```Python
from typing import List, Dict
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Değişkeni str olarak belirt
# ve o fonksiyon için harika bir editör desteği al
def main(user_id: str):
    return user_id


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

Sonrasında bu şekilde kullanabilirsin

```Python

Wystarczy, że napiszesz standardowe deklaracje typów Pythona:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Zadeklaruj parametr jako str
# i uzyskaj wsparcie edytora wewnątrz funkcji
def main(user_id: str):
    return user_id


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

A one będą mogły zostać później użyte w następujący sposób:

```Python
from typing import List, Dict
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Deklarieren Sie eine Variable als ein `str`
# und bekommen Sie Editor-Unterstütung innerhalb der Funktion
def main(user_id: str):
    return user_id


# Ein Pydantic-Modell
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Das kann nun wie folgt verwendet werden:

```Python

You write standard Python with types:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


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

That can then be used like:

```Python

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

これを「呼び出し可能」なものと呼びます。

## 依存関係としてのクラス

Pythonのクラスのインスタンスを作成する際に、同じ構文を使用していることに気づくかもしれません。

例えば:

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


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

この場合、`fluffy`は`Cat`クラスのインスタンスです。

そして`fluffy`を作成するために、`Cat`を「呼び出している」ことになります。

そのため、Pythonのクラスもまた「呼び出し可能」です。

* `close()`: 파일을 닫습니다.

상기 모든 메소드들이 `async` 메소드이기 때문에 “await”을 사용하여야 합니다.

예를들어, `async` *경로 작동 함수*의 내부에서 다음과 같은 방식으로 내용을 가져올 수 있습니다:

```Python
contents = await myfile.read()
```

만약 일반적인 `def` *경로 작동 함수*의 내부라면, 다음과 같이 `UploadFile.file` 에 직접 접근할 수 있습니다:

```Python
contents = myfile.file.read()
```

/// note |  "`async` 기술적 세부사항"

`async` 메소드들을 사용할 때 **FastAPI**는 스레드풀에서 파일 메소드들을 실행하고 그들을 기다립니다.

Você escreve Python padrão com tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare uma variável como str
# e obtenha suporte do editor dentro da função
def main(user_id: str):
    return user_id


# Um modelo do Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Que então pode ser usado como:

```Python

	}
	if s, err := buf.Peek(2); string(s) != "de" || err != nil {
		t.Fatalf("want %q got %q, err=%v", "de", string(s), err)
	}
	if _, err := buf.Read(p[0:3]); string(p[0:3]) != "def" || err != nil {
		t.Fatalf("want %q got %q, err=%v", "def", string(p[0:3]), err)
	}
	if s, err := buf.Peek(4); string(s) != "ghij" || err != nil {
		t.Fatalf("want %q got %q, err=%v", "ghij", string(s), err)
	}

* MESOS: fix race condition in contrib/mesos/pkg/queue/delay ([#24916](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/24916), [@jdef](https://github.com/jdef))
* including federation binaries in the list of images we push during release ([#27396](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/27396), [@nikhiljindal](https://github.com/nikhiljindal))

Bạn viết chuẩn Python với kiểu dữ liệu như sau:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


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

Sau đó có thể được sử dụng:

```Python