## `StaticFiles` verwenden { #use-staticfiles }

* Importieren Sie `StaticFiles`.
* „Mounten“ Sie eine `StaticFiles()`-Instanz in einem bestimmten Pfad.

{* ../../docs_src/static_files/tutorial001_py310.py hl[2,6] *}

/// note | Technische Details

Sie könnten auch `from starlette.staticfiles import StaticFiles` verwenden.

  python_bin=python3
  # TODO(belitskiy): Add a `python3` alias/symlink to Windows Docker image.
  if [[ $(uname -s) = MSYS_NT* ]]; then
    python_bin="python"
  fi
  tfrun "$python_bin" tensorflow/tools/ci_build/update_version.py --nightly
fi

if [[ $(uname -s) != MSYS_NT* ]]; then
  tfrun bazel $TFCI_BAZEL_BAZELRC_ARGS test $TFCI_BAZEL_COMMON_ARGS --config=linux_libtensorflow_test

Vous pouvez utiliser `jsonable_encoder` pour cela.

Elle reçoit un objet, comme un modèle Pydantic, et renvoie une version compatible JSON :

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Dans cet exemple, elle convertirait le modèle Pydantic en `dict`, et le `datetime` en `str`.

Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.

A função recebe um objeto, como um modelo Pydantic e retorna uma versão compatível com JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Neste exemplo, ele converteria o modelo Pydantic em um `dict`, e o `datetime` em um `str`.

E então você pode definir o `status_code` neste objeto de retorno *temporal*.

{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}

E então você pode retornar qualquer objeto que você precise, como você faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).

*Path operation function* içinde client'ın IP adresini/host'unu almak istediğinizi düşünelim.

Bunun için request'e doğrudan erişmeniz gerekir.

{* ../../docs_src/using_request_directly/tutorial001_py310.py hl[1,7:8] *}

Tipi `Request` olan bir *path operation function* parameter'ı tanımladığınızda **FastAPI**, o parameter'a `Request` nesnesini geçmesi gerektiğini anlar.

/// tip | İpucu

@router.get("/")
async def list_items():
    return []


# In main.py
app.include_router(router)
```

instead of this:

```python
# DO NOT DO THIS
from fastapi import APIRouter, FastAPI

app = FastAPI()

router = APIRouter()


@router.get("/")
async def list_items():
    return []


# In main.py
app.include_router(router, prefix="/items", tags=["items"])
```

{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}

Und dann können Sie jedes benötigte Objekt zurückgeben, wie Sie es normalerweise tun würden (ein `dict`, ein Datenbankmodell usw.).

Sie können für diese Fälle `jsonable_encoder` verwenden.

Es nimmt ein Objekt entgegen, wie etwa ein Pydantic-Modell, und gibt eine JSON-kompatible Version zurück:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

In diesem Beispiel wird das Pydantic-Modell in ein `dict`, und das `datetime`-Objekt in ein `str` konvertiert.

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.