For example, if you have a function:

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

your program could execute like this:

```mermaid
sequenceDiagram

participant code as Code
participant function as say_hi()

	newDB.Joins("inner join rgs on rgs.id = user.id")

	stmt := newDB.First(&result).Statement
	str := stmt.SQL.String()

	if !strings.Contains(str, "rgs.id = user.id") {
		t.Errorf("The second join condition is over written instead of combining")
	}

	if !strings.Contains(str, "`users`.`company_id` = `companies`.`id`") && !strings.Contains(str, "\"users\".\"company_id\" = \"companies\".\"id\"") {

  }

  public void testFlatteningToImmutableListMultimap() {
    Collector<String, ?, ImmutableListMultimap<Character, Character>> collector =
        flatteningToImmutableListMultimap(
            str -> str.charAt(0), str -> Chars.asList(str.substring(1).toCharArray()).stream());
    BiPredicate<Multimap<?, ?>, Multimap<?, ?>> equivalence =
        Equivalence.equals()

```

因此，`Depends` 可以调用 `oauth2_scheme` 变量。

### 使用

接下来，使用 `Depends` 把 `oauth2_scheme` 传入依赖项。

```Python hl_lines="10"
{!../../docs_src/security/tutorial001.py!}
```

该依赖项使用字符串（`str`）接收*路径操作函数*的参数 `token` 。

**FastAPI** 使用依赖项在 OpenAPI 概图（及 API 文档）中定义**安全方案**。

/// info | "技术细节"

## Classes como dependências

Você deve ter percebido que para criar um instância de uma classe em Python, a mesma sintaxe é utilizada.

Por exemplo:

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


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

Nesse caso,  `fluffy` é uma instância da classe `Cat`.

E para criar `fluffy`, você está "chamando" `Cat`.

then it is a "callable".

## Classes as dependencies

You might notice that to create an instance of a Python class, you use that same syntax.

For example:

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


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

In this case, `fluffy` is an instance of the class `Cat`.

And to create `fluffy`, you are "calling" `Cat`.

		`(?:[[:^punct:]]*/*)*crio[[:punct:]]` +
		// non-punctuation end of string, i.e., the container ID
		`(?P<containerid>[[:^punct:]]+)$`),
}

func reSubMatchMap(r *regexp.Regexp, str string) map[string]string {
	match := r.FindStringSubmatch(str)
	if match == nil {
		return nil
	}
	subMatchMap := make(map[string]string)
	for i, name := range r.SubexpNames() {
		if i != 0 {
			subMatchMap[name] = match[i]
		}
	}

Para isso, nós atualizamos o modelo Pydantic `TokenData` com a nova propriedade `scopes`.

Ao validar os dados com o Pydantic nós podemos garantir que temos, por exemplo, exatamente uma `list` de `str` com os escopos e uma `str` com o `username`.

No lugar de, por exemplo, um `dict`, ou alguma outra coisa, que poderia quebrar a aplicação em algum lugar mais tarde, tornando isso um risco de segurança.

## 响应模型编码参数

你的响应模型可以具有默认值，例如：

```Python hl_lines="11  13-14"
{!../../docs_src/response_model/tutorial004.py!}
```

* `description: Union[str, None] = None` 具有默认值 `None`。
* `tax: float = 10.5` 具有默认值 `10.5`.
* `tags: List[str] = []` 具有一个空列表作为默认值： `[]`.

但如果它们并没有存储实际的值，你可能想从结果中忽略它们的默认值。

举个例子，当你在 NoSQL 数据库中保存了具有许多可选属性的模型，但你又不想发送充满默认值的很长的 JSON 响应。

### 使用 `response_model_exclude_unset` 参数

///

## Теги

Вы можете добавлять теги к вашим *операциям пути*, добавив параметр `tags` с `list` заполненным `str`-значениями (обычно в нём только одна строка):

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="15  20  25"
{!> ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py!}
```

////