```

<details markdown="1">
<summary>Oder verwenden Sie <code>async def</code> ...</summary>

Wenn Ihr Code `async` / `await` verwendet, benutzen Sie `async def`:

```Python hl_lines="9  14"
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


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


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

```

<details markdown="1">
<summary>Или используйте <code>async def</code>...</summary>

Если ваш код использует `async` / `await`, используйте `async def`:

```Python hl_lines="9  14"
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


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


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

```Python hl_lines="1  3"
{!> ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.8+

В версиях Python ниже Python 3.9 `Annotation` импортируется из `typing_extensions`.

Эта библиотека будет установлена вместе с FastAPI.

```Python hl_lines="3-4"
{!> ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an.py!}

`await` が機能するためには、非同期処理をサポートする関数内にある必要があります。これは、`async def` で関数を宣言するだけでよいです:

```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
    # ハンバーガーを作成するために非同期処理を実行
    return burgers
```

...`def` のかわりに:

```Python hl_lines="2"
# 非同期ではない
def get_sequential_burgers(number: int):
    # ハンバーガーを作成するためにシーケンシャルな処理を実行
    return burgers
```

`uvicorn main:app` 명령은 다음을 의미합니다:

* `main`: 파일 `main.py` (파이썬 "모듈").
* `app`: `main.py` 내부의 `app = FastAPI()` 줄에서 생성한 오브젝트.
* `--reload`: 코드 변경 시 자동으로 서버 재시작. 개발 시에만 사용.

///

출력되는 줄들 중에는 아래와 같은 내용이 있습니다:

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

해당 줄은 로컬에서 앱이 서비스되는 URL을 보여줍니다.

### 확인하기

<font color="#4E9A06">INFO</font>:     Waiting for application startup.
<font color="#4E9A06">INFO</font>:     Application startup complete.
```

</div>

在輸出中，有一列類似於：

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

那列顯示了你的應用程式正在本地端機器上運行的 URL。

### 查看它

高度なシナリオでは、「キャッシュされた」値を使うのではなく、同じリクエストの各ステップ（おそらく複数回）で依存関係を呼び出す必要があることがわかっている場合、`Depens`を使用する際に、`use_cache=False`というパラメータを設定することができます。

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

## まとめ

ここで使われている派手な言葉は別にして、**依存性注入** システムは非常にシンプルです。

<img src="/img/tutorial/path-operation-advanced-configuration/image01.png">

Et dans le fichier openapi généré (`/openapi.json`), vous verrez également votre extension dans le cadre du *chemin* spécifique :

```JSON hl_lines="22"
{
    "openapi": "3.0.2",
    "info": {
        "title": "FastAPI",
        "version": "0.1.0"
    },
    "paths": {
        "/items/": {
            "get": {

Und wenn Sie die resultierende OpenAPI sehen (unter `/openapi.json` in Ihrer API), sehen Sie Ihre Erweiterung auch als Teil der spezifischen *Pfadoperation*:

```JSON hl_lines="22"
{
    "openapi": "3.1.0",
    "info": {
        "title": "FastAPI",
        "version": "0.1.0"
    },
    "paths": {
        "/items/": {
            "get": {

```
.
├── Dockerfile
├── main.py
└── requirements.txt
```

⤴️ 👆 🔜 ✔️ 🔀 🔗 ➡ 📁 📁 🔘 `Dockerfile`:

```{ .dockerfile .annotate hl_lines="10  13" }
FROM python:3.9

WORKDIR /code

COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt

RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt

# (1)
COPY ./main.py /code/