '/' );
            }

            str = sb.toString();

            int i = str.length() - 2;
            while( str.charAt( i ) != '/' ) {
                i--;
            }

            return str.substring( 0, i + 1 );
        }

        return "smb1://";
    }

/**
 * Returns the full uncanonicalized URL of this SMB resource. An

```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**。

                    "ctx": {"pattern": "^fixedquery$"},
                    "loc": ["query", "item-query"],
                    "msg": 'string does not match regex "^fixedquery$"',
                    "type": "value_error.str.regex",
                }
            ]
        }
    )


def test_openapi_schema(client: TestClient):
    response = client.get("/openapi.json")
    assert response.status_code == 200, response.text

                    "ctx": {"pattern": "^fixedquery$"},
                    "loc": ["query", "item-query"],
                    "msg": 'string does not match regex "^fixedquery$"',
                    "type": "value_error.str.regex",
                }
            ]
        }
    )


@needs_py310
def test_openapi_schema(client: TestClient):
    response = client.get("/openapi.json")