各セクションは前のセクションを踏まえた内容になっています。しかし、トピックごとに分割されているので、特定のAPIの要求を満たすようなトピックに直接たどり着けるようになっています。

また、将来的にリファレンスとして機能するように構築されています。

従って、後でこのチュートリアルに戻ってきて必要なものを確認できます。

## コードを実行する

すべてのコードブロックをコピーして直接使用できます（実際にテストされたPythonファイルです）。

いずれかの例を実行するには、コードを `main.py`ファイルにコピーし、` uvicorn`を次のように起動します:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

#### デフォルト値を持つフィールドの値を持つデータ

しかし、ID`bar`のitemのように、デフォルト値が設定されているモデルのフィールドに値が設定されている場合:

```Python hl_lines="3 5"
{
    "name": "Bar",
    "description": "The bartenders",
    "price": 62,
    "tax": 20.2
}
```

それらはレスポンスに含まれます。

#### デフォルト値と同じ値を持つデータ

ID`baz`のitemのようにデフォルト値と同じ値を持つデータの場合:

```Python hl_lines="3 5 6"
{
    "name": "Baz",
    "description": None,
    "price": 50.2,

## Install `websockets` { #install-websockets }

Make sure you create a [virtual environment](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, activate it, and install `websockets` (a Python library that makes it easy to use the "WebSocket" protocol):

<div class="termy">

```console
$ pip install websockets

---> 100%
```

</div>

## WebSockets client { #websockets-client }

## プログラム と プロセス

私たちは「**プロセス**」という言葉についてたくさん話すので、その意味や「**プログラム**」という言葉との違いを明確にしておくと便利です。

### プログラムとは何か

**プログラム**という言葉は、一般的にいろいろなものを表現するのに使われます：

* プログラマが書く**コード**、**Pythonファイル**
* OSによって実行することができるファイル（例: `python`, `python.exe` or `uvicorn`）
* OS上で**実行**している間、CPUを使用し、メモリ上に何かを保存する特定のプログラム（**プロセス**とも呼ばれる）

### プロセスとは何か

**プロセス**という言葉は通常、より具体的な意味で使われ、OSで実行されているものだけを指します（先ほどの最後の説明のように）：

* OS上で**実行**している特定のプログラム

## `websockets` installieren { #install-websockets }

Stellen Sie sicher, dass Sie eine [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} erstellen, sie aktivieren und `websockets` installieren (eine Python-Bibliothek, die die Verwendung des „WebSocket“-Protokolls erleichtert):

<div class="termy">

```console
$ pip install websockets

---> 100%
```

</div>

## WebSockets-Client { #websockets-client }

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

In this example, we'll use **SQLite**, because it uses a single file and Python has integrated support. So, you can copy this example and run it as is.

Later, for your production application, you might want to use a database server like **PostgreSQL**.

/// tip

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, usw.

In diesem Beispiel verwenden wir **SQLite**, da es eine einzelne Datei verwendet und Python integrierte Unterstützung bietet. Sie können also dieses Beispiel kopieren und direkt ausführen.

Später, für Ihre Produktionsanwendung, möchten Sie möglicherweise einen Datenbankserver wie **PostgreSQL** verwenden.

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

En este ejemplo, usaremos **SQLite**, porque utiliza un solo archivo y Python tiene soporte integrado. Así que puedes copiar este ejemplo y ejecutarlo tal cual.

Más adelante, para tu aplicación en producción, es posible que desees usar un servidor de base de datos como **PostgreSQL**.

/// tip | Consejo

高度なシナリオでは、「キャッシュされた」値を使うのではなく、同じリクエストの各ステップ（おそらく複数回）で依存関係を呼び出す必要があることがわかっている場合、`Depens`を使用する際に、`use_cache=False`というパラメータを設定することができます。

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

## まとめ

ここで使われている派手な言葉は別にして、**依存性注入** システムは非常にシンプルです。

        bool,
        Doc(
            """
            Pydantic's `by_alias` parameter, passed to Pydantic models to define if
            the output should use the alias names (when provided) or the Python
            attribute names. In an API, if you set an alias, it's probably because you
            want to use it in the result, so you probably want to leave this set to
            `True`.
            """
        ),