[Pydantic 문서: Configuration](https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/)에 설명된 것처럼 `dict`를 받는 `model_config` 어트리뷰트를 사용할 수 있습니다.

`"json_schema_extra"`를 생성된 JSON 스키마에서 보여주고 싶은 별도의 데이터와 `examples`를 포함하는 `dict`으로 설정할 수 있습니다.

/// tip | 팁

JSON 스키마를 확장하고 여러분의 별도의 자체 데이터를 추가하기 위해 같은 기술을 사용할 수 있습니다.

예를 들면, 프론트엔드 사용자 인터페이스에 메타데이터를 추가하는 등에 사용할 수 있습니다.

///

/// info | 정보

雖然你在函式參數上使用 `Depends` 的方式和 `Body`、`Query` 等相同，但 `Depends` 的運作方式有點不同。

你只需要傳給 `Depends` 一個參數。

這個參數必須是類似函式的東西。

你不需要直接呼叫它（不要在後面加上括號），只要把它作為參數傳給 `Depends()` 即可。

而該函式的參數宣告方式與「路徑操作函式」相同。

/// tip | 提示

除了函式之外，還有其他「東西」也能當作依賴，會在下一章介紹。

///

當有新的請求到達時，**FastAPI** 會負責：

* 以正確的參數呼叫你的依賴（dependable）函式。
* 取得該函式的回傳結果。
* 將結果指定給你的「路徑操作函式」中的對應參數。

```mermaid
graph TB

解析依赖项时，**FastAPI** 会像这样调用 `checker`：

```Python
checker(q="somequery")
```

...并将其返回值作为依赖项的值，传给我们的*路径操作函数*中的参数 `fixed_content_included`：

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}

/// tip | 提示

这些看起来可能有些牵强，目前它的用处也许还不太明显。

这些示例刻意保持简单，但展示了整体的工作方式。

在安全相关的章节里，有一些工具函数就是以相同的方式实现的。

如果你理解了这里的内容，你就已经知道那些安全工具在底层是如何工作的。

///

Cela serait encore plus important avec des flux volumineux ou infinis.

///

/// tip | Astuce

Au lieu de renvoyer une `StreamingResponse` directement, vous devriez probablement suivre le style de [Diffuser des données](./stream-data.md), c'est beaucoup plus pratique et gère l'annulation en arrière-plan pour vous.

Você pode descobrir mais geradores de SDK em [OpenAPI.Tools](https://openapi.tools/#sdk).

/// tip | Dica

O FastAPI gera automaticamente especificações **OpenAPI 3.1**, então qualquer ferramenta que você usar deve suportar essa versão.

///

<div class="termy">

```console
$ pip install "pwdlib[argon2]"

---> 100%
```

</div>

/// tip | Подсказка

С помощью `pwdlib` можно даже настроить его на чтение паролей, созданных **Django**, плагином безопасности **Flask** или многими другими библиотеками.

### 크래시 후 재시작 { #restart-after-crash }

하지만 실행 중인 **프로세스**가 크래시하는 정말 심각한 오류의 경우에는, 적어도 몇 번은 프로세스를 **재시작**하도록 담당하는 외부 컴포넌트가 필요합니다...

/// tip | 팁

...다만 애플리케이션 전체가 **즉시 계속 크래시**한다면, 무한히 재시작하는 것은 아마 의미가 없을 것입니다. 그런 경우에는 개발 중에, 또는 최소한 배포 직후에 알아차릴 가능성이 큽니다.

그러니 여기서는, 특정한 경우에만 전체가 크래시할 수 있고 **미래**에도 그럴 수 있으며, 그래도 재시작하는 것이 의미 있는 주요 사례에 집중해 봅시다.

///

En este caso, hay 3 parámetros de query:

* `needy`, un `str` requerido.
* `skip`, un `int` con un valor por defecto de `0`.
* `limit`, un `int` opcional.

/// tip | Consejo

También podrías usar `Enum`s de la misma manera que con [Parámetros de Path](path-params.md#predefined-values).

Ten en cuenta que declaramos el tipo de `current_user` como el modelo de Pydantic `User`.

Esto nos ayudará dentro de la función con todo el autocompletado y chequeo de tipos.

/// tip | Consejo

Tal vez recuerdes que los request bodies también se declaran con modelos de Pydantic.

Aquí **FastAPI** no se confundirá porque estás usando `Depends`.

///

/// check | Revisa

Nesse caso, existem 3 parâmetros de consulta:

* `needy`, um `str` obrigatório.
* `skip`, um `int` com o valor padrão `0`.
* `limit`, um `int` opcional.

/// tip | Dica

Você também poderia usar `Enum`s da mesma forma que com [Parâmetros de rota](path-params.md#predefined-values).