* Vollständige **Docker**-Integration (Docker-basiert).
* Docker-Schwarmmodus-Deployment.
* **Docker Compose**-Integration und Optimierung für die lokale Entwicklung.
* **Produktionsbereit** Python-Webserver, verwendet Uvicorn und Gunicorn.
* Python <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">**FastAPI**</a>-Backend:

@test "Check pylint for Python files" {
    echo "Python formatting is recommended. Here are the pylint errors:"
    echo "============================="
    grep -e "\.py$" $BATS_FILE_TMPDIR/changed_files > $BATS_TEST_TMPDIR/files || true
    if [[ ! -s $BATS_TEST_TMPDIR/files ]]; then return 0; fi
    xargs -a $BATS_TEST_TMPDIR/files -n1 -P $(nproc --all) \

Und er wird wahrscheinlich von Anwendung zu Anwendung sehr unterschiedlich sein.

Es könnten nur eine oder zwei Codezeilen sein, wie zum Beispiel:

```Python
callback_url = "https://example.com/api/v1/invoices/events/"
httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
```

```

### Step 3: Test on RabbitMQ

The python program below waits on the queue exchange `bucketevents` and prints event notifications on the console. We use [Pika Python Client](https://www.rabbitmq.com/tutorials/tutorial-three-python.html) library to do this.

```py
#!/usr/bin/env python
import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

Vamos imaginar que queremos ter uma dependência que verifica se o parâmetro de consulta `q` possui um valor fixo.

Porém nós queremos poder parametrizar o conteúdo fixo.

## Uma instância "chamável"

Em Python existe uma maneira de fazer com que uma instância de uma classe seja um "chamável".

Não propriamente a classe (que já é um chamável), mas a instância desta classe.

Para fazer isso, nós declaramos o método `__call__`:

이 예시는 Pydantic 모델을 `dict`로, `datetime` 형식을 `str`로 변환합니다.

이렇게 호출한 결과는 파이썬 표준인 <a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a>로 인코딩 할 수 있습니다.

길이가 긴 문자열 형태의 JSON 형식(문자열)의 데이터가 들어있는 상황에서는 `str`로 반환하지 않습니다. JSON과 모두 호환되는 값과 하위 값이 있는 Python 표준 데이터 구조 (예: `dict`)를 반환합니다.

/// note | 참고

Por exemplo, há uma <a href="https://hub.docker.com/_/python" class="external-link" target="_blank">Imagem Python</a> oficial.

E existe muitas outras imagens para diferentes coisas, como bancos de dados, por exemplo:

* <a href="https://hub.docker.com/_/postgres" class="external-link" target="_blank">PostgreSQL</a>

### 🏛 🐍

⚫️ 🌐 ⚓️ 🔛 🐩 **🐍 3️⃣.6️⃣ 🆎** 📄 (👏 Pydantic). 🙅‍♂ 🆕 ❕ 💡. 🐩 🏛 🐍.

🚥 👆 💪 2️⃣ ⏲ ↗️ ❔ ⚙️ 🐍 🆎 (🚥 👆 🚫 ⚙️ FastAPI), ✅ 📏 🔰: [🐍 🆎](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

👆 ✍ 🐩 🐍 ⏮️ 🆎:

```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):

Un **context manager** en Python es algo que puedes usar en una declaración `with`, por ejemplo, `open()` puede ser usado como un context manager:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

En versiones recientes de Python, también hay un **async context manager**. Lo usarías con `async with`:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), werden sie zu diesem Typ konvertiert, und gegen diesen validiert.

Die gleichen Prozesse, die für Pfad-Parameter stattfinden, werden auch auf Query-Parameter angewendet:

* Editor Unterstützung (natürlich)
* <abbr title="Konvertieren des Strings, der von einer HTTP-Anfrage kommt, in Python-Daten">„Parsen“</abbr> der Daten
* Datenvalidierung