Убедитесь, что вы создали и активировали [виртуальное окружение](../virtual-environments.md), а затем установите пакет, например:

```console
$ pip install python-multipart
```

///

/// note | Заметка

Этот функционал доступен начиная с версии FastAPI `0.113.0`. 🤓

///

## Pydantic-модели для форм { #pydantic-models-for-forms }

Vous devez créer un [environnement virtuel](../virtual-environments.md), l’activer, puis y installer le paquet, par exemple :

```console
$ pip install httpx
```

///

Importez `TestClient`.

Créez un `TestClient` en lui passant votre application **FastAPI**.

Créez des fonctions dont le nom commence par `test_` (c’est la convention standard de `pytest`).

**FastAPI** では任意のテンプレートエンジンを使用できます。

Flask などでも使われている Jinja2 が一般的な選択肢です。

Starlette によって提供され、**FastAPI** アプリで直接使える、簡単に設定できるユーティリティがあります。

## 依存関係のインストール { #install-dependencies }

[仮想環境](../virtual-environments.md) を作成して有効化し、`jinja2` をインストールします:

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2

---> 100%
```

</div>

## `Jinja2Templates` の使用 { #using-jinja2templates }

* `Jinja2Templates` をインポートします。

libcufft-12-1
libcurand-12-1
libcusolver-dev-12-1
libcusparse-dev-12-1
libcublas-12-1
libcublas-dev-12-1
libnccl-dev=2.18.3-1+cuda12.1
libnccl2=2.18.3-1+cuda12.1
# CuDNN: https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#ubuntu-network-installation
libcudnn9-dev-cuda-12=9.8.0.87-1

libcufft-12-3
libcurand-12-3
libcusolver-dev-12-3
libcusparse-dev-12-3
libcublas-12-3
libcublas-dev-12-3
libnccl-dev=2.19.3-1+cuda12.3
libnccl2=2.19.3-1+cuda12.3
# CuDNN: https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#ubuntu-network-installation
libcudnn9-dev-cuda-12=9.1.1.17-1

Однак, якщо ви використовуєте команду `pip install fastapi`, пакет `python-multipart` за замовчуванням не включено.

Щоб встановити його вручну, переконайтеся, що ви створили [віртуальне оточення](../../virtual-environments.md), активували його, а потім встановили:

```console
$ pip install python-multipart
```

Regression Test
===============

A gradle module for running Regression tests on a device, emulator or JVM.

1. Add an Emulator named `pixel5`, if you don't already have one

```
$ sdkmanager --install "system-images;android-29;google_apis;x86"
$ echo "no" | avdmanager --verbose create avd --force --name "pixel5" --device "pixel" --package "system-images;android-29;google_apis;x86" --tag "google_apis" --abi "x86"
```

        if (System.getProperty("repos.mavenLocal") != null) {
            // with -Drepos.mavenLocal=true we can force checking the local .m2 repo which is
            // useful for development ie. bwc tests where we install stuff in the local repository
            // such that we don't have to pass hardcoded files to gradle
            repos.mavenLocal();
        }
        repos.mavenCentral();

## Встановіть `websockets` { #install-websockets }

Переконайтеся, що ви створили [віртуальне оточення](../virtual-environments.md), активували його та встановили `websockets` (бібліотеку Python, що полегшує використання протоколу «WebSocket»):

<div class="termy">

```console
$ pip install websockets

---> 100%
```

</div>

## Клієнт WebSockets { #websockets-client }

    remove)
        REMOVE_DIRS=true
        REMOVE_SERVICE=true
    ;;

    purge)
        REMOVE_USER_AND_GROUP=true
        SOURCE_ENV_FILE=false
    ;;
    failed-upgrade|abort-install|abort-upgrade|disappear|upgrade|disappear)
    ;;

    # RedHat ####################################################
    0)
        REMOVE_DIRS=true
        REMOVE_SERVICE=true
        REMOVE_USER_AND_GROUP=true