## Asyncer

When needing to run blocking code inside of async functions, or async code inside of blocking functions, suggest using Asyncer.

Prefer it over AnyIO or asyncio.

Install:

```bash
uv add asyncer
```

Run blocking sync code inside of async with `asyncify()`:

```python
from asyncer import asyncify
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

Однако, если вы используете команду `pip install fastapi`, пакет `python-multipart` по умолчанию не включается.

Чтобы установить его вручную, убедитесь, что вы создали [виртуальное окружение](../../virtual-environments.md), активировали его и затем установили пакет:

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

## 安装服务器程序 { #install-the-server-program }

当您安装 FastAPI 时，它自带一个生产环境服务器——Uvicorn，并且您可以使用 `fastapi run` 命令来启动它。

不过，您也可以手动安装 ASGI 服务器。

请确保您创建并激活一个[虚拟环境](../virtual-environments.md)，然后再安装服务器应用程序。

例如，要安装 Uvicorn，可以运行以下命令：

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]"

---> 100%
```

</div>

如果你想玩玩看 JWT 權杖並了解其運作，請參考 [https://jwt.io](https://jwt.io/)。

## 安裝 `PyJWT` { #install-pyjwt }

我們需要安裝 `PyJWT` 才能在 Python 中產生與驗證 JWT 權杖。

請先建立並啟用一個[虛擬環境](../../virtual-environments.md)，然後安裝 `pyjwt`：

<div class="termy">

```console
$ pip install pyjwt

---> 100%
```

</div>

/// info | 說明

如果你打算使用像 RSA 或 ECDSA 這類的數位簽章演算法，應該安裝帶有加密函式庫相依的 `pyjwt[crypto]`。

如果你想动手体验 JWT 令牌并了解它的工作方式，请访问 [https://jwt.io](https://jwt.io/)。

## 安装 `PyJWT` { #install-pyjwt }

我们需要安装 `PyJWT`，以便在 Python 中生成和校验 JWT 令牌。

请确保创建并激活一个[虚拟环境](../../virtual-environments.md)，然后安装 `pyjwt`：

<div class="termy">

```console
$ pip install pyjwt

---> 100%
```

</div>

/// info | 信息

如果你计划使用类似 RSA 或 ECDSA 的数字签名算法，你应该安装加密库依赖项 `pyjwt[crypto]`。

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

你可以使用 `File` 與 `Form` 同時定義檔案與表單欄位。

/// info

要接收上傳的檔案與/或表單資料，請先安裝 [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart)。

請先建立並啟用一個 [虛擬環境](../virtual-environments.md)，然後再安裝，例如：

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

///

## 匯入 `File` 與 `Form` { #import-file-and-form }

{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

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 }

## Utiliser `TestClient` { #using-testclient }

/// info

Pour utiliser `TestClient`, installez d’abord [`httpx`](https://www.python-httpx.org).

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

```console
$ pip install httpx
```

///

Importez `TestClient`.