## 🗄 `Field`

🥇, 👆 ✔️ 🗄 ⚫️:

//// tab | 🐍 3️⃣.6️⃣ & 🔛

```Python hl_lines="4"
{!> ../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
```

////

//// tab | 🐍 3️⃣.1️⃣0️⃣ & 🔛

```Python hl_lines="2"
{!> ../../docs_src/body_fields/tutorial001_py310.py!}
```

////

/// warning

### 最初の依存関係「依存可能なもの」

以下のような最初の依存関係（「依存可能なもの」）を作成することができます:

```Python hl_lines="8 9"
{!../../docs_src/dependencies/tutorial005.py!}
```

これはオプショナルのクエリパラメータ`q`を`str`として宣言し、それを返すだけです。

これは非常にシンプルです（あまり便利ではありません）が、サブ依存関係がどのように機能するかに焦点を当てるのに役立ちます。

### 第二の依存関係 「依存可能なもの」と「依存」

そして、別の依存関数（「依存可能なもの」）を作成して、同時にそれ自身の依存関係を宣言することができます（つまりそれ自身も「依存」です）:

```Python hl_lines="13"
{!../../docs_src/dependencies/tutorial005.py!}
```

J'ai testé plusieurs idées dans les éditeurs Python les plus populaires : PyCharm, VS Code, les éditeurs basés sur Jedi.

D'après la dernière <a href="https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools" class="external-link" target="_blank">Enquête Développeurs Python</a>, cela couvre environ 80% des utilisateurs.

      - name: Dump GitHub context
        env:
          GITHUB_CONTEXT: ${{ toJson(github) }}
        run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: '3.9'
      - name: Setup uv
        uses: astral-sh/setup-uv@v3
        with:
          version: "0.4.15"
          enable-cache: true
          cache-dependency-glob: |

    * Con <a href="https://tartiflette.github.io/tartiflette-asgi/" class="external-link" target="_blank">Tartiflette ASGI</a> para proveer integración con ASGI
* <a href="https://graphene-python.org/" class="external-link" target="_blank">Graphene</a>
    * Con <a href="https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3" class="external-link" target="_blank">starlette-graphene3</a>

## GraphQL con Strawberry

A **context manager** in Python is something that you can use in a `with` statement, for example, `open()` can be used as a context manager:

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

In recent versions of Python, there's also an **async context manager**. You would use it with `async with`:

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

然后，我又花了一些时间从用户角度（使用 FastAPI 的开发者）设计了开发者 **API**。

同时，我还在最流行的 Python 代码编辑器中测试了很多思路，包括 PyCharm、VS Code、基于 Jedi 的编辑器。

根据最新 <a href="https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools" class="external-link" target="_blank">Python 开发者调研报告</a>显示，这几种编辑器覆盖了约 80% 的用户。

也就是说，**FastAPI** 针对差不多 80% 的 Python 开发者使用的编辑器进行了测试，而且其它大多数编辑器的工作方式也与之类似，因此，**FastAPI** 的优势几乎能在所有编辑器上体现。

通过这种方式，我就能找到尽可能减少代码重复的最佳方式，进而实现处处都有自动补全、类型提示与错误检查等支持。

__pycache__/
*.py[cod]
*$py.class

# C extensions
*.so

# Distribution / packaging
.Python
build/
develop-eggs/
dist/
downloads/
eggs/
.eggs/
lib/
lib64/
parts/
sdist/
var/
wheels/
*.egg-info/
.installed.cfg
*.egg
MANIFEST

# PyInstaller
#  Usually these files are written by a python script from a template
#  before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.

* **➡**: `/`.
* **🛠️**: `get`.
* **🔢**: 🔢 🔛 "👨‍🎨" (🔛 `@app.get("/")`).

```Python hl_lines="7"
{!../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

👉 🐍 🔢.

⚫️ 🔜 🤙 **FastAPI** 🕐❔ ⚫️ 📨 📨 📛 "`/`" ⚙️ `GET` 🛠️.

👉 💼, ⚫️ `async` 🔢.

---

👆 💪 🔬 ⚫️ 😐 🔢 ↩️ `async def`:

```Python hl_lines="7"
{!../../docs_src/first_steps/tutorial003.py!}
```

/// note

```Python hl_lines="6-9"
{!../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
```

## Adicionar a tarefa em segundo plano

Dentro de sua _função de operação de caminho_, passe sua função de tarefa para o objeto _tarefas em segundo plano_ com o método `.add_task()`:

```Python hl_lines="14"
{!../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
```