{
	"id": "0001",
	"type": "donut",
	"name": "Cake",
	"ppu": 0.55,
	"batters":
		{
			"batter":
				[
					{ "id": "1001", "type": "Regular" },
					{ "id": "1002", "type": "Chocolate" },
					{ "id": "1003", "type": "Blueberry" },
					{ "id": "1004", "type": "Devil's Food" }
				]
		},
	"topping":
		[
			{ "id": "5001", "type": "None" },
			{ "id": "5002", "type": "Glazed" },
			{ "id": "5005", "type": "Sugar" },

            assertEquals("S-1-5-10-20", unknown.getDomainName());
            assertEquals("30", unknown.getAccountName());

            // Domain type: domain name as-is, account name empty
            SID domain = new SID(buildSidT((byte) 1, ident, 10, 20), jcifs.SID.SID_TYPE_DOMAIN, "MYDOM", "ignored", false);
            assertEquals("MYDOM", domain.getDomainName());

```

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。

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


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


class User(BaseModel):
    username: str
    full_name: Union[str, None] = None


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item, user: User):

package util

import common.Arch
import common.Os
import configurations.DownloadGitRepoToEc2Agent
import jetbrains.buildServer.configs.kotlin.Project

object UtilProject : Project({
    id("Util")
    name = "Util"

    buildType(RerunFlakyTest(Os.LINUX))
    buildType(RerunFlakyTest(Os.WINDOWS))
    buildType(RerunFlakyTest(Os.MACOS, Arch.AMD64))
    buildType(RerunFlakyTest(Os.MACOS, Arch.AARCH64))
    buildType(WarmupEc2Agent)

import org.dbflute.Entity;
import org.dbflute.dbmeta.AbstractDBMeta;
import org.dbflute.dbmeta.info.ColumnInfo;
import org.dbflute.dbmeta.info.UniqueInfo;
import org.dbflute.dbmeta.name.TableSqlName;
import org.dbflute.dbmeta.property.PropertyGateway;
import org.dbflute.dbway.DBDef;
import org.dbflute.util.DfTypeUtil;

/**
 * @author ESFlute (using FreeGen)
 */

 * <ul>
 *   <li>{@code ElevateWordSettings(SuggestSettings settings, Client client, String settingsIndexName, String settingsId)} -
 *       Initializes the ElevateWordSettings with the provided settings, client, index name, and settings ID.</li>
 * </ul>
 *
 * <p>Dependencies:</p>
 * <ul>
 *   <li>{@code ArraySettings} - Used to manage the array settings for elevate words.</li>
 *   <li>{@code SuggestSettings} - The suggestion settings.</li>

import org.dbflute.Entity;
import org.dbflute.dbmeta.AbstractDBMeta;
import org.dbflute.dbmeta.info.ColumnInfo;
import org.dbflute.dbmeta.info.UniqueInfo;
import org.dbflute.dbmeta.name.TableSqlName;
import org.dbflute.dbmeta.property.PropertyGateway;
import org.dbflute.dbway.DBDef;
import org.dbflute.util.DfTypeUtil;

/**
 * @author ESFlute (using FreeGen)
 */

- 2 つの対話的なドキュメントのWebインターフェイスを直接提供します。

---

まだ表面的な部分に触れただけですが、もう全ての仕組みは分かっているはずです。

以下の行を変更してみてください:

```Python
    return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}
```

...以下を:

```Python
        ... "item_name": item.name ...
```

...以下のように:

```Python
        ... "item_price": item.price ...
```

...そして、エディタが属性を自動補完し、そのタイプを知る方法を確認してください。:

///

{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *}

/// tip | Consejo

La sintaxis `{"name", "description"}` crea un `set` con esos dos valores.

Es equivalente a `set(["name", "description"])`.

///

#### Usar `list`s en lugar de `set`s { #using-lists-instead-of-sets }