from fastapi import FastAPI


def fake_answer_to_everything_ml_model(x: float):
    return x * 42


ml_models = {}


@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    # Load the ML model
    ml_models["answer_to_everything"] = fake_answer_to_everything_ml_model
    yield
    # Clean up the ML models and release the resources
    ml_models.clear()


app = FastAPI(lifespan=lifespan)

```console
$ pip install -r requirements.txt

---> 100%
```

</div>

これで、すべての依存関係とFastAPIを、ローカル環境にインストールします。

#### ローカル環境でFastAPIを使う

FastAPIをインポートして使用するPythonファイルを作成し、ローカル環境で実行すると、ローカルのFastAPIソースコードが使用されます。

そして、`-e` でインストールされているローカルのFastAPIソースコードを更新した場合、そのPythonファイルを再度実行すると、更新したばかりの新しいバージョンのFastAPIが使用されます。

これにより、ローカルバージョンを「インストール」しなくても、すべての変更をテストできます。

### コードの整形

///

## Multiple Workers

You can start multiple workers with the `--workers` command line option:

//// tab | `fastapi`

If you use the `fastapi` command:

<div class="termy">

```console
$ <pre> <font color="#4E9A06">fastapi</font> run --workers 4 <u style="text-decoration-style:single">main.py</u>
<font color="#3465A4">INFO    </font> Using path <font color="#3465A4">main.py</font>

from fastapi import FastAPI

tags_metadata = [
    {
        "name": "users",
        "description": "Operations with users. The **login** logic is also here.",
    },
    {
        "name": "items",
        "description": "Manage items. So _fancy_ they have their own docs.",
        "externalDocs": {
            "description": "Items external docs",
            "url": "https://fastapi.tiangolo.com/",
        },
    },
]

```

/// note | "`async` 技术细节"

使用 `async` 方法时，**FastAPI** 在线程池中执行文件方法，并 `await` 操作完成。

///

/// note | "Starlette 技术细节"

**FastAPI** 的 `UploadFile` 直接继承自 **Starlette** 的 `UploadFile`，但添加了一些必要功能，使之与 **Pydantic** 及 FastAPI 的其它部件兼容。

///

## 什么是 「表单数据」

与 JSON 不同，HTML 表单（`<form></form>`）向服务器发送数据通常使用「特殊」的编码。

**FastAPI** 要确保从正确的位置读取数据，而不是读取 JSON。

/// note | "技术细节"

```JSON
{"item_id":3}
```

/// check | "Заметка"

Обратите внимание на значение `3`, которое получила (и вернула) функция. Это целочисленный Python `int`, а не строка `"3"`.

Используя определения типов, **FastAPI** выполняет автоматический <abbr title="преобразование строк из HTTP-запроса в типы данных Python">"парсинг"</abbr> запросов.

///

## <abbr title="Или валидация">Проверка</abbr> данных

Isso lhe permitiria **reutilizar o modelo** em **diversos lugares** e também declarar validações e metadata para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

/// tip | Dica

Essa mesma técnica se aplica para `Query`, `Cookie`, e `Header`. 😎

///

## Cookies com Modelos Pydantic

import http
from typing import FrozenSet, List, Optional

from fastapi import FastAPI, Path, Query

app = FastAPI()


@app.api_route("/api_route")
def non_operation():
    return {"message": "Hello World"}


def non_decorated_route():
    return {"message": "Hello World"}


app.add_api_route("/non_decorated_route", non_decorated_route)


@app.get("/text")
def get_text():
    return "Hello World"

```Python hl_lines="2-3  23"
{!../../docs_src/wsgi/tutorial001.py!}
```

## Check it

Now, every request under the path `/v1/` will be handled by the Flask application.

And the rest will be handled by **FastAPI**.

If you run it and go to <a href="http://localhost:8000/v1/" class="external-link" target="_blank">http://localhost:8000/v1/</a> you will see the response from Flask:

```txt
Hello, World from Flask!
```

from fastapi.testclient import TestClient

from docs_src.events.tutorial003 import (
    app,
    fake_answer_to_everything_ml_model,
    ml_models,
)


def test_events():
    assert not ml_models, "ml_models should be empty"
    with TestClient(app) as client:
        assert ml_models["answer_to_everything"] == fake_answer_to_everything_ml_model
        response = client.get("/predict", params={"x": 2})