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Then, when you create an instance of that `Settings` class (in this case, in the `settings` object), Pydantic will read the environment variables in a case-insensitive way, so, an upper-case variable `APP_NAME` will still be read for the attribute `app_name`.

Next it will convert and validate the data. So, when you use that `settings` object, you will have data of the types you declared (e.g. `items_per_user` will be an `int`).

/// tip | 豆知識

コピペ用に手早く使いたい場合は、この例ではなく、下の最後の例を使ってください。

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その後、その `Settings` クラスのインスタンス（この例では `settings` オブジェクト）を作成すると、Pydantic は環境変数を大文字小文字を区別せずに読み取ります。つまり、大文字の `APP_NAME` という変数は、属性 `app_name` に対しても読み取られます。

次に、データが変換・バリデーションされます。したがって、`settings` オブジェクトを使うと、宣言した型のデータ（例: `items_per_user` は `int`）が得られます。

### `settings` の使用 { #use-the-settings }

次に、アプリケーションで新しい `settings` オブジェクトを使用できます:

Ensuite, lorsque vous créez une instance de cette classe `Settings` (dans ce cas, l'objet `settings`), Pydantic lira les variables d'environnement de manière insensible à la casse, donc une variable en majuscules `APP_NAME` sera tout de même lue pour l'attribut `app_name`.

Il convertira ensuite et validera les données. Ainsi, lorsque vous utilisez cet objet `settings`, vous aurez des données des types que vous avez déclarés (par exemple, `items_per_user` sera un `int`).

from pydantic_settings import BaseSettings


class Settings(BaseSettings):
    app_name: str = "Awesome API"
    admin_email: str

from pydantic_settings import BaseSettings


class Settings(BaseSettings):
    app_name: str = "Awesome API"
    admin_email: str

from pydantic_settings import BaseSettings, SettingsConfigDict


class Settings(BaseSettings):
    app_name: str = "Awesome API"
    admin_email: str
    items_per_user: int = 50

// `op_type` must outlive `op`.
void TF_AbstractOpSetOpType(TF_AbstractOp* op, const char* const op_type,
                            TF_Status* s);
// `op_name` must outlive `op`.
void TF_AbstractOpSetOpName(TF_AbstractOp* op, const char* const op_name,
                            TF_Status* s);
// `attr_name` must outlive `op`.
void TF_AbstractOpSetAttrType(TF_AbstractOp* op, const char* const attr_name,

app.dependency_overrides[get_settings] = get_settings_override


def test_app():
    response = client.get("/info")
    data = response.json()
    assert data == {
        "app_name": "Awesome API",
        "admin_email": "******@****.***",
        "items_per_user": 50,

接着它会转换并验证数据。因此，当你使用该 `settings` 对象时，你将获得你声明的类型的数据（例如 `items_per_user` 将是 `int`）。

### 使用 `settings` { #use-the-settings }

然后你可以在应用中使用新的 `settings` 对象：

{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py310.py hl[18:20] *}

### 运行服务器 { #run-the-server }

接下来，运行服务器，并把配置作为环境变量传入，例如你可以设置 `ADMIN_EMAIL` 和 `APP_NAME`：

<div class="termy">

```console

/// tip | 팁

빠르게 복사/붙여넣기할 예시가 필요하다면, 이 예시는 사용하지 말고 아래의 마지막 예시를 사용하세요.

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그 다음, 해당 `Settings` 클래스의 인스턴스(여기서는 `settings` 객체)를 생성하면 Pydantic이 대소문자를 구분하지 않고 환경 변수를 읽습니다. 따라서 대문자 변수 `APP_NAME`도 `app_name` 속성에 대해 읽힙니다.

이후 데이터를 변환하고 검증합니다. 그래서 그 `settings` 객체를 사용할 때는 선언한 타입의 데이터를 갖게 됩니다(예: `items_per_user`는 `int`가 됩니다).

### `settings` 사용하기 { #use-the-settings }

이제 애플리케이션에서 새 `settings` 객체를 사용할 수 있습니다: