L'élément clé est qu'une dépendance doit être un « callable ».

Un « callable » en Python est tout ce que Python peut « appeler » comme une fonction.

Ainsi, si vous avez un objet `something` (qui n'est peut‑être pas une fonction) et que vous pouvez « l'appeler » (l'exécuter) comme :

```Python
something()
```

ou

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

alors c'est un « callable ».

The key factor is that a dependency should be a "callable".

A "**callable**" in Python is anything that Python can "call" like a function.

So, if you have an object `something` (that might _not_ be a function) and you can "call" it (execute it) like:

```Python
something()
```

or

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

then it is a "callable".

O fator principal para uma dependência é que ela deve ser "chamável"

Um objeto "chamável" em Python é qualquer coisa que o Python possa "chamar" como uma função

Então se você tiver um objeto `alguma_coisa` (que pode *não* ser uma função) que você possa "chamar" (executá-lo) dessa maneira:

```Python
something()
```

ou

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

Então esse objeto é um "chamável".

但那不是宣告相依性的唯一方式（雖然那大概是最常見的）。

關鍵在於，相依性應該要是「callable」。

在 Python 中，「**callable**」指的是任何可以像函式一樣被 Python「呼叫」的東西。

因此，如果你有一個物件 `something`（它可能不是函式），而你可以像這樣「呼叫」（執行）它：

```Python
something()
```

或是

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

那它就是一個「callable」。

## 以類別作為相依性 { #classes-as-dependencies_1 }

你可能已經注意到，建立一個 Python 類別的實例時，你用的語法也是一樣的。

例如：

```Python
class Cat:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

ve sonra şunu çağırırsak:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

artık `user_dict` değişkeninde modelin verilerini içeren bir `dict` vardır (Pydantic model nesnesi yerine bir `dict` elde etmiş oluruz).

Ve eğer şunu çağırırsak:

```Python
print(user_dict)
```

import jakarta.servlet.ServletContext;

/**
 * Job for executing Python scripts within the Fess search engine environment.
 * This job extends ExecJob to provide Python-specific functionality for running
 * Python scripts with proper environment setup and argument passing.
 *
 * <p>Python scripts are executed in the WEB-INF/env/python/resources directory

### Только современный Python { #just-modern-python }

Все основано на стандартных **аннотациях типов Python** (благодаря Pydantic). Не нужно изучать новый синтаксис. Только стандартный современный Python.

Если вам нужно освежить знания о типах в Python (даже если вы не используете FastAPI), выделите 2 минуты и просмотрите краткое руководство: [Типы Python](python-types.md).

Вы пишете стандартный Python с типами:

但这并不是声明依赖项的唯一方法(尽管它可能是更常见的方法)。

关键因素是依赖项应该是 "可调用对象"。

Python 中的 "**可调用对象**" 是指任何 Python 可以像函数一样 "调用" 的对象。

所以，如果你有一个对象 `something` (可能*不是*一个函数)，你可以 "调用" 它(执行它)，就像：

```Python
something()
```

或者

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

这就是 "可调用对象"。

## 类作为依赖项 { #classes-as-dependencies_1 }

你可能会注意到，要创建一个 Python 类的实例，你可以使用相同的语法。

举个例子:

```Python
class Cat:

Поэтому, если мы создадим Pydantic-объект `user_in` таким способом:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

и затем вызовем:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

то теперь у нас есть `dict` с данными в переменной `user_dict` (это `dict` вместо объекта Pydantic-модели).

И если мы вызовем:

```Python
print(user_dict)
```

мы получим Python `dict` с:

Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

e depois chamarmos:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

agora temos um `dict` com os dados na variável `user_dict` (é um `dict` em vez de um objeto de modelo Pydantic).

E se chamarmos:

```Python
print(user_dict)
```

teríamos um `dict` Python com: