{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}

## Получить пользователя { #get-the-user }

`get_current_user` будет использовать созданную нами (ненастоящую) служебную функцию, которая принимает токен типа `str` и возвращает нашу Pydantic-модель `User`:

* Conversão de dados
* Validação de dados
* Documentação automática

## Tipos especiais e validação { #special-types-and-validation }

Além dos tipos singulares normais como `str`, `int`, `float`, etc. Você também pode usar tipos singulares mais complexos que herdam de `str`.

Para ver todas as opções possíveis, consulte a [Visão geral dos tipos do Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/). Você verá alguns exemplos no próximo capítulo.

대괄호 안의 내부 타입은 "type parameters"라고 부릅니다.

이 경우 `str`이 `list`에 전달된 타입 매개변수입니다.

///

이는 "변수 `items`는 `list`이고, 이 `list`의 각 아이템은 `str`이다"라는 뜻입니다.

이렇게 하면, 에디터는 리스트의 아이템을 처리하는 동안에도 지원을 제공할 수 있습니다:

<img src="/img/python-types/image05.png">

타입이 없으면, 이는 거의 불가능합니다.

변수 `item`이 리스트 `items`의 요소 중 하나라는 점에 주목하세요.

그리고 에디터는 여전히 이것이 `str`임을 알고, 그에 대한 지원을 제공합니다.

#### Tuple과 Set { #tuple-and-set }

app = FastAPI(generate_unique_id_function=custom_generate_unique_id)


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float


class ResponseMessage(BaseModel):
    message: str


class User(BaseModel):
    username: str
    email: str


@app.post("/items/", response_model=ResponseMessage, tags=["items"])
async def create_item(item: Item):

Zum Beispiel könnten Sie deklarieren, dass etwas ein `str` oder `None` sein könnte:

```python
from typing import Union


def say_hi(name: Union[str, None]):
        print(f"Hi {name}!")
```

`typing` hat außerdem eine Abkürzung, um zu deklarieren, dass etwas `None` sein könnte, mit `Optional`.

```Python
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### Dockerfile { #dockerfile }

Now in the same project directory create a file `Dockerfile` with:

```{ .dockerfile .annotate }
# (1)!

- Validation des données
- Documentation automatique

## Types spéciaux et validation { #special-types-and-validation }

Outre les types singuliers normaux comme `str`, `int`, `float`, etc. vous pouvez utiliser des types singuliers plus complexes qui héritent de `str`.

Par exemple, vous pourriez déclarer que quelque chose peut être un `str` ou `None` :

```python
from typing import Union


def say_hi(name: Union[str, None]):
        print(f"Hi {name}!")
```

`typing` propose également un raccourci pour déclarer que quelque chose peut être `None`, avec `Optional`.

Bu örnekte, Pydantic model'i bir `dict`'e, `datetime`'ı da bir `str`'e dönüştürür.

Bu fonksiyonun çağrılmasıyla elde edilen sonuç, Python standardındaki [`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps) ile encode edilebilecek bir şeydir.

from fastapi import Depends, FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient

app = FastAPI()


async def common_parameters(q: str | None = None, skip: int = 0, limit: int = 100):
    return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}


@app.get("/items/")
async def read_items(commons: dict = Depends(common_parameters)):
    return {"message": "Hello Items!", "params": commons}


@app.get("/users/")