from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: Union[bool, None] = None


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


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}


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

from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: Union[bool, None] = None


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


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}


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

```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

```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 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

```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

.daterangepicker.show-ranges.single.rtl .drp-calendar.left {
  border-right: 1px solid #ddd;
}

.daterangepicker.show-ranges.single.ltr .drp-calendar.left {
  border-left: 1px solid #ddd;
}

.daterangepicker.show-ranges.rtl .drp-calendar.right {
  border-right: 1px solid #ddd;
}

.daterangepicker.show-ranges.ltr .drp-calendar.left {
  border-left: 1px solid #ddd;
}

.daterangepicker .ranges {
  float: none;

依存関係はサブ依存関係を持つことができるのを覚えていますか？

`get_current_user` は前に作成した `oauth2_scheme` と同じ依存関係を持ちます。

以前直接 *path operation* の中でしていたのと同じように、新しい依存関係である `get_current_user` は `str` として `token` を受け取るようになります:

{* ../../docs_src/security/tutorial002.py hl[25] *}

## ユーザーの取得

`get_current_user` は作成した（偽物の）ユーティリティ関数を使って、 `str` としてトークンを受け取り、先ほどのPydanticの `User` モデルを返却します:

{* ../../docs_src/security/tutorial002.py hl[19:22,26:27] *}

## 現在のユーザーの注入

### Create an `Enum` class { #create-an-enum-class }

Import `Enum` and create a sub-class that inherits from `str` and from `Enum`.

By inheriting from `str` the API docs will be able to know that the values must be of type `string` and will be able to render correctly.

Then create class attributes with fixed values, which will be the available valid values:

### Crear una clase `Enum`

Importa `Enum` y crea una subclase que herede de `str` y de `Enum`.

Al heredar de `str`, la documentación de la API podrá saber que los valores deben ser de tipo `string` y podrá representarlos correctamente.

Luego crea atributos de clase con valores fijos, que serán los valores válidos disponibles: