```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# 변수를 str로 선언합니다
# 그리고 함수 내부에서 편집기 지원을 받습니다
def main(user_id: str):
    return user_id


# Pydantic 모델
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

그 다음 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {

`@lru_cache` 会修改它所装饰的函数，使其返回第一次返回的相同值，而不是每次都重新计算并执行函数代码。

因此，下面的函数会针对每个参数组合执行一次。然后，当以完全相同的参数组合调用该函数时，将重复使用该参数组合先前返回的值。

例如，如果你有一个函数：

```Python
@lru_cache
def say_hi(name: str, salutation: str = "Ms."):
    return f"Hello {salutation} {name}"
```

你的程序可能会像这样执行：

```mermaid
sequenceDiagram

participant code as Code
participant function as say_hi()

from fastapi.testclient import TestClient


class Session:
    def __init__(self) -> None:
        self.data = ["foo", "bar", "baz"]
        self.open = True

    def __iter__(self) -> Generator[str, None, None]:
        for item in self.data:
            if self.open:
                yield item
            else:
                raise ValueError("Session closed")


@contextmanager

from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from inline_snapshot import snapshot
from pydantic import BaseModel, condecimal

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    age: condecimal(gt=Decimal(0.0))  # type: ignore


@app.post("/items/")
def save_item_no_body(item: list[Item]):
    return {"item": item}


client = TestClient(app)

///

## 필요한 대로 매개변수 정렬하기 { #order-the-parameters-as-you-need }

/// tip | 팁

`Annotated`를 사용한다면 이것은 아마 그렇게 중요하지 않거나 필요하지 않을 수 있습니다.

///

`str` 형인 쿼리 매개변수 `q`를 필수로 선언하고 싶다고 해봅시다.

해당 매개변수에 대해 아무런 선언을 할 필요가 없으므로 `Query`를 정말로 써야 할 필요는 없습니다.

하지만 `item_id` 경로 매개변수는 여전히 `Path`를 사용해야 합니다. 그리고 어떤 이유로 `Annotated`를 사용하고 싶지 않다고 해봅시다.

項目を更新するには[HTTPの`PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT)操作を使用することができます。

`jsonable_encoder`を用いて、入力データをJSONとして保存できるデータに変換することができます（例：NoSQLデータベース）。例えば、`datetime`を`str`に変換します。

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

`PUT`は、既存のデータを置き換えるべきデータを受け取るために使用されます。

### 置換についての注意 { #warning-about-replacing }

つまり、`PUT`を使用して以下のボディで項目`bar`を更新したい場合は:

```Python

路径参数总是必需的，因为它必须是路径的一部分。即使你将其声明为 `None` 或设置了默认值，也不会产生任何影响，它依然始终是必需参数。

///

## 按需对参数排序 { #order-the-parameters-as-you-need }

/// tip | 提示

如果你使用 `Annotated`，这点可能不那么重要或必要。

///

假设你想要将查询参数 `q` 声明为必需的 `str`。

并且你不需要为该参数声明其他内容，所以实际上不需要用到 `Query`。

但是你仍然需要为路径参数 `item_id` 使用 `Path`。并且出于某些原因你不想使用 `Annotated`。

如果你将带有“默认值”的参数放在没有“默认值”的参数之前，Python 会报错。

不过你可以重新排序，让没有默认值的参数（查询参数 `q`）放在最前面。

    return text % make_authorization_url()


def make_authorization_url():
    # Generate a random string for the state parameter
    # Save it for use later to prevent xsrf attacks

    state = str(uuid4())
    params = {"client_id": client_id,
              "response_type": "code",
              "state": state,
              "redirect_uri": callback_uri,
              "scope": "openid"}

/// tip | Tipp

Das ist wahrscheinlich nicht so wichtig oder notwendig, wenn Sie `Annotated` verwenden.

///

Angenommen, Sie möchten den Query-Parameter `q` als erforderlichen `str` deklarieren.

Und Sie müssen sonst nichts anderes für diesen Parameter deklarieren, Sie brauchen also `Query` nicht wirklich.

Puedes notar que para crear una instance de una clase en Python, utilizas esa misma sintaxis.

Por ejemplo:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

En este caso, `fluffy` es una instance de la clase `Cat`.

Y para crear `fluffy`, estás "llamando" a `Cat`.