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+With great-* Do not change the paths in links to images, code files, Markdown documents. +Avoid inadvertently doing harm. -* However, when a Markdown document is translated, the `#hash-parts` in links to its headings may change. Update these links if possible. - * Search for such links in the translated document using the regex `#[^# ]`. - * Search in all documents already translated into your language for `your-translated-document.md`. For example VS Code has an option "Edit" -> "Find in Files". - * When translating a document, do not "pre-translate" `#hash-parts` that link to headings in untranslated documents. +You have amazing tools at hand, use them wisely to help effectively. diff --git a/docs/en/docs/fastapi-people.md b/docs/en/docs/fastapi-people.md index f2ca26013..2c07af764 100644 --- a/docs/en/docs/fastapi-people.md +++ b/docs/en/docs/fastapi-people.md @@ -196,31 +196,11 @@ They have contributed source code, documentation, etc. 📦 There are hundreds of other contributors, you can see them all in the FastAPI GitHub Contributors page. 👷 -## Top Translators - -These are the **Top Translators**. 🌐 - -These users have created the most Pull Requests with [translations to other languages](contributing.md#translations){.internal-link target=_blank} that have been *merged*. - -powertools comes great responsibility. +
lt
+* XWT
+* PSGI
+
+### abbr가 설명을 제공 { #the-abbr-gives-an-explanation }
+
+* cluster
+* Deep Learning
+
+### abbr가 전체 문구와 설명을 제공 { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
+
+* MDN
+* I/O.
+
+////
+
+//// tab | 정보
+
+"abbr" 요소의 "title" 속성은 몇 가지 구체적인 지침에 따라 번역됩니다.
+
+번역에서는(영어 단어를 설명하기 위해) 자체 "abbr" 요소를 추가할 수 있으며, LLM은 이를 제거하면 안 됩니다.
+
+`scripts/translate.py`의 일반 프롬프트에서 `### HTML abbr elements` 섹션을 참고하세요.
+
+////
+
+## 제목 { #headings }
+
+//// tab | 테스트
+
+### 웹앱 개발하기 - 튜토리얼 { #develop-a-webapp-a-tutorial }
+
+안녕하세요.
+
+### 타입 힌트와 -애너테이션 { #type-hints-and-annotations }
+
+다시 안녕하세요.
+
+### super- 및 subclasses { #super-and-subclasses }
+
+다시 안녕하세요.
+
+////
+
+//// tab | 정보
+
+제목에 대한 유일한 강한 규칙은, LLM이 중괄호 안의 해시 부분을 변경하지 않아 링크가 깨지지 않게 하는 것입니다.
+
+`scripts/translate.py`의 일반 프롬프트에서 `### Headings` 섹션을 참고하세요.
+
+언어별 지침은 예를 들어 `docs/de/llm-prompt.md`의 `### Headings` 섹션을 참고하세요.
+
+////
+
+## 문서에서 사용되는 용어 { #terms-used-in-the-docs }
+
+//// tab | 테스트
+
+* 당신
+* 당신의
+
+* 예: (e.g.)
+* 등 (etc.)
+
+* `int`로서의 `foo`
+* `str`로서의 `bar`
+* `list`로서의 `baz`
+
+* 튜토리얼 - 사용자 가이드
+* 고급 사용자 가이드
+* SQLModel 문서
+* API 문서
+* 자동 문서
+
+* Data Science
+* Deep Learning
+* Machine Learning
+* Dependency Injection
+* HTTP Basic authentication
+* HTTP Digest
+* ISO format
+* JSON Schema 표준
+* JSON schema
+* schema definition
+* Password Flow
+* Mobile
+
+* deprecated
+* designed
+* invalid
+* on the fly
+* standard
+* default
+* case-sensitive
+* case-insensitive
+
+* 애플리케이션을 서빙하다
+* 페이지를 서빙하다
+
+* 앱
+* 애플리케이션
+
+* 요청
+* 응답
+* 오류 응답
+
+* 경로 처리
+* 경로 처리 데코레이터
+* 경로 처리 함수
+
+* body
+* 요청 body
+* 응답 body
+* JSON body
+* form body
+* file body
+* 함수 body
+
+* parameter
+* body parameter
+* path parameter
+* query parameter
+* cookie parameter
+* header parameter
+* form parameter
+* function parameter
+
+* event
+* startup event
+* 서버 startup
+* shutdown event
+* lifespan event
+
+* handler
+* event handler
+* exception handler
+* 처리하다
+
+* model
+* Pydantic model
+* data model
+* database model
+* form model
+* model object
+
+* class
+* base class
+* parent class
+* subclass
+* child class
+* sibling class
+* class method
+
+* header
+* headers
+* authorization header
+* `Authorization` header
+* forwarded header
+
+* dependency injection system
+* dependency
+* dependable
+* dependant
+
+* I/O bound
+* CPU bound
+* concurrency
+* parallelism
+* multiprocessing
+
+* env var
+* environment variable
+* `PATH`
+* `PATH` variable
+
+* authentication
+* authentication provider
+* authorization
+* authorization form
+* authorization provider
+* 사용자가 인증한다
+* 시스템이 사용자를 인증한다
+
+* CLI
+* command line interface
+
+* server
+* client
+
+* cloud provider
+* cloud service
+
+* development
+* development stages
+
+* dict
+* dictionary
+* enumeration
+* enum
+* enum member
+
+* encoder
+* decoder
+* encode하다
+* decode하다
+
+* exception
+* raise하다
+
+* expression
+* statement
+
+* frontend
+* backend
+
+* GitHub discussion
+* GitHub issue
+
+* performance
+* performance optimization
+
+* return type
+* return value
+
+* security
+* security scheme
+
+* task
+* background task
+* task function
+
+* template
+* template engine
+
+* type annotation
+* type hint
+
+* server worker
+* Uvicorn worker
+* Gunicorn Worker
+* worker process
+* worker class
+* workload
+
+* deployment
+* deploy하다
+
+* SDK
+* software development kit
+
+* `APIRouter`
+* `requirements.txt`
+* Bearer Token
+* breaking change
+* bug
+* button
+* callable
+* code
+* commit
+* context manager
+* coroutine
+* database session
+* disk
+* domain
+* engine
+* fake X
+* HTTP GET method
+* item
+* library
+* lifespan
+* lock
+* middleware
+* mobile application
+* module
+* mounting
+* network
+* origin
+* override
+* payload
+* processor
+* property
+* proxy
+* pull request
+* query
+* RAM
+* remote machine
+* status code
+* string
+* tag
+* web framework
+* wildcard
+* return하다
+* validate하다
+
+////
+
+//// tab | 정보
+
+이것은 문서에서 보이는 (대부분) 기술 용어의 불완전하고 비규범적인 목록입니다. 프롬프트 설계자가 어떤 용어에 대해 LLM에 추가적인 도움이 필요한지 파악하는 데 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 좋은 번역을 계속 덜 좋은 번역으로 되돌릴 때, 또는 언어에서 용어의 활용/변화를 처리하는 데 문제가 있을 때 도움이 됩니다.
+
+예를 들어 `docs/de/llm-prompt.md`의 `### List of English terms and their preferred German translations` 섹션을 참고하세요.
+
+////
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/additional-responses.md b/docs/ko/docs/advanced/additional-responses.md
new file mode 100644
index 000000000..a6f51f5b9
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/additional-responses.md
@@ -0,0 +1,247 @@
+# OpenAPI에서 추가 응답 { #additional-responses-in-openapi }
+
+/// warning | 경고
+
+이는 꽤 고급 주제입니다.
+
+**FastAPI**를 막 시작했다면, 이 내용이 필요 없을 수도 있습니다.
+
+///
+
+추가 상태 코드, 미디어 타입, 설명 등을 포함한 추가 응답을 선언할 수 있습니다.
+
+이러한 추가 응답은 OpenAPI 스키마에 포함되므로 API 문서에도 표시됩니다.
+
+하지만 이러한 추가 응답의 경우, 상태 코드와 콘텐츠를 포함하여 `JSONResponse` 같은 `Response`를 직접 반환하도록 반드시 처리해야 합니다.
+
+## `model`을 사용한 추가 응답 { #additional-response-with-model }
+
+*경로 처리 데코레이터*에 `responses` 파라미터를 전달할 수 있습니다.
+
+이는 `dict`를 받습니다. 키는 각 응답의 상태 코드(예: `200`)이고, 값은 각 응답에 대한 정보를 담은 다른 `dict`입니다.
+
+각 응답 `dict`에는 `response_model`처럼 Pydantic 모델을 담는 `model` 키가 있을 수 있습니다.
+
+**FastAPI**는 그 모델을 사용해 JSON Schema를 생성하고, OpenAPI의 올바른 위치에 포함합니다.
+
+예를 들어, 상태 코드 `404`와 Pydantic 모델 `Message`를 사용하는 다른 응답을 선언하려면 다음과 같이 작성할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py39.py hl[18,22] *}
+
+/// note | 참고
+
+`JSONResponse`를 직접 반환해야 한다는 점을 기억하세요.
+
+///
+
+/// info | 정보
+
+`model` 키는 OpenAPI의 일부가 아닙니다.
+
+**FastAPI**는 여기에서 Pydantic 모델을 가져와 JSON Schema를 생성하고 올바른 위치에 넣습니다.
+
+올바른 위치는 다음과 같습니다:
+
+* 값으로 또 다른 JSON 객체(`dict`)를 가지는 `content` 키 안에:
+ * 미디어 타입(예: `application/json`)을 키로 가지며, 값으로 또 다른 JSON 객체를 포함하고:
+ * `schema` 키가 있고, 그 값이 모델에서 생성된 JSON Schema입니다. 이것이 올바른 위치입니다.
+ * **FastAPI**는 이를 직접 포함하는 대신, OpenAPI의 다른 위치에 있는 전역 JSON Schemas를 참조하도록 여기에서 reference를 추가합니다. 이렇게 하면 다른 애플리케이션과 클라이언트가 그 JSON Schema를 직접 사용할 수 있고, 더 나은 코드 생성 도구 등을 제공할 수 있습니다.
+
+///
+
+이 *경로 처리*에 대해 OpenAPI에 생성되는 응답은 다음과 같습니다:
+
+```JSON hl_lines="3-12"
+{
+ "responses": {
+ "404": {
+ "description": "Additional Response",
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Message"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "200": {
+ "description": "Successful Response",
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Item"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "422": {
+ "description": "Validation Error",
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
+ }
+ }
+ }
+ }
+ }
+}
+```
+
+스키마는 OpenAPI 스키마 내부의 다른 위치를 참조합니다:
+
+```JSON hl_lines="4-16"
+{
+ "components": {
+ "schemas": {
+ "Message": {
+ "title": "Message",
+ "required": [
+ "message"
+ ],
+ "type": "object",
+ "properties": {
+ "message": {
+ "title": "Message",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "Item": {
+ "title": "Item",
+ "required": [
+ "id",
+ "value"
+ ],
+ "type": "object",
+ "properties": {
+ "id": {
+ "title": "Id",
+ "type": "string"
+ },
+ "value": {
+ "title": "Value",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ValidationError": {
+ "title": "ValidationError",
+ "required": [
+ "loc",
+ "msg",
+ "type"
+ ],
+ "type": "object",
+ "properties": {
+ "loc": {
+ "title": "Location",
+ "type": "array",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ "msg": {
+ "title": "Message",
+ "type": "string"
+ },
+ "type": {
+ "title": "Error Type",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "HTTPValidationError": {
+ "title": "HTTPValidationError",
+ "type": "object",
+ "properties": {
+ "detail": {
+ "title": "Detail",
+ "type": "array",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ValidationError"
+ }
+ }
+ }
+ }
+ }
+ }
+}
+```
+
+## 주요 응답에 대한 추가 미디어 타입 { #additional-media-types-for-the-main-response }
+
+같은 `responses` 파라미터를 사용해 동일한 주요 응답에 대해 다른 미디어 타입을 추가할 수도 있습니다.
+
+예를 들어, *경로 처리*가 JSON 객체(미디어 타입 `application/json`) 또는 PNG 이미지(미디어 타입 `image/png`)를 반환할 수 있다고 선언하기 위해 `image/png`라는 추가 미디어 타입을 추가할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}
+
+/// note | 참고
+
+이미지는 `FileResponse`를 사용해 직접 반환해야 한다는 점에 유의하세요.
+
+///
+
+/// info | 정보
+
+`responses` 파라미터에서 다른 미디어 타입을 명시적으로 지정하지 않는 한, FastAPI는 응답이 주요 응답 클래스와 동일한 미디어 타입(기본값 `application/json`)을 가진다고 가정합니다.
+
+하지만 커스텀 응답 클래스를 지정하면서 미디어 타입을 `None`으로 설정했다면, FastAPI는 연결된 모델이 있는 모든 추가 응답에 대해 `application/json`을 사용합니다.
+
+///
+
+## 정보 결합하기 { #combining-information }
+
+`response_model`, `status_code`, `responses` 파라미터를 포함해 여러 위치의 응답 정보를 결합할 수도 있습니다.
+
+기본 상태 코드 `200`(또는 필요하다면 커스텀 코드)을 사용하여 `response_model`을 선언하고, 그와 동일한 응답에 대한 추가 정보를 `responses`에서 OpenAPI 스키마에 직접 선언할 수 있습니다.
+
+**FastAPI**는 `responses`의 추가 정보를 유지하고, 모델의 JSON Schema와 결합합니다.
+
+예를 들어, Pydantic 모델을 사용하고 커스텀 `description`을 가진 상태 코드 `404` 응답을 선언할 수 있습니다.
+
+또한 `response_model`을 사용하는 상태 코드 `200` 응답을 선언하되, 커스텀 `example`을 포함할 수도 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py39.py hl[20:31] *}
+
+이 모든 내용은 OpenAPI에 결합되어 포함되고, API 문서에 표시됩니다:
+
+
+
+## 미리 정의된 응답과 커스텀 응답 결합하기 { #combine-predefined-responses-and-custom-ones }
+
+여러 *경로 처리*에 적용되는 미리 정의된 응답이 필요할 수도 있지만, 각 *경로 처리*마다 필요한 커스텀 응답과 결합하고 싶을 수도 있습니다.
+
+그런 경우 Python의 `dict` “unpacking” 기법인 `**dict_to_unpack`을 사용할 수 있습니다:
+
+```Python
+old_dict = {
+ "old key": "old value",
+ "second old key": "second old value",
+}
+new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
+```
+
+여기서 `new_dict`는 `old_dict`의 모든 키-값 쌍에 더해 새 키-값 쌍까지 포함합니다:
+
+```Python
+{
+ "old key": "old value",
+ "second old key": "second old value",
+ "new key": "new value",
+}
+```
+
+이 기법을 사용해 *경로 처리*에서 일부 미리 정의된 응답을 재사용하고, 추가 커스텀 응답과 결합할 수 있습니다.
+
+예를 들어:
+
+{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}
+
+## OpenAPI 응답에 대한 추가 정보 { #more-information-about-openapi-responses }
+
+응답에 정확히 무엇을 포함할 수 있는지 보려면, OpenAPI 사양의 다음 섹션을 확인하세요:
+
+* OpenAPI Responses Object: `Response Object`를 포함합니다.
+* OpenAPI Response Object: `responses` 파라미터 안의 각 응답에 이것의 어떤 항목이든 직접 포함할 수 있습니다. `description`, `headers`, `content`(여기에서 서로 다른 미디어 타입과 JSON Schema를 선언합니다), `links` 등을 포함할 수 있습니다.
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/behind-a-proxy.md b/docs/ko/docs/advanced/behind-a-proxy.md
new file mode 100644
index 000000000..92bddac51
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/behind-a-proxy.md
@@ -0,0 +1,466 @@
+# 프록시 뒤에서 실행하기 { #behind-a-proxy }
+
+많은 경우 FastAPI 앱 앞단에 Traefik이나 Nginx 같은 **프록시(proxy)**를 두고 사용합니다.
+
+이런 프록시는 HTTPS 인증서 처리 등 여러 작업을 담당할 수 있습니다.
+
+## 프록시 전달 헤더 { #proxy-forwarded-headers }
+
+애플리케이션 앞단의 **프록시**는 보통 **서버**로 요청을 보내기 전에, 해당 요청이 프록시에 의해 **전달(forwarded)**되었다는 것을 서버가 알 수 있도록 몇몇 헤더를 동적으로 설정합니다. 이를 통해 서버는 도메인을 포함한 원래의 (공개) URL, HTTPS 사용 여부 등 정보를 알 수 있습니다.
+
+**서버** 프로그램(예: **FastAPI CLI**를 통해 실행되는 **Uvicorn**)은 이런 헤더를 해석할 수 있고, 그 정보를 애플리케이션으로 전달할 수 있습니다.
+
+하지만 보안상, 서버는 자신이 신뢰할 수 있는 프록시 뒤에 있다는 것을 모르면 해당 헤더를 해석하지 않습니다.
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+프록시 헤더는 다음과 같습니다:
+
+* X-Forwarded-For
+* X-Forwarded-Proto
+* X-Forwarded-Host
+
+///
+
+### 프록시 전달 헤더 활성화하기 { #enable-proxy-forwarded-headers }
+
+FastAPI CLI를 *CLI 옵션* `--forwarded-allow-ips`로 실행하고, 전달 헤더를 읽을 수 있도록 신뢰할 IP 주소들을 넘길 수 있습니다.
+
+`--forwarded-allow-ips="*"`로 설정하면 들어오는 모든 IP를 신뢰합니다.
+
+**서버**가 신뢰할 수 있는 **프록시** 뒤에 있고 프록시만 서버에 접근한다면, 이는 해당 **프록시**의 IP가 무엇이든 간에 받아들이게 됩니다.
+
+
+
+하지만 프록시(포트 `9999`)를 사용해 "공식" URL인 `/api/v1/docs`에서 docs UI에 접근하면, 올바르게 동작합니다! 🎉
+
+http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs에서 확인할 수 있습니다:
+
+
+
+원하던 그대로입니다. ✔️
+
+이는 FastAPI가 이 `root_path`를 사용해, OpenAPI에서 기본 `server`를 `root_path`가 제공한 URL로 생성하기 때문입니다.
+
+## 추가 서버 { #additional-servers }
+
+/// warning | 경고
+
+이는 더 고급 사용 사례입니다. 건너뛰어도 괜찮습니다.
+
+///
+
+기본적으로 **FastAPI**는 OpenAPI 스키마에서 `root_path`의 URL로 `server`를 생성합니다.
+
+하지만 예를 들어 동일한 docs UI가 스테이징과 프로덕션 환경 모두와 상호작용하도록 하려면, 다른 대안 `servers`를 제공할 수도 있습니다.
+
+사용자 정의 `servers` 리스트를 전달했고 `root_path`(API가 프록시 뒤에 있기 때문)가 있다면, **FastAPI**는 리스트의 맨 앞에 이 `root_path`를 가진 "server"를 삽입합니다.
+
+예:
+
+{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003_py39.py hl[4:7] *}
+
+다음과 같은 OpenAPI 스키마를 생성합니다:
+
+```JSON hl_lines="5-7"
+{
+ "openapi": "3.1.0",
+ // More stuff here
+ "servers": [
+ {
+ "url": "/api/v1"
+ },
+ {
+ "url": "https://stag.example.com",
+ "description": "Staging environment"
+ },
+ {
+ "url": "https://prod.example.com",
+ "description": "Production environment"
+ }
+ ],
+ "paths": {
+ // More stuff here
+ }
+}
+```
+
+/// tip | 팁
+
+`root_path`에서 가져온 값인 `/api/v1`의 `url` 값을 가진, 자동 생성된 server에 주목하세요.
+
+///
+
+http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs의 docs UI에서는 다음처럼 보입니다:
+
+
+
+/// tip | 팁
+
+docs UI는 선택한 server와 상호작용합니다.
+
+///
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+OpenAPI 사양에서 `servers` 속성은 선택 사항입니다.
+
+`servers` 파라미터를 지정하지 않고 `root_path`가 `/`와 같다면, 생성된 OpenAPI 스키마의 `servers` 속성은 기본적으로 완전히 생략되며, 이는 `url` 값이 `/`인 단일 server와 동등합니다.
+
+///
+
+### `root_path`에서 자동 server 비활성화하기 { #disable-automatic-server-from-root-path }
+
+**FastAPI**가 `root_path`를 사용한 자동 server를 포함하지 않게 하려면, `root_path_in_servers=False` 파라미터를 사용할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py39.py hl[9] *}
+
+그러면 OpenAPI 스키마에 포함되지 않습니다.
+
+## 서브 애플리케이션 마운트하기 { #mounting-a-sub-application }
+
+프록시에서 `root_path`를 사용하면서도, [서브 애플리케이션 - 마운트](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}에 설명된 것처럼 서브 애플리케이션을 마운트해야 한다면, 기대하는 대로 일반적으로 수행할 수 있습니다.
+
+FastAPI가 내부적으로 `root_path`를 똑똑하게 사용하므로, 그냥 동작합니다. ✨
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/dataclasses.md b/docs/ko/docs/advanced/dataclasses.md
new file mode 100644
index 000000000..92ad5545b
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/dataclasses.md
@@ -0,0 +1,95 @@
+# Dataclasses 사용하기 { #using-dataclasses }
+
+FastAPI는 **Pydantic** 위에 구축되어 있으며, 지금까지는 Pydantic 모델을 사용해 요청과 응답을 선언하는 방법을 보여드렸습니다.
+
+하지만 FastAPI는 `dataclasses`도 같은 방식으로 사용하는 것을 지원합니다:
+
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
+
+이는 **Pydantic** 덕분에 여전히 지원되는데, Pydantic이 `dataclasses`에 대한 내부 지원을 제공하기 때문입니다.
+
+따라서 위 코드처럼 Pydantic을 명시적으로 사용하지 않더라도, FastAPI는 Pydantic을 사용해 표준 dataclasses를 Pydantic의 dataclasses 변형으로 변환합니다.
+
+그리고 물론 다음과 같은 기능도 동일하게 지원합니다:
+
+* 데이터 검증
+* 데이터 직렬화
+* 데이터 문서화 등
+
+이는 Pydantic 모델을 사용할 때와 같은 방식으로 동작합니다. 그리고 실제로도 내부적으로는 Pydantic을 사용해 같은 방식으로 구현됩니다.
+
+/// info | 정보
+
+dataclasses는 Pydantic 모델이 할 수 있는 모든 것을 할 수는 없다는 점을 기억하세요.
+
+그래서 여전히 Pydantic 모델을 사용해야 할 수도 있습니다.
+
+하지만 이미 여러 dataclasses를 가지고 있다면, 이것은 FastAPI로 웹 API를 구동하는 데 그것들을 활용할 수 있는 좋은 방법입니다. 🤓
+
+///
+
+## `response_model`에서 Dataclasses 사용하기 { #dataclasses-in-response-model }
+
+`response_model` 매개변수에서도 `dataclasses`를 사용할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
+
+dataclass는 자동으로 Pydantic dataclass로 변환됩니다.
+
+이렇게 하면 해당 스키마가 API docs 사용자 인터페이스에 표시됩니다:
+
+
+
+## 중첩 데이터 구조에서 Dataclasses 사용하기 { #dataclasses-in-nested-data-structures }
+
+`dataclasses`를 다른 타입 애너테이션과 조합해 중첩 데이터 구조를 만들 수도 있습니다.
+
+일부 경우에는 Pydantic 버전의 `dataclasses`를 사용해야 할 수도 있습니다. 예를 들어 자동 생성된 API 문서에서 오류가 발생하는 경우입니다.
+
+그런 경우 표준 `dataclasses`를 드롭인 대체재인 `pydantic.dataclasses`로 간단히 바꾸면 됩니다:
+
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
+
+1. 표준 `dataclasses`에서 `field`를 계속 임포트합니다.
+
+2. `pydantic.dataclasses`는 `dataclasses`의 드롭인 대체재입니다.
+
+3. `Author` dataclass에는 `Item` dataclasses의 리스트가 포함됩니다.
+
+4. `Author` dataclass가 `response_model` 매개변수로 사용됩니다.
+
+5. 요청 본문으로 dataclasses와 함께 다른 표준 타입 애너테이션을 사용할 수 있습니다.
+
+ 이 경우에는 `Item` dataclasses의 리스트입니다.
+
+6. 여기서는 dataclasses 리스트인 `items`를 포함하는 딕셔너리를 반환합니다.
+
+ FastAPI는 여전히 데이터를 JSON으로 serializing할 수 있습니다.
+
+7. 여기서 `response_model`은 `Author` dataclasses 리스트에 대한 타입 애너테이션을 사용합니다.
+
+ 다시 말해, `dataclasses`를 표준 타입 애너테이션과 조합할 수 있습니다.
+
+8. 이 *경로 처리 함수*는 `async def` 대신 일반 `def`를 사용하고 있다는 점에 주목하세요.
+
+ 언제나처럼 FastAPI에서는 필요에 따라 `def`와 `async def`를 조합해 사용할 수 있습니다.
+
+ 어떤 것을 언제 사용해야 하는지 다시 확인하고 싶다면, [`async`와 `await`](../async.md#in-a-hurry){.internal-link target=_blank} 문서의 _"급하신가요?"_ 섹션을 확인하세요.
+
+9. 이 *경로 처리 함수*는 dataclasses를(물론 반환할 수도 있지만) 반환하지 않고, 내부 데이터를 담은 딕셔너리들의 리스트를 반환합니다.
+
+ FastAPI는 `response_model` 매개변수(dataclasses 포함)를 사용해 응답을 변환합니다.
+
+`dataclasses`는 다른 타입 애너테이션과 매우 다양한 조합으로 결합해 복잡한 데이터 구조를 구성할 수 있습니다.
+
+더 구체적인 내용은 위 코드 내 애너테이션 팁을 확인하세요.
+
+## 더 알아보기 { #learn-more }
+
+`dataclasses`를 다른 Pydantic 모델과 조합하거나, 이를 상속하거나, 여러분의 모델에 포함하는 등의 작업도 할 수 있습니다.
+
+자세한 내용은 dataclasses에 관한 Pydantic 문서를 참고하세요.
+
+## 버전 { #version }
+
+이 기능은 FastAPI `0.67.0` 버전부터 사용할 수 있습니다. 🔖
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/generate-clients.md b/docs/ko/docs/advanced/generate-clients.md
new file mode 100644
index 000000000..1def3efe1
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/generate-clients.md
@@ -0,0 +1,208 @@
+# SDK 생성하기 { #generating-sdks }
+
+**FastAPI**는 **OpenAPI** 사양을 기반으로 하므로, FastAPI의 API는 많은 도구가 이해할 수 있는 표준 형식으로 설명할 수 있습니다.
+
+덕분에 여러 언어용 클라이언트 라이브러리(**SDKs**), 최신 **문서**, 그리고 코드와 동기화된 **테스트** 또는 **자동화 워크플로**를 쉽게 생성할 수 있습니다.
+
+이 가이드에서는 FastAPI 백엔드용 **TypeScript SDK**를 생성하는 방법을 배웁니다.
+
+## 오픈 소스 SDK 생성기 { #open-source-sdk-generators }
+
+다양하게 활용할 수 있는 옵션으로 OpenAPI Generator가 있으며, **다양한 프로그래밍 언어**를 지원하고 OpenAPI 사양으로부터 SDK를 생성할 수 있습니다.
+
+**TypeScript 클라이언트**의 경우 Hey API는 TypeScript 생태계에 최적화된 경험을 제공하는 목적에 맞게 설계된 솔루션입니다.
+
+더 많은 SDK 생성기는 OpenAPI.Tools에서 확인할 수 있습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+FastAPI는 **OpenAPI 3.1** 사양을 자동으로 생성하므로, 사용하는 도구는 이 버전을 지원해야 합니다.
+
+///
+
+## FastAPI 스폰서의 SDK 생성기 { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }
+
+이 섹션에서는 FastAPI를 후원하는 회사들이 제공하는 **벤처 투자 기반** 및 **기업 지원** 솔루션을 소개합니다. 이 제품들은 고품질로 생성된 SDK에 더해 **추가 기능**과 **통합**을 제공합니다.
+
+✨ [**FastAPI 후원하기**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author){.internal-link target=_blank} ✨를 통해, 이 회사들은 프레임워크와 그 **생태계**가 건강하고 **지속 가능**하게 유지되도록 돕습니다.
+
+또한 이들의 후원은 FastAPI **커뮤니티**(여러분)에 대한 강한 헌신을 보여주며, **좋은 서비스**를 제공하는 것뿐 아니라, 견고하고 활발한 프레임워크인 FastAPI를 지원하는 데에도 관심이 있음을 나타냅니다. 🙇
+
+예를 들어 다음을 사용해 볼 수 있습니다:
+
+* Speakeasy
+* Stainless
+* liblab
+
+이 중 일부는 오픈 소스이거나 무료 티어를 제공하므로, 비용 부담 없이 사용해 볼 수 있습니다. 다른 상용 SDK 생성기도 있으며 온라인에서 찾을 수 있습니다. 🤓
+
+## TypeScript SDK 만들기 { #create-a-typescript-sdk }
+
+간단한 FastAPI 애플리케이션으로 시작해 보겠습니다:
+
+{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py39.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}
+
+*path operation*에서 요청 페이로드와 응답 페이로드에 사용하는 모델을 `Item`, `ResponseMessage` 모델로 정의하고 있다는 점에 주목하세요.
+
+### API 문서 { #api-docs }
+
+`/docs`로 이동하면, 요청으로 보낼 데이터와 응답으로 받을 데이터에 대한 **스키마(schemas)**가 있는 것을 볼 수 있습니다:
+
+
+
+이 스키마는 앱에서 모델로 선언되었기 때문에 볼 수 있습니다.
+
+그 정보는 앱의 **OpenAPI 스키마**에서 사용할 수 있고, 이후 API 문서에 표시됩니다.
+
+OpenAPI에 포함된 모델의 동일한 정보가 **클라이언트 코드 생성**에 사용될 수 있습니다.
+
+### Hey API { #hey-api }
+
+모델이 포함된 FastAPI 앱이 준비되면, Hey API를 사용해 TypeScript 클라이언트를 생성할 수 있습니다. 가장 빠른 방법은 npx를 사용하는 것입니다.
+
+```sh
+npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
+```
+
+이 명령은 `./src/client`에 TypeScript SDK를 생성합니다.
+
+`@hey-api/openapi-ts` 설치 방법과 생성된 결과물은 해당 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.
+
+### SDK 사용하기 { #using-the-sdk }
+
+이제 클라이언트 코드를 import해서 사용할 수 있습니다. 아래처럼 사용할 수 있으며, 메서드에 대한 자동 완성이 제공되는 것을 확인할 수 있습니다:
+
+
+
+보낼 페이로드에 대해서도 자동 완성이 제공됩니다:
+
+
+
+/// tip | 팁
+
+`name`과 `price`에 대한 자동 완성은 FastAPI 애플리케이션에서 `Item` 모델에 정의된 내용입니다.
+
+///
+
+전송하는 데이터에 대해 인라인 오류도 표시됩니다:
+
+
+
+응답 객체도 자동 완성을 제공합니다:
+
+
+
+## 태그가 있는 FastAPI 앱 { #fastapi-app-with-tags }
+
+대부분의 경우 FastAPI 앱은 더 커지고, 서로 다른 *path operations* 그룹을 분리하기 위해 태그를 사용하게 될 가능성이 큽니다.
+
+예를 들어 **items** 섹션과 **users** 섹션이 있고, 이를 태그로 분리할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py39.py hl[21,26,34] *}
+
+### 태그로 TypeScript 클라이언트 생성하기 { #generate-a-typescript-client-with-tags }
+
+태그를 사용하는 FastAPI 앱에 대해 클라이언트를 생성하면, 일반적으로 생성된 클라이언트 코드도 태그를 기준으로 분리됩니다.
+
+이렇게 하면 클라이언트 코드에서 항목들이 올바르게 정렬되고 그룹화됩니다:
+
+
+
+이 경우 다음이 있습니다:
+
+* `ItemsService`
+* `UsersService`
+
+### 클라이언트 메서드 이름 { #client-method-names }
+
+현재 `createItemItemsPost` 같은 생성된 메서드 이름은 그다지 깔끔하지 않습니다:
+
+```TypeScript
+ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
+```
+
+...이는 클라이언트 생성기가 각 *path operation*에 대해 OpenAPI 내부의 **operation ID**를 사용하기 때문입니다.
+
+OpenAPI는 모든 *path operations* 전체에서 operation ID가 각각 유일해야 한다고 요구합니다. 그래서 FastAPI는 operation ID가 유일하도록 **함수 이름**, **경로**, **HTTP method/operation**을 조합해 operation ID를 생성합니다.
+
+하지만 다음에서 이를 개선하는 방법을 보여드리겠습니다. 🤓
+
+## 커스텀 Operation ID와 더 나은 메서드 이름 { #custom-operation-ids-and-better-method-names }
+
+클라이언트에서 **더 단순한 메서드 이름**을 갖도록, operation ID가 **생성되는 방식**을 **수정**할 수 있습니다.
+
+이 경우 operation ID가 다른 방식으로도 **유일**하도록 보장해야 합니다.
+
+예를 들어 각 *path operation*이 태그를 갖도록 한 다음, **태그**와 *path operation* **이름**(함수 이름)을 기반으로 operation ID를 생성할 수 있습니다.
+
+### 유일 ID 생성 함수 커스터마이징 { #custom-generate-unique-id-function }
+
+FastAPI는 각 *path operation*에 대해 **유일 ID**를 사용하며, 이는 **operation ID** 및 요청/응답에 필요한 커스텀 모델 이름에도 사용됩니다.
+
+이 함수를 커스터마이징할 수 있습니다. 이 함수는 `APIRoute`를 받아 문자열을 반환합니다.
+
+예를 들어 아래에서는 첫 번째 태그(대부분 태그는 하나만 있을 것입니다)와 *path operation* 이름(함수 이름)을 사용합니다.
+
+그 다음 이 커스텀 함수를 `generate_unique_id_function` 매개변수로 **FastAPI**에 전달할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py39.py hl[6:7,10] *}
+
+### 커스텀 Operation ID로 TypeScript 클라이언트 생성하기 { #generate-a-typescript-client-with-custom-operation-ids }
+
+이제 클라이언트를 다시 생성하면, 개선된 메서드 이름을 확인할 수 있습니다:
+
+
+
+보시다시피, 이제 메서드 이름은 태그 다음에 함수 이름이 오며, URL 경로와 HTTP operation의 정보는 포함하지 않습니다.
+
+### 클라이언트 생성기를 위한 OpenAPI 사양 전처리 { #preprocess-the-openapi-specification-for-the-client-generator }
+
+생성된 코드에는 여전히 일부 **중복 정보**가 있습니다.
+
+`ItemsService`(태그에서 가져옴)에 이미 **items**가 포함되어 있어 이 메서드가 items와 관련되어 있음을 알 수 있지만, 메서드 이름에도 태그 이름이 접두사로 붙어 있습니다. 😕
+
+OpenAPI 전반에서는 operation ID가 **유일**하다는 것을 보장하기 위해 이 방식을 유지하고 싶을 수 있습니다.
+
+하지만 생성된 클라이언트에서는, 클라이언트를 생성하기 직전에 OpenAPI operation ID를 **수정**해서 메서드 이름을 더 보기 좋고 **깔끔하게** 만들 수 있습니다.
+
+OpenAPI JSON을 `openapi.json` 파일로 다운로드한 뒤, 아래와 같은 스크립트로 **접두사 태그를 제거**할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py39.py *}
+
+//// tab | Node.js
+
+```Javascript
+{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
+```
+
+////
+
+이렇게 하면 operation ID가 `items-get_items` 같은 형태에서 `get_items`로 변경되어, 클라이언트 생성기가 더 단순한 메서드 이름을 생성할 수 있습니다.
+
+### 전처리된 OpenAPI로 TypeScript 클라이언트 생성하기 { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }
+
+이제 최종 결과가 `openapi.json` 파일에 있으므로, 입력 위치를 업데이트해야 합니다:
+
+```sh
+npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
+```
+
+새 클라이언트를 생성한 후에는 **깔끔한 메서드 이름**을 가지면서도, **자동 완성**, **인라인 오류** 등은 그대로 제공됩니다:
+
+
+
+## 장점 { #benefits }
+
+자동으로 생성된 클라이언트를 사용하면 다음에 대해 **자동 완성**을 받을 수 있습니다:
+
+* 메서드
+* 본문(body)의 요청 페이로드, 쿼리 파라미터 등
+* 응답 페이로드
+
+또한 모든 것에 대해 **인라인 오류**도 확인할 수 있습니다.
+
+그리고 백엔드 코드를 업데이트한 뒤 프론트엔드를 **재생성(regenerate)**하면, 새 *path operations*가 메서드로 추가되고 기존 것은 제거되며, 그 밖의 변경 사항도 생성된 코드에 반영됩니다. 🤓
+
+이는 무언가 변경되면 그 변경이 클라이언트 코드에도 자동으로 **반영**된다는 뜻입니다. 또한 클라이언트를 **빌드(build)**하면 사용된 데이터가 **불일치(mismatch)**할 경우 오류가 발생합니다.
+
+따라서 운영 환경에서 최종 사용자에게 오류가 노출된 뒤 문제를 추적하는 대신, 개발 사이클 초기에 **많은 오류를 매우 빨리 감지**할 수 있습니다. ✨
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/middleware.md b/docs/ko/docs/advanced/middleware.md
new file mode 100644
index 000000000..be2c972a6
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/middleware.md
@@ -0,0 +1,97 @@
+# 고급 Middleware { #advanced-middleware }
+
+메인 튜토리얼에서 애플리케이션에 [커스텀 Middleware](../tutorial/middleware.md){.internal-link target=_blank}를 추가하는 방법을 읽었습니다.
+
+그리고 [`CORSMiddleware`로 CORS 처리하기](../tutorial/cors.md){.internal-link target=_blank}도 읽었습니다.
+
+이 섹션에서는 다른 middleware들을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.
+
+## ASGI middleware 추가하기 { #adding-asgi-middlewares }
+
+**FastAPI**는 Starlette를 기반으로 하고 ASGI 사양을 구현하므로, 어떤 ASGI middleware든 사용할 수 있습니다.
+
+ASGI 사양을 따르기만 하면, FastAPI나 Starlette를 위해 만들어진 middleware가 아니어도 동작합니다.
+
+일반적으로 ASGI middleware는 첫 번째 인자로 ASGI 앱을 받도록 기대하는 클래스입니다.
+
+그래서 서드파티 ASGI middleware 문서에서는 아마 다음과 같이 하라고 안내할 것입니다:
+
+```Python
+from unicorn import UnicornMiddleware
+
+app = SomeASGIApp()
+
+new_app = UnicornMiddleware(app, some_config="rainbow")
+```
+
+하지만 FastAPI(정확히는 Starlette)는 더 간단한 방법을 제공하며, 이를 통해 내부 middleware가 서버 오류를 처리하고 커스텀 예외 핸들러가 올바르게 동작하도록 보장합니다.
+
+이를 위해(그리고 CORS 예제에서처럼) `app.add_middleware()`를 사용합니다.
+
+```Python
+from fastapi import FastAPI
+from unicorn import UnicornMiddleware
+
+app = FastAPI()
+
+app.add_middleware(UnicornMiddleware, some_config="rainbow")
+```
+
+`app.add_middleware()`는 첫 번째 인자로 middleware 클래스를 받고, 그 뒤에는 middleware에 전달할 추가 인자들을 받습니다.
+
+## 통합 middleware { #integrated-middlewares }
+
+**FastAPI**에는 일반적인 사용 사례를 위한 여러 middleware가 포함되어 있습니다. 다음에서 이를 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+다음 예제에서는 `from starlette.middleware.something import SomethingMiddleware`를 사용해도 됩니다.
+
+**FastAPI**는 개발자 편의를 위해 `fastapi.middleware`에 여러 middleware를 제공하지만, 사용 가능한 대부분의 middleware는 Starlette에서 직접 제공됩니다.
+
+///
+
+## `HTTPSRedirectMiddleware` { #httpsredirectmiddleware }
+
+들어오는 모든 요청이 `https` 또는 `wss`여야 하도록 강제합니다.
+
+`http` 또는 `ws`로 들어오는 모든 요청은 대신 보안 스킴으로 리디렉션됩니다.
+
+{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial001_py39.py hl[2,6] *}
+
+## `TrustedHostMiddleware` { #trustedhostmiddleware }
+
+HTTP Host Header 공격을 방어하기 위해, 들어오는 모든 요청에 올바르게 설정된 `Host` 헤더가 있어야 하도록 강제합니다.
+
+{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial002_py39.py hl[2,6:8] *}
+
+다음 인자들을 지원합니다:
+
+* `allowed_hosts` - 호스트명으로 허용할 도메인 이름 목록입니다. `*.example.com` 같은 와일드카드 도메인으로 서브도메인을 매칭하는 것도 지원합니다. 어떤 호스트명이든 허용하려면 `allowed_hosts=["*"]`를 사용하거나 middleware를 생략하세요.
+* `www_redirect` - True로 설정하면, 허용된 호스트의 non-www 버전으로 들어오는 요청을 www 버전으로 리디렉션합니다. 기본값은 `True`입니다.
+
+들어오는 요청이 올바르게 검증되지 않으면 `400` 응답이 전송됩니다.
+
+## `GZipMiddleware` { #gzipmiddleware }
+
+`Accept-Encoding` 헤더에 `"gzip"`이 포함된 어떤 요청이든 GZip 응답을 처리합니다.
+
+이 middleware는 일반 응답과 스트리밍 응답을 모두 처리합니다.
+
+{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial003_py39.py hl[2,6] *}
+
+다음 인자들을 지원합니다:
+
+* `minimum_size` - 바이트 단위로 지정한 최소 크기보다 작은 응답은 GZip으로 압축하지 않습니다. 기본값은 `500`입니다.
+* `compresslevel` - GZip 압축 중에 사용됩니다. 1부터 9까지의 정수입니다. 기본값은 `9`입니다. 값이 낮을수록 압축은 더 빠르지만 파일 크기는 더 커지고, 값이 높을수록 압축은 더 느리지만 파일 크기는 더 작아집니다.
+
+## 다른 middleware { #other-middlewares }
+
+다른 ASGI middleware도 많이 있습니다.
+
+예를 들어:
+
+* Uvicorn의 `ProxyHeadersMiddleware`
+* MessagePack
+
+사용 가능한 다른 middleware를 보려면 Starlette의 Middleware 문서와 ASGI Awesome List를 확인하세요.
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/openapi-callbacks.md b/docs/ko/docs/advanced/openapi-callbacks.md
new file mode 100644
index 000000000..e4bdea9d6
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/openapi-callbacks.md
@@ -0,0 +1,186 @@
+# OpenAPI 콜백 { #openapi-callbacks }
+
+다른 사람이 만든 *external API*(아마도 당신의 API를 *사용*할 동일한 개발자)가 요청을 트리거하도록 만드는 *경로 처리*를 가진 API를 만들 수 있습니다.
+
+당신의 API 앱이 *external API*를 호출할 때 일어나는 과정을 "callback"이라고 합니다. 외부 개발자가 작성한 소프트웨어가 당신의 API로 요청을 보낸 다음, 당신의 API가 다시 *external API*로 요청을 보내 *되돌려 호출*하기 때문입니다(아마도 같은 개발자가 만든 API일 것입니다).
+
+이 경우, 그 *external API*가 어떤 형태여야 하는지 문서화하고 싶을 수 있습니다. 어떤 *경로 처리*를 가져야 하는지, 어떤 body를 기대하는지, 어떤 응답을 반환해야 하는지 등입니다.
+
+## 콜백이 있는 앱 { #an-app-with-callbacks }
+
+예시로 확인해 보겠습니다.
+
+청구서를 생성할 수 있는 앱을 개발한다고 가정해 보세요.
+
+이 청구서는 `id`, `title`(선택 사항), `customer`, `total`을 갖습니다.
+
+당신의 API 사용자(외부 개발자)는 POST 요청으로 당신의 API에서 청구서를 생성합니다.
+
+그 다음 당신의 API는(가정해 보면):
+
+* 청구서를 외부 개발자의 고객에게 전송합니다.
+* 돈을 수금합니다.
+* API 사용자(외부 개발자)의 API로 다시 알림을 보냅니다.
+ * 이는 (당신의 API에서) 그 외부 개발자가 제공하는 어떤 *external API*로 POST 요청을 보내는 방식으로 수행됩니다(이것이 "callback"입니다).
+
+## 일반적인 **FastAPI** 앱 { #the-normal-fastapi-app }
+
+먼저 콜백을 추가하기 전, 일반적인 API 앱이 어떻게 생겼는지 보겠습니다.
+
+`Invoice` body를 받는 *경로 처리*와, 콜백을 위한 URL을 담는 쿼리 파라미터 `callback_url`이 있을 것입니다.
+
+이 부분은 꽤 일반적이며, 대부분의 코드는 이미 익숙할 것입니다:
+
+{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[7:11,34:51] *}
+
+/// tip | 팁
+
+`callback_url` 쿼리 파라미터는 Pydantic의 Url 타입을 사용합니다.
+
+///
+
+유일하게 새로운 것은 *경로 처리 데코레이터*의 인자로 `callbacks=invoices_callback_router.routes`가 들어간다는 점입니다. 이것이 무엇인지 다음에서 보겠습니다.
+
+## 콜백 문서화하기 { #documenting-the-callback }
+
+실제 콜백 코드는 당신의 API 앱에 크게 의존합니다.
+
+그리고 앱마다 많이 달라질 수 있습니다.
+
+다음처럼 한두 줄의 코드일 수도 있습니다:
+
+```Python
+callback_url = "https://example.com/api/v1/invoices/events/"
+httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
+```
+
+하지만 콜백에서 가장 중요한 부분은, 당신의 API 사용자(외부 개발자)가 콜백 요청 body로 *당신의 API*가 보낼 데이터 등에 맞춰 *external API*를 올바르게 구현하도록 보장하는 것입니다.
+
+그래서 다음으로 할 일은, *당신의 API*에서 보내는 콜백을 받기 위해 그 *external API*가 어떤 형태여야 하는지 문서화하는 코드를 추가하는 것입니다.
+
+그 문서는 당신의 API에서 `/docs`의 Swagger UI에 표시되며, 외부 개발자들이 *external API*를 어떻게 만들어야 하는지 알 수 있게 해줍니다.
+
+이 예시는 콜백 자체(한 줄 코드로도 될 수 있음)를 구현하지 않고, 문서화 부분만 구현합니다.
+
+/// tip | 팁
+
+실제 콜백은 단지 HTTP 요청입니다.
+
+콜백을 직접 구현할 때는 HTTPX나 Requests 같은 것을 사용할 수 있습니다.
+
+///
+
+## 콜백 문서화 코드 작성하기 { #write-the-callback-documentation-code }
+
+이 코드는 앱에서 실행되지 않습니다. 그 *external API*가 어떤 형태여야 하는지 *문서화*하는 데만 필요합니다.
+
+하지만 **FastAPI**로 API의 자동 문서를 쉽게 생성하는 방법은 이미 알고 있습니다.
+
+따라서 그와 같은 지식을 사용해 *external API*가 어떻게 생겨야 하는지 문서화할 것입니다... 즉 외부 API가 구현해야 하는 *경로 처리(들)*(당신의 API가 호출할 것들)을 만들어서 말입니다.
+
+/// tip | 팁
+
+콜백을 문서화하는 코드를 작성할 때는, 자신이 그 *외부 개발자*라고 상상하는 것이 유용할 수 있습니다. 그리고 지금은 *당신의 API*가 아니라 *external API*를 구현하고 있다고 생각해 보세요.
+
+이 관점(외부 개발자의 관점)을 잠시 채택하면, 그 *external API*를 위해 파라미터, body용 Pydantic 모델, 응답 등을 어디에 두어야 하는지가 더 명확하게 느껴질 수 있습니다.
+
+///
+
+### 콜백 `APIRouter` 생성하기 { #create-a-callback-apirouter }
+
+먼저 하나 이상의 콜백을 담을 새 `APIRouter`를 만듭니다.
+
+{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[1,23] *}
+
+### 콜백 *경로 처리* 생성하기 { #create-the-callback-path-operation }
+
+콜백 *경로 처리*를 만들려면 위에서 만든 동일한 `APIRouter`를 사용합니다.
+
+일반적인 FastAPI *경로 처리*처럼 보일 것입니다:
+
+* 아마도 받아야 할 body 선언이 있을 것입니다(예: `body: InvoiceEvent`).
+* 그리고 반환해야 할 응답 선언도 있을 수 있습니다(예: `response_model=InvoiceEventReceived`).
+
+{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[14:16,19:20,26:30] *}
+
+일반적인 *경로 처리*와의 주요 차이점은 2가지입니다:
+
+* 실제 코드를 가질 필요가 없습니다. 당신의 앱은 이 코드를 절대 호출하지 않기 때문입니다. 이는 *external API*를 문서화하는 데만 사용됩니다. 따라서 함수는 그냥 `pass`만 있어도 됩니다.
+* *path*에는 OpenAPI 3 expression(자세한 내용은 아래 참고)이 포함될 수 있으며, 이를 통해 *당신의 API*로 보내진 원래 요청의 파라미터와 일부 값을 변수로 사용할 수 있습니다.
+
+### 콜백 경로 표현식 { #the-callback-path-expression }
+
+콜백 *path*는 *당신의 API*로 보내진 원래 요청의 일부를 포함할 수 있는 OpenAPI 3 expression을 가질 수 있습니다.
+
+이 경우, 다음 `str`입니다:
+
+```Python
+"{$callback_url}/invoices/{$request.body.id}"
+```
+
+따라서 당신의 API 사용자(외부 개발자)가 *당신의 API*로 다음 요청을 보내고:
+
+```
+https://yourapi.com/invoices/?callback_url=https://www.external.org/events
+```
+
+JSON body가 다음과 같다면:
+
+```JSON
+{
+ "id": "2expen51ve",
+ "customer": "Mr. Richie Rich",
+ "total": "9999"
+}
+```
+
+그러면 *당신의 API*는 청구서를 처리하고, 나중에 어느 시점에서 `callback_url`(즉 *external API*)로 콜백 요청을 보냅니다:
+
+```
+https://www.external.org/events/invoices/2expen51ve
+```
+
+그리고 다음과 같은 JSON body를 포함할 것입니다:
+
+```JSON
+{
+ "description": "Payment celebration",
+ "paid": true
+}
+```
+
+또한 그 *external API*로부터 다음과 같은 JSON body 응답을 기대합니다:
+
+```JSON
+{
+ "ok": true
+}
+```
+
+/// tip | 팁
+
+콜백 URL에는 `callback_url` 쿼리 파라미터로 받은 URL(`https://www.external.org/events`)뿐 아니라, JSON body 안의 청구서 `id`(`2expen51ve`)도 함께 사용된다는 점에 주목하세요.
+
+///
+
+### 콜백 라우터 추가하기 { #add-the-callback-router }
+
+이 시점에서, 위에서 만든 콜백 라우터 안에 *콜백 경로 처리(들)*(즉 *external developer*가 *external API*에 구현해야 하는 것들)을 준비했습니다.
+
+이제 *당신의 API 경로 처리 데코레이터*에서 `callbacks` 파라미터를 사용해, 그 콜백 라우터의 `.routes` 속성(실제로는 routes/*경로 처리*의 `list`)을 전달합니다:
+
+{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[33] *}
+
+/// tip | 팁
+
+`callback=`에 라우터 자체(`invoices_callback_router`)를 넘기는 것이 아니라, `invoices_callback_router.routes`처럼 `.routes` 속성을 넘긴다는 점에 주목하세요.
+
+///
+
+### 문서 확인하기 { #check-the-docs }
+
+이제 앱을 실행하고 http://127.0.0.1:8000/docs로 이동하세요.
+
+*경로 처리*에 대해 "Callbacks" 섹션을 포함한 문서가 표시되며, *external API*가 어떤 형태여야 하는지 확인할 수 있습니다:
+
+
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/openapi-webhooks.md b/docs/ko/docs/advanced/openapi-webhooks.md
new file mode 100644
index 000000000..89cacf7b7
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/openapi-webhooks.md
@@ -0,0 +1,55 @@
+# OpenAPI Webhooks { #openapi-webhooks }
+
+앱이 어떤 데이터와 함께 (요청을 보내서) *사용자의* 앱을 호출할 수 있고, 보통 어떤 **이벤트**를 **알리기** 위해 그렇게 할 수 있다는 것을 API **사용자**에게 알려야 하는 경우가 있습니다.
+
+이는 사용자가 여러분의 API로 요청을 보내는 일반적인 과정 대신, **여러분의 API**(또는 앱)가 **사용자의 시스템**(사용자의 API, 사용자의 앱)으로 **요청을 보낼 수 있다**는 의미입니다.
+
+이를 보통 **webhook**이라고 합니다.
+
+## Webhooks 단계 { #webhooks-steps }
+
+일반적인 과정은, 여러분이 코드에서 보낼 메시지, 즉 **요청 본문(body)**이 무엇인지 **정의**하는 것입니다.
+
+또한 여러분의 앱이 어떤 **시점**에 그 요청(또는 이벤트)을 보낼지도 어떤 방식으로든 정의합니다.
+
+그리고 **사용자**는 (예: 어딘가의 웹 대시보드에서) 여러분의 앱이 그 요청을 보내야 할 **URL**을 어떤 방식으로든 정의합니다.
+
+webhook의 URL을 등록하는 방법과 실제로 그 요청을 보내는 코드에 대한 모든 **로직**은 여러분에게 달려 있습니다. **여러분의 코드**에서 원하는 방식으로 작성하면 됩니다.
+
+## **FastAPI**와 OpenAPI로 webhooks 문서화하기 { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }
+
+**FastAPI**에서는 OpenAPI를 사용해, 이러한 webhook의 이름, 여러분의 앱이 보낼 수 있는 HTTP 작업 타입(예: `POST`, `PUT` 등), 그리고 여러분의 앱이 보낼 요청 **본문(body)**을 정의할 수 있습니다.
+
+이렇게 하면 사용자가 여러분의 **webhook** 요청을 받기 위해 **자신들의 API를 구현**하기가 훨씬 쉬워지고, 경우에 따라서는 자신의 API 코드 일부를 자동 생성할 수도 있습니다.
+
+/// info | 정보
+
+Webhooks는 OpenAPI 3.1.0 이상에서 사용할 수 있으며, FastAPI `0.99.0` 이상에서 지원됩니다.
+
+///
+
+## webhooks가 있는 앱 { #an-app-with-webhooks }
+
+**FastAPI** 애플리케이션을 만들면, *경로 처리*를 정의하는 것과 같은 방식으로(예: `@app.webhooks.post()`), *webhooks*를 정의하는 데 사용할 수 있는 `webhooks` 속성이 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py39.py hl[9:13,36:53] *}
+
+여러분이 정의한 webhook은 **OpenAPI** 스키마와 자동 **docs UI**에 포함됩니다.
+
+/// info | 정보
+
+`app.webhooks` 객체는 실제로 `APIRouter`일 뿐이며, 여러 파일로 앱을 구조화할 때 사용하는 것과 동일한 타입입니다.
+
+///
+
+webhook에서는 실제로(`/items/` 같은) *경로(path)*를 선언하지 않는다는 점에 유의하세요. 그곳에 전달하는 텍스트는 webhook의 **식별자**(이벤트 이름)일 뿐입니다. 예를 들어 `@app.webhooks.post("new-subscription")`에서 webhook 이름은 `new-subscription`입니다.
+
+이는 **사용자**가 webhook 요청을 받고 싶은 실제 **URL 경로**를 다른 방식(예: 웹 대시보드)으로 정의할 것이라고 기대하기 때문입니다.
+
+### 문서 확인하기 { #check-the-docs }
+
+이제 앱을 실행하고 http://127.0.0.1:8000/docs로 이동하세요.
+
+문서에 일반적인 *경로 처리*가 보이고, 이제는 일부 **webhooks**도 함께 보일 것입니다:
+
+
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md b/docs/ko/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
new file mode 100644
index 000000000..f20fa6d26
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
@@ -0,0 +1,172 @@
+# 경로 처리 고급 구성 { #path-operation-advanced-configuration }
+
+## OpenAPI operationId { #openapi-operationid }
+
+/// warning | 경고
+
+OpenAPI “전문가”가 아니라면, 아마 이 내용은 필요하지 않을 것입니다.
+
+///
+
+매개변수 `operation_id`를 사용해 *경로 처리*에 사용할 OpenAPI `operationId`를 설정할 수 있습니다.
+
+각 작업마다 고유하도록 보장해야 합니다.
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py39.py hl[6] *}
+
+### *경로 처리 함수* 이름을 operationId로 사용하기 { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
+
+API의 함수 이름을 `operationId`로 사용하고 싶다면, 모든 API를 순회하면서 `APIRoute.name`을 사용해 각 *경로 처리*의 `operation_id`를 덮어쓸 수 있습니다.
+
+모든 *경로 처리*를 추가한 뒤에 수행해야 합니다.
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py39.py hl[2, 12:21, 24] *}
+
+/// tip | 팁
+
+`app.openapi()`를 수동으로 호출한다면, 그 전에 `operationId`들을 업데이트해야 합니다.
+
+///
+
+/// warning | 경고
+
+이렇게 할 경우, 각 *경로 처리 함수*의 이름이 고유하도록 보장해야 합니다.
+
+서로 다른 모듈(파이썬 파일)에 있어도 마찬가지입니다.
+
+///
+
+## OpenAPI에서 제외하기 { #exclude-from-openapi }
+
+생성된 OpenAPI 스키마(따라서 자동 문서화 시스템)에서 특정 *경로 처리*를 제외하려면, `include_in_schema` 매개변수를 `False`로 설정하세요:
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py39.py hl[6] *}
+
+## docstring에서 고급 설명 가져오기 { #advanced-description-from-docstring }
+
+OpenAPI에 사용할 *경로 처리 함수*의 docstring 줄 수를 제한할 수 있습니다.
+
+`\f`(이스케이프된 "form feed" 문자)를 추가하면 **FastAPI**는 이 지점에서 OpenAPI에 사용할 출력 내용을 잘라냅니다.
+
+문서에는 표시되지 않지만, Sphinx 같은 다른 도구는 나머지 부분을 사용할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
+
+## 추가 응답 { #additional-responses }
+
+*경로 처리*에 대해 `response_model`과 `status_code`를 선언하는 방법을 이미 보셨을 것입니다.
+
+이는 *경로 처리*의 기본 응답에 대한 메타데이터를 정의합니다.
+
+모델, 상태 코드 등과 함께 추가 응답도 선언할 수 있습니다.
+
+이에 대한 문서의 전체 장이 있으니, [OpenAPI의 추가 응답](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}에서 읽어보세요.
+
+## OpenAPI Extra { #openapi-extra }
+
+애플리케이션에서 *경로 처리*를 선언하면, **FastAPI**는 OpenAPI 스키마에 포함될 해당 *경로 처리*의 관련 메타데이터를 자동으로 생성합니다.
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+OpenAPI 명세에서는 이를 Operation Object라고 부릅니다.
+
+///
+
+여기에는 *경로 처리*에 대한 모든 정보가 있으며, 자동 문서를 생성하는 데 사용됩니다.
+
+`tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses` 등이 포함됩니다.
+
+이 *경로 처리* 전용 OpenAPI 스키마는 보통 **FastAPI**가 자동으로 생성하지만, 확장할 수도 있습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+이는 저수준 확장 지점입니다.
+
+추가 응답만 선언하면 된다면, 더 편리한 방법은 [OpenAPI의 추가 응답](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}을 사용하는 것입니다.
+
+///
+
+`openapi_extra` 매개변수를 사용해 *경로 처리*의 OpenAPI 스키마를 확장할 수 있습니다.
+
+### OpenAPI 확장 { #openapi-extensions }
+
+예를 들어 `openapi_extra`는 [OpenAPI Extensions](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions)를 선언하는 데 도움이 될 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py39.py hl[6] *}
+
+자동 API 문서를 열면, 해당 특정 *경로 처리*의 하단에 확장이 표시됩니다.
+
+
+
+또한 API의 `/openapi.json`에서 결과 OpenAPI를 보면, 특정 *경로 처리*의 일부로 확장이 포함된 것도 확인할 수 있습니다:
+
+```JSON hl_lines="22"
+{
+ "openapi": "3.1.0",
+ "info": {
+ "title": "FastAPI",
+ "version": "0.1.0"
+ },
+ "paths": {
+ "/items/": {
+ "get": {
+ "summary": "Read Items",
+ "operationId": "read_items_items__get",
+ "responses": {
+ "200": {
+ "description": "Successful Response",
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {}
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "x-aperture-labs-portal": "blue"
+ }
+ }
+ }
+}
+```
+
+### 사용자 정의 OpenAPI *경로 처리* 스키마 { #custom-openapi-path-operation-schema }
+
+`openapi_extra`의 딕셔너리는 *경로 처리*에 대해 자동으로 생성된 OpenAPI 스키마와 깊게 병합됩니다.
+
+따라서 자동 생성된 스키마에 추가 데이터를 더할 수 있습니다.
+
+예를 들어 Pydantic과 함께 FastAPI의 자동 기능을 사용하지 않고, 자체 코드로 요청을 읽고 검증하기로 결정할 수도 있지만, OpenAPI 스키마에는 여전히 그 요청을 정의하고 싶을 수 있습니다.
+
+그럴 때 `openapi_extra`를 사용할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py39.py hl[19:36, 39:40] *}
+
+이 예시에서는 어떤 Pydantic 모델도 선언하지 않았습니다. 사실 요청 바디는 JSON으로 parsed되지도 않고, `bytes`로 직접 읽습니다. 그리고 함수 `magic_data_reader()`가 어떤 방식으로든 이를 파싱하는 역할을 담당합니다.
+
+그럼에도 불구하고, 요청 바디에 대해 기대하는 스키마를 선언할 수 있습니다.
+
+### 사용자 정의 OpenAPI 콘텐츠 타입 { #custom-openapi-content-type }
+
+같은 트릭을 사용하면, Pydantic 모델을 이용해 JSON Schema를 정의하고 이를 *경로 처리*의 사용자 정의 OpenAPI 스키마 섹션에 포함시킬 수 있습니다.
+
+요청의 데이터 타입이 JSON이 아니더라도 이렇게 할 수 있습니다.
+
+예를 들어 이 애플리케이션에서는 Pydantic 모델에서 JSON Schema를 추출하는 FastAPI의 통합 기능도, JSON에 대한 자동 검증도 사용하지 않습니다. 실제로 요청 콘텐츠 타입을 JSON이 아니라 YAML로 선언합니다:
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[15:20, 22] *}
+
+그럼에도 기본 통합 기능을 사용하지 않더라도, YAML로 받고자 하는 데이터에 대한 JSON Schema를 수동으로 생성하기 위해 Pydantic 모델을 여전히 사용합니다.
+
+그 다음 요청을 직접 사용하고, 바디를 `bytes`로 추출합니다. 이는 FastAPI가 요청 페이로드를 JSON으로 파싱하려고 시도조차 하지 않는다는 뜻입니다.
+
+그리고 코드에서 YAML 콘텐츠를 직접 파싱한 뒤, 다시 같은 Pydantic 모델을 사용해 YAML 콘텐츠를 검증합니다:
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[24:31] *}
+
+/// tip | 팁
+
+여기서는 같은 Pydantic 모델을 재사용합니다.
+
+하지만 마찬가지로, 다른 방식으로 검증할 수도 있습니다.
+
+///
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/security/http-basic-auth.md b/docs/ko/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
new file mode 100644
index 000000000..611aad795
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
@@ -0,0 +1,107 @@
+# HTTP Basic Auth { #http-basic-auth }
+
+가장 단순한 경우에는 HTTP Basic Auth를 사용할 수 있습니다.
+
+HTTP Basic Auth에서는 애플리케이션이 사용자명과 비밀번호가 들어 있는 헤더를 기대합니다.
+
+이를 받지 못하면 HTTP 401 "Unauthorized" 오류를 반환합니다.
+
+그리고 값이 `Basic`이고 선택적으로 `realm` 파라미터를 포함하는 `WWW-Authenticate` 헤더를 반환합니다.
+
+이는 브라우저가 사용자명과 비밀번호를 입력하는 통합 프롬프트를 표시하도록 알려줍니다.
+
+그다음 사용자명과 비밀번호를 입력하면, 브라우저가 자동으로 해당 값을 헤더에 담아 전송합니다.
+
+## 간단한 HTTP Basic Auth { #simple-http-basic-auth }
+
+* `HTTPBasic`과 `HTTPBasicCredentials`를 임포트합니다.
+* `HTTPBasic`을 사용해 "`security` scheme"을 생성합니다.
+* *경로 처리*에서 dependency로 해당 `security`를 사용합니다.
+* `HTTPBasicCredentials` 타입의 객체를 반환합니다:
+ * 전송된 `username`과 `password`를 포함합니다.
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py39.py hl[4,8,12] *}
+
+처음으로 URL을 열어보면(또는 문서에서 "Execute" 버튼을 클릭하면) 브라우저가 사용자명과 비밀번호를 물어봅니다:
+
+
+
+## 사용자명 확인하기 { #check-the-username }
+
+더 완전한 예시입니다.
+
+dependency를 사용해 사용자명과 비밀번호가 올바른지 확인하세요.
+
+이를 위해 Python 표준 모듈 `secrets`를 사용해 사용자명과 비밀번호를 확인합니다.
+
+`secrets.compare_digest()`는 `bytes` 또는 ASCII 문자(영어에서 사용하는 문자)만 포함한 `str`을 받아야 합니다. 즉, `Sebastián`의 `á` 같은 문자가 있으면 동작하지 않습니다.
+
+이를 처리하기 위해 먼저 `username`과 `password`를 UTF-8로 인코딩해서 `bytes`로 변환합니다.
+
+그런 다음 `secrets.compare_digest()`를 사용해 `credentials.username`이 `"stanleyjobson"`이고 `credentials.password`가 `"swordfish"`인지 확실히 확인할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py39.py hl[1,12:24] *}
+
+이는 다음과 비슷합니다:
+
+```Python
+if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
+ # Return some error
+ ...
+```
+
+하지만 `secrets.compare_digest()`를 사용하면 "timing attacks"라고 불리는 한 유형의 공격에 대해 안전해집니다.
+
+### Timing Attacks { #timing-attacks }
+
+그렇다면 "timing attack"이란 무엇일까요?
+
+공격자들이 사용자명과 비밀번호를 추측하려고 한다고 가정해봅시다.
+
+그리고 사용자명 `johndoe`, 비밀번호 `love123`으로 요청을 보냅니다.
+
+그러면 애플리케이션의 Python 코드는 대략 다음과 같을 것입니다:
+
+```Python
+if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
+ ...
+```
+
+하지만 Python이 `johndoe`의 첫 글자 `j`를 `stanleyjobson`의 첫 글자 `s`와 비교하는 순간, 두 문자열이 같지 않다는 것을 이미 알게 되어 `False`를 반환합니다. 이는 “나머지 글자들을 비교하느라 계산을 더 낭비할 필요가 없다”고 판단하기 때문입니다. 그리고 애플리케이션은 "Incorrect username or password"라고 말합니다.
+
+그런데 공격자들이 사용자명을 `stanleyjobsox`, 비밀번호를 `love123`으로 다시 시도합니다.
+
+그러면 애플리케이션 코드는 다음과 비슷하게 동작합니다:
+
+```Python
+if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
+ ...
+```
+
+Python은 두 문자열이 같지 않다는 것을 알아차리기 전까지 `stanleyjobsox`와 `stanleyjobson` 양쪽의 `stanleyjobso` 전체를 비교해야 합니다. 그래서 "Incorrect username or password"라고 응답하기까지 추가로 몇 마이크로초가 더 걸릴 것입니다.
+
+#### 응답 시간은 공격자에게 도움이 됩니다 { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }
+
+이 시점에서 서버가 "Incorrect username or password" 응답을 보내는 데 몇 마이크로초 더 걸렸다는 것을 알아채면, 공격자들은 _무언가_ 맞았다는 것(초기 몇 글자가 맞았다는 것)을 알게 됩니다.
+
+그리고 `johndoe`보다는 `stanleyjobsox`에 더 가까운 값을 시도해야 한다는 것을 알고 다시 시도할 수 있습니다.
+
+#### "전문적인" 공격 { #a-professional-attack }
+
+물론 공격자들은 이런 작업을 손으로 하지 않습니다. 보통 초당 수천~수백만 번 테스트할 수 있는 프로그램을 작성할 것이고, 한 번에 정답 글자 하나씩 추가로 얻어낼 수 있습니다.
+
+그렇게 하면 몇 분 또는 몇 시간 만에, 응답에 걸린 시간만을 이용해(우리 애플리케이션의 “도움”을 받아) 올바른 사용자명과 비밀번호를 추측할 수 있게 됩니다.
+
+#### `secrets.compare_digest()`로 해결하기 { #fix-it-with-secrets-compare-digest }
+
+하지만 우리 코드는 실제로 `secrets.compare_digest()`를 사용하고 있습니다.
+
+요약하면, `stanleyjobsox`와 `stanleyjobson`을 비교하는 데 걸리는 시간은 `johndoe`와 `stanleyjobson`을 비교하는 데 걸리는 시간과 같아집니다. 비밀번호도 마찬가지입니다.
+
+이렇게 애플리케이션 코드에서 `secrets.compare_digest()`를 사용하면, 이러한 범위의 보안 공격 전반에 대해 안전해집니다.
+
+### 오류 반환하기 { #return-the-error }
+
+자격 증명이 올바르지 않다고 판단되면, 상태 코드 401(자격 증명이 제공되지 않았을 때와 동일)을 사용하는 `HTTPException`을 반환하고 브라우저가 로그인 프롬프트를 다시 표시하도록 `WWW-Authenticate` 헤더를 추가하세요:
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py39.py hl[26:30] *}
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/security/index.md b/docs/ko/docs/advanced/security/index.md
new file mode 100644
index 000000000..4c7abfacc
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/security/index.md
@@ -0,0 +1,19 @@
+# 고급 보안 { #advanced-security }
+
+## 추가 기능 { #additional-features }
+
+[튜토리얼 - 사용자 가이드: 보안](../../tutorial/security/index.md){.internal-link target=_blank}에서 다룬 내용 외에도, 보안을 처리하기 위한 몇 가지 추가 기능이 있습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+다음 섹션들은 **반드시 "고급"이라고 할 수는 없습니다**.
+
+그리고 사용 사례에 따라, 그중 하나에 해결책이 있을 수도 있습니다.
+
+///
+
+## 먼저 튜토리얼 읽기 { #read-the-tutorial-first }
+
+다음 섹션은 주요 [튜토리얼 - 사용자 가이드: 보안](../../tutorial/security/index.md){.internal-link target=_blank}을 이미 읽었다고 가정합니다.
+
+모두 동일한 개념을 기반으로 하지만, 몇 가지 추가 기능을 사용할 수 있게 해줍니다.
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md b/docs/ko/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
new file mode 100644
index 000000000..0f90f92ae
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
@@ -0,0 +1,274 @@
+# OAuth2 스코프 { #oauth2-scopes }
+
+**FastAPI**에서 OAuth2 스코프를 직접 사용할 수 있으며, 자연스럽게 동작하도록 통합되어 있습니다.
+
+이를 통해 OAuth2 표준을 따르는 더 세밀한 권한 시스템을 OpenAPI 애플리케이션(및 API 문서)에 통합할 수 있습니다.
+
+스코프를 사용하는 OAuth2는 Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X(Twitter) 등 많은 대형 인증 제공자가 사용하는 메커니즘입니다. 이들은 이를 통해 사용자와 애플리케이션에 특정 권한을 제공합니다.
+
+Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X(Twitter)로 “로그인”할 때마다, 해당 애플리케이션은 스코프가 있는 OAuth2를 사용하고 있습니다.
+
+이 섹션에서는 **FastAPI** 애플리케이션에서 동일한 “스코프가 있는 OAuth2”로 인증(Authentication)과 인가(Authorization)를 관리하는 방법을 확인합니다.
+
+/// warning | 경고
+
+이 섹션은 다소 고급 내용입니다. 이제 막 시작했다면 건너뛰어도 됩니다.
+
+OAuth2 스코프가 반드시 필요한 것은 아니며, 인증과 인가는 원하는 방식으로 처리할 수 있습니다.
+
+하지만 스코프가 있는 OAuth2는 (OpenAPI와 함께) API 및 API 문서에 깔끔하게 통합될 수 있습니다.
+
+그럼에도 불구하고, 해당 스코프(또는 그 밖의 어떤 보안/인가 요구사항이든)는 코드에서 필요에 맞게 직접 강제해야 합니다.
+
+많은 경우 스코프가 있는 OAuth2는 과한 선택일 수 있습니다.
+
+하지만 필요하다고 알고 있거나 궁금하다면 계속 읽어보세요.
+
+///
+
+## OAuth2 스코프와 OpenAPI { #oauth2-scopes-and-openapi }
+
+OAuth2 사양은 “스코프(scopes)”를 공백으로 구분된 문자열 목록으로 정의합니다.
+
+각 문자열의 내용은 어떤 형식이든 될 수 있지만, 공백을 포함하면 안 됩니다.
+
+이 스코프들은 “권한”을 나타냅니다.
+
+OpenAPI(예: API 문서)에서는 “security schemes”를 정의할 수 있습니다.
+
+이 security scheme 중 하나가 OAuth2를 사용한다면, 스코프도 선언하고 사용할 수 있습니다.
+
+각 “스코프”는 (공백 없는) 문자열일 뿐입니다.
+
+보통 다음과 같이 특정 보안 권한을 선언하는 데 사용합니다:
+
+* `users:read` 또는 `users:write` 는 흔한 예시입니다.
+* `instagram_basic` 는 Facebook/Instagram에서 사용합니다.
+* `https://www.googleapis.com/auth/drive` 는 Google에서 사용합니다.
+
+/// info | 정보
+
+OAuth2에서 “스코프”는 필요한 특정 권한을 선언하는 문자열일 뿐입니다.
+
+`:` 같은 다른 문자가 있거나 URL이어도 상관없습니다.
+
+그런 세부사항은 구현에 따라 달라집니다.
+
+OAuth2 입장에서는 그저 문자열입니다.
+
+///
+
+## 전체 개요 { #global-view }
+
+먼저, 메인 **튜토리얼 - 사용자 가이드**의 [비밀번호(및 해싱)를 사용하는 OAuth2, JWT 토큰을 사용하는 Bearer](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md){.internal-link target=_blank} 예제에서 어떤 부분이 바뀌는지 빠르게 살펴보겠습니다. 이제 OAuth2 스코프를 사용합니다:
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *}
+
+이제 변경 사항을 단계별로 살펴보겠습니다.
+
+## OAuth2 보안 스킴 { #oauth2-security-scheme }
+
+첫 번째 변경 사항은 이제 사용 가능한 스코프 2개(`me`, `items`)로 OAuth2 보안 스킴을 선언한다는 점입니다.
+
+`scopes` 매개변수는 각 스코프를 키로 하고, 설명을 값으로 하는 `dict`를 받습니다:
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}
+
+이제 스코프를 선언했기 때문에, 로그인/인가할 때 API 문서에 스코프가 표시됩니다.
+
+그리고 접근을 허용할 스코프를 선택할 수 있게 됩니다: `me`와 `items`.
+
+이는 Facebook, Google, GitHub 등으로 로그인하면서 권한을 부여할 때 사용되는 것과 동일한 메커니즘입니다:
+
+
+
+## 스코프를 포함한 JWT 토큰 { #jwt-token-with-scopes }
+
+이제 토큰 *경로 처리*를 수정해, 요청된 스코프를 반환하도록 합니다.
+
+여전히 동일한 `OAuth2PasswordRequestForm`을 사용합니다. 여기에는 요청에서 받은 각 스코프를 담는 `scopes` 속성이 있으며, 타입은 `str`의 `list`입니다.
+
+그리고 JWT 토큰의 일부로 스코프를 반환합니다.
+
+/// danger | 위험
+
+단순화를 위해, 여기서는 요청으로 받은 스코프를 그대로 토큰에 추가하고 있습니다.
+
+하지만 실제 애플리케이션에서는 보안을 위해, 사용자가 실제로 가질 수 있는 스코프만(또는 미리 정의한 것만) 추가하도록 반드시 확인해야 합니다.
+
+///
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}
+
+## *경로 처리*와 의존성에서 스코프 선언하기 { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }
+
+이제 `/users/me/items/`에 대한 *경로 처리*가 스코프 `items`를 요구한다고 선언합니다.
+
+이를 위해 `fastapi`에서 `Security`를 import하여 사용합니다.
+
+`Security`는 (`Depends`처럼) 의존성을 선언하는 데 사용할 수 있지만, `Security`는 스코프(문자열) 목록을 받는 `scopes` 매개변수도 받습니다.
+
+이 경우, 의존성 함수 `get_current_active_user`를 `Security`에 전달합니다(`Depends`로 할 때와 같은 방식).
+
+하지만 스코프 `list`도 함께 전달합니다. 여기서는 스코프 하나만: `items`(더 많을 수도 있습니다).
+
+또한 의존성 함수 `get_current_active_user`는 `Depends`뿐 아니라 `Security`로도 하위 의존성을 선언할 수 있습니다. 자체 하위 의존성 함수(`get_current_user`)와 추가 스코프 요구사항을 선언합니다.
+
+이 경우에는 스코프 `me`를 요구합니다(여러 스코프를 요구할 수도 있습니다).
+
+/// note | 참고
+
+반드시 서로 다른 곳에 서로 다른 스코프를 추가해야 하는 것은 아닙니다.
+
+여기서는 **FastAPI**가 서로 다른 레벨에서 선언된 스코프를 어떻게 처리하는지 보여주기 위해 이렇게 합니다.
+
+///
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,141,172] *}
+
+/// info | 기술 세부사항
+
+`Security`는 실제로 `Depends`의 서브클래스이며, 나중에 보게 될 추가 매개변수 하나만 더 있습니다.
+
+하지만 `Depends` 대신 `Security`를 사용하면, **FastAPI**는 보안 스코프를 선언할 수 있음을 알고 내부적으로 이를 사용하며, OpenAPI로 API를 문서화할 수 있습니다.
+
+하지만 `fastapi`에서 `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` 등을 import할 때, 이것들은 실제로 특수한 클래스를 반환하는 함수입니다.
+
+///
+
+## `SecurityScopes` 사용하기 { #use-securityscopes }
+
+이제 의존성 `get_current_user`를 업데이트합니다.
+
+이는 위의 의존성들이 사용하는 것입니다.
+
+여기에서 앞서 만든 동일한 OAuth2 스킴을 의존성으로 선언하여 사용합니다: `oauth2_scheme`.
+
+이 의존성 함수 자체에는 스코프 요구사항이 없기 때문에, `oauth2_scheme`와 함께 `Depends`를 사용할 수 있습니다. 보안 스코프를 지정할 필요가 없을 때는 `Security`를 쓸 필요가 없습니다.
+
+또한 `fastapi.security`에서 import한 `SecurityScopes` 타입의 특별한 매개변수를 선언합니다.
+
+이 `SecurityScopes` 클래스는 `Request`와 비슷합니다(`Request`는 요청 객체를 직접 얻기 위해 사용했습니다).
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}
+
+## `scopes` 사용하기 { #use-the-scopes }
+
+매개변수 `security_scopes`의 타입은 `SecurityScopes`입니다.
+
+여기에는 `scopes` 속성이 있으며, 자기 자신과 이 함수를 하위 의존성으로 사용하는 모든 의존성이 요구하는 스코프 전체를 담은 `list`를 가집니다. 즉, 모든 “dependants”... 다소 헷갈릴 수 있는데, 아래에서 다시 설명합니다.
+
+`security_scopes` 객체(`SecurityScopes` 클래스)에는 또한 `scope_str` 속성이 있는데, 공백으로 구분된 단일 문자열로 스코프들을 담고 있습니다(이를 사용할 것입니다).
+
+나중에 여러 지점에서 재사용(`raise`)할 수 있는 `HTTPException`을 생성합니다.
+
+이 예외에는 필요한 스코프(있다면)를 공백으로 구분된 문자열(`scope_str`)로 포함합니다. 그리고 그 스코프 문자열을 `WWW-Authenticate` 헤더에 넣습니다(이는 사양의 일부입니다).
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}
+
+## `username`과 데이터 형태 검증하기 { #verify-the-username-and-data-shape }
+
+`username`을 얻었는지 확인하고, 스코프를 추출합니다.
+
+그런 다음 Pydantic 모델로 데이터를 검증합니다(`ValidationError` 예외를 잡습니다). JWT 토큰을 읽거나 Pydantic으로 데이터를 검증하는 과정에서 오류가 나면, 앞에서 만든 `HTTPException`을 raise합니다.
+
+이를 위해 Pydantic 모델 `TokenData`에 새 속성 `scopes`를 추가합니다.
+
+Pydantic으로 데이터를 검증하면, 예를 들어 스코프가 정확히 `str`의 `list`이고 `username`이 `str`인지 등을 보장할 수 있습니다.
+
+예를 들어 `dict`나 다른 형태라면, 나중에 애플리케이션이 어느 시점에 깨지면서 보안 위험이 될 수 있습니다.
+
+또한 해당 username을 가진 사용자가 있는지 확인하고, 없다면 앞에서 만든 동일한 예외를 raise합니다.
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[47,117:129] *}
+
+## `scopes` 검증하기 { #verify-the-scopes }
+
+이제 이 의존성과 모든 dependant( *경로 처리* 포함)가 요구하는 모든 스코프가, 받은 토큰의 스코프에 포함되어 있는지 확인합니다. 그렇지 않으면 `HTTPException`을 raise합니다.
+
+이를 위해, 모든 스코프를 `str`로 담고 있는 `security_scopes.scopes`를 사용합니다.
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[130:136] *}
+
+## 의존성 트리와 스코프 { #dependency-tree-and-scopes }
+
+이 의존성 트리와 스코프를 다시 살펴보겠습니다.
+
+`get_current_active_user` 의존성은 `get_current_user`를 하위 의존성으로 가지므로, `get_current_active_user`에서 선언된 스코프 `"me"`는 `get_current_user`에 전달되는 `security_scopes.scopes`의 요구 스코프 목록에 포함됩니다.
+
+*경로 처리* 자체도 스코프 `"items"`를 선언하므로, 이것 또한 `get_current_user`에 전달되는 `security_scopes.scopes` 목록에 포함됩니다.
+
+의존성과 스코프의 계층 구조는 다음과 같습니다:
+
+* *경로 처리* `read_own_items`는:
+ * 의존성과 함께 요구 스코프 `["items"]`를 가집니다:
+ * `get_current_active_user`:
+ * 의존성 함수 `get_current_active_user`는:
+ * 의존성과 함께 요구 스코프 `["me"]`를 가집니다:
+ * `get_current_user`:
+ * 의존성 함수 `get_current_user`는:
+ * 자체적으로는 요구 스코프가 없습니다.
+ * `oauth2_scheme`를 사용하는 의존성이 있습니다.
+ * `SecurityScopes` 타입의 `security_scopes` 매개변수가 있습니다:
+ * 이 `security_scopes` 매개변수는 위에서 선언된 모든 스코프를 담은 `list`인 `scopes` 속성을 가지므로:
+ * *경로 처리* `read_own_items`의 경우 `security_scopes.scopes`에는 `["me", "items"]`가 들어갑니다.
+ * *경로 처리* `read_users_me`의 경우 `security_scopes.scopes`에는 `["me"]`가 들어갑니다. 이는 의존성 `get_current_active_user`에서 선언되기 때문입니다.
+ * *경로 처리* `read_system_status`의 경우 `security_scopes.scopes`에는 `[]`(없음)가 들어갑니다. `scopes`가 있는 `Security`를 선언하지 않았고, 그 의존성인 `get_current_user`도 `scopes`를 선언하지 않았기 때문입니다.
+
+/// tip | 팁
+
+여기서 중요한 “마법 같은” 점은 `get_current_user`가 각 *경로 처리*마다 검사해야 하는 `scopes` 목록이 달라진다는 것입니다.
+
+이는 특정 *경로 처리*에 대한 의존성 트리에서, 각 *경로 처리*와 각 의존성에 선언된 `scopes`에 따라 달라집니다.
+
+///
+
+## `SecurityScopes`에 대한 추가 설명 { #more-details-about-securityscopes }
+
+`SecurityScopes`는 어느 지점에서든, 그리고 여러 곳에서 사용할 수 있으며, “루트” 의존성에만 있어야 하는 것은 아닙니다.
+
+`SecurityScopes`는 **해당 특정** *경로 처리*와 **해당 특정** 의존성 트리에 대해, 현재 `Security` 의존성과 모든 dependant에 선언된 보안 스코프를 항상 갖고 있습니다.
+
+`SecurityScopes`에는 dependant가 선언한 모든 스코프가 포함되므로, 중앙의 의존성 함수에서 토큰이 필요한 스코프를 가지고 있는지 검증한 다음, 서로 다른 *경로 처리*에서 서로 다른 스코프 요구사항을 선언할 수 있습니다.
+
+이들은 각 *경로 처리*마다 독립적으로 검사됩니다.
+
+## 확인하기 { #check-it }
+
+API 문서를 열면, 인증하고 인가할 스코프를 지정할 수 있습니다.
+
+
+
+어떤 스코프도 선택하지 않으면 “인증”은 되지만, `/users/me/` 또는 `/users/me/items/`에 접근하려고 하면 권한이 충분하지 않다는 오류가 발생합니다. `/status/`에는 여전히 접근할 수 있습니다.
+
+그리고 스코프 `me`는 선택했지만 스코프 `items`는 선택하지 않았다면, `/users/me/`에는 접근할 수 있지만 `/users/me/items/`에는 접근할 수 없습니다.
+
+이는 사용자가 애플리케이션에 얼마나 많은 권한을 부여했는지에 따라, 제3자 애플리케이션이 사용자로부터 제공받은 토큰으로 이 *경로 처리*들 중 하나에 접근하려고 할 때 발생하는 상황과 같습니다.
+
+## 제3자 통합에 대해 { #about-third-party-integrations }
+
+이 예제에서는 OAuth2 “password” 플로우를 사용하고 있습니다.
+
+이는 보통 자체 프론트엔드가 있는 우리 애플리케이션에 로그인할 때 적합합니다.
+
+우리가 이를 통제하므로 `username`과 `password`를 받는 것을 신뢰할 수 있기 때문입니다.
+
+하지만 다른 사람들이 연결할 OAuth2 애플리케이션(즉, Facebook, Google, GitHub 등과 동등한 인증 제공자를 만들고 있다면)을 구축한다면, 다른 플로우 중 하나를 사용해야 합니다.
+
+가장 흔한 것은 implicit 플로우입니다.
+
+가장 안전한 것은 code 플로우이지만, 더 많은 단계가 필요해 구현이 더 복잡합니다. 복잡하기 때문에 많은 제공자는 implicit 플로우를 권장하게 됩니다.
+
+/// note | 참고
+
+인증 제공자마다 자신들의 브랜드의 일부로 만들기 위해, 각 플로우를 서로 다른 방식으로 이름 붙이는 경우가 흔합니다.
+
+하지만 결국, 동일한 OAuth2 표준을 구현하고 있는 것입니다.
+
+///
+
+**FastAPI**는 `fastapi.security.oauth2`에 이러한 모든 OAuth2 인증 플로우를 위한 유틸리티를 포함합니다.
+
+## 데코레이터 `dependencies`에서의 `Security` { #security-in-decorator-dependencies }
+
+[경로 처리 데코레이터의 의존성](../../tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}에서 설명한 것처럼 데코레이터의 `dependencies` 매개변수에 `Depends`의 `list`를 정의할 수 있는 것과 같은 방식으로, 거기에서 `scopes`와 함께 `Security`를 사용할 수도 있습니다.
diff --git a/docs/ko/docs/advanced/settings.md b/docs/ko/docs/advanced/settings.md
new file mode 100644
index 000000000..6fa7c644c
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/advanced/settings.md
@@ -0,0 +1,302 @@
+# 설정과 환경 변수 { #settings-and-environment-variables }
+
+많은 경우 애플리케이션에는 외부 설정이나 구성(예: secret key, 데이터베이스 자격 증명, 이메일 서비스 자격 증명 등)이 필요할 수 있습니다.
+
+이러한 설정 대부분은 데이터베이스 URL처럼 변동 가능(변경될 수 있음)합니다. 그리고 많은 설정은 secret처럼 민감할 수 있습니다.
+
+이 때문에 보통 애플리케이션이 읽어들이는 환경 변수로 이를 제공하는 것이 일반적입니다.
+
+/// tip | 팁
+
+환경 변수를 이해하려면 [환경 변수](../environment-variables.md){.internal-link target=_blank}를 읽어보세요.
+
+///
+
+## 타입과 검증 { #types-and-validation }
+
+이 환경 변수들은 Python 외부에 있으며 다른 프로그램 및 시스템의 나머지 부분(그리고 Linux, Windows, macOS 같은 서로 다른 운영체제와도)과 호환되어야 하므로, 텍스트 문자열만 다룰 수 있습니다.
+
+즉, Python에서 환경 변수로부터 읽어온 어떤 값이든 `str`이 되며, 다른 타입으로의 변환이나 검증은 코드에서 수행해야 합니다.
+
+## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }
+
+다행히 Pydantic은 Pydantic: Settings management를 통해 환경 변수에서 오는 이러한 설정을 처리할 수 있는 훌륭한 유틸리티를 제공합니다.
+
+### `pydantic-settings` 설치하기 { #install-pydantic-settings }
+
+먼저 [가상 환경](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}을 만들고 활성화한 다음, `pydantic-settings` 패키지를 설치하세요:
+
+
+
+---
+
+이제 **프로세스**와 **프로그램**의 차이를 알았으니, 배포에 대한 이야기를 계속해 보겠습니다.
+
+## 시작 시 실행 { #running-on-startup }
+
+대부분의 경우 웹 API를 만들면, 클라이언트가 언제나 접근할 수 있도록 **항상 실행**되고 중단되지 않기를 원합니다. 물론 특정 상황에서만 실행하고 싶은 특별한 이유가 있을 수는 있지만, 대부분은 지속적으로 실행되며 **사용 가능**한 상태이기를 원합니다.
+
+### 원격 서버에서 { #in-a-remote-server }
+
+원격 서버(클라우드 서버, 가상 머신 등)를 설정할 때, 가장 단순한 방법은 로컬 개발 때처럼 수동으로 `fastapi run`(Uvicorn을 사용합니다)이나 비슷한 명령을 실행하는 것입니다.
+
+이 방식은 동작하고, **개발 중에는** 유용합니다.
+
+하지만 서버에 대한 연결이 끊기면, 실행 중인 **프로세스**도 아마 종료될 것입니다.
+
+또 서버가 재시작되면(예: 업데이트 이후, 혹은 클라우드 제공자의 마이그레이션 이후) 여러분은 아마 **알아차리지 못할** 겁니다. 그 결과, 프로세스를 수동으로 다시 시작해야 한다는 사실도 모르게 됩니다. 그러면 API는 그냥 죽은 상태로 남습니다. 😱
+
+### 시작 시 자동 실행 { #run-automatically-on-startup }
+
+일반적으로 서버 프로그램(예: Uvicorn)은 서버가 시작될 때 자동으로 시작되고, **사람의 개입** 없이도 FastAPI 앱을 실행하는 프로세스가 항상 실행 중이도록(예: FastAPI 앱을 실행하는 Uvicorn) 구성하고 싶을 것입니다.
+
+### 별도의 프로그램 { #separate-program }
+
+이를 위해 보통 애플리케이션이 시작 시 실행되도록 보장하는 **별도의 프로그램**을 둡니다. 그리고 많은 경우, 데이터베이스 같은 다른 컴포넌트나 애플리케이션도 함께 실행되도록 보장합니다.
+
+### 시작 시 실행을 위한 도구 예시 { #example-tools-to-run-at-startup }
+
+이 역할을 할 수 있는 도구 예시는 다음과 같습니다:
+
+* Docker
+* Kubernetes
+* Docker Compose
+* Swarm Mode의 Docker
+* Systemd
+* Supervisor
+* 클라우드 제공자가 서비스 일부로 내부적으로 처리
+* 기타...
+
+다음 장에서 더 구체적인 예시를 제공하겠습니다.
+
+## 재시작 { #restarts }
+
+애플리케이션이 시작 시 실행되도록 보장하는 것과 비슷하게, 장애가 발생했을 때 **재시작**되도록 보장하고 싶을 것입니다.
+
+### 우리는 실수합니다 { #we-make-mistakes }
+
+사람은 언제나 **실수**합니다. 소프트웨어에는 거의 *항상* 여기저기에 숨은 **버그**가 있습니다. 🐛
+
+그리고 개발자는 버그를 발견하고 새로운 기능을 구현하면서 코드를 계속 개선합니다(새로운 버그도 추가할 수 있겠죠 😅).
+
+### 작은 오류는 자동으로 처리됨 { #small-errors-automatically-handled }
+
+FastAPI로 웹 API를 만들 때 코드에 오류가 있으면, FastAPI는 보통 그 오류를 발생시킨 단일 요청 안에만 문제를 가둡니다. 🛡
+
+클라이언트는 해당 요청에 대해 **500 Internal Server Error**를 받지만, 애플리케이션은 완전히 크래시하지 않고 다음 요청부터는 계속 동작합니다.
+
+### 더 큰 오류 - 크래시 { #bigger-errors-crashes }
+
+그럼에도 불구하고, 우리가 작성한 코드가 **전체 애플리케이션을 크래시**시켜 Uvicorn과 Python 자체가 종료되는 경우가 있을 수 있습니다. 💥
+
+그래도 한 군데 오류 때문에 애플리케이션이 죽은 채로 남아 있기를 바라지는 않을 것입니다. 망가진 경로 처리를 제외한 나머지 *경로 처리*라도 **계속 실행**되기를 원할 가능성이 큽니다.
+
+### 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.
+
+///
+
+애플리케이션을 재시작하는 역할은 **외부 컴포넌트**가 맡는 편이 보통 좋습니다. 그 시점에는 Uvicorn과 Python을 포함한 애플리케이션이 이미 크래시했기 때문에, 같은 앱의 같은 코드 안에서 이를 해결할 방법이 없기 때문입니다.
+
+### 자동 재시작을 위한 도구 예시 { #example-tools-to-restart-automatically }
+
+대부분의 경우 **시작 시 실행**에 사용한 도구가 자동 **재시작**도 함께 처리합니다.
+
+예를 들어 다음이 가능합니다:
+
+* Docker
+* Kubernetes
+* Docker Compose
+* Swarm Mode의 Docker
+* Systemd
+* Supervisor
+* 클라우드 제공자가 서비스 일부로 내부적으로 처리
+* 기타...
+
+## 복제 - 프로세스와 메모리 { #replication-processes-and-memory }
+
+FastAPI 애플리케이션은 Uvicorn을 실행하는 `fastapi` 명령 같은 서버 프로그램을 사용하면, **하나의 프로세스**로 실행하더라도 여러 클라이언트를 동시에 처리할 수 있습니다.
+
+하지만 많은 경우, 여러 워커 프로세스를 동시에 실행하고 싶을 것입니다.
+
+### 여러 프로세스 - 워커 { #multiple-processes-workers }
+
+단일 프로세스가 처리할 수 있는 것보다 클라이언트가 더 많고(예: 가상 머신이 그리 크지 않을 때), 서버 CPU에 **여러 코어**가 있다면, 같은 애플리케이션을 실행하는 **여러 프로세스**를 동시에 띄우고 요청을 분산시킬 수 있습니다.
+
+같은 API 프로그램을 **여러 프로세스**로 실행할 때, 이 프로세스들을 보통 **workers**라고 부릅니다.
+
+### 워커 프로세스와 포트 { #worker-processes-and-ports }
+
+[HTTPS에 대한 문서](https.md){.internal-link target=_blank}에서, 서버에서 하나의 포트와 IP 주소 조합에는 하나의 프로세스만 리스닝할 수 있다는 것을 기억하시나요?
+
+이것은 여전히 사실입니다.
+
+따라서 **여러 프로세스**를 동시에 실행하려면, 먼저 **포트에서 리스닝하는 단일 프로세스**가 있어야 하고, 그 프로세스가 어떤 방식으로든 각 워커 프로세스로 통신을 전달해야 합니다.
+
+### 프로세스당 메모리 { #memory-per-process }
+
+이제 프로그램이 메모리에 무언가를 로드한다고 해봅시다. 예를 들어 머신러닝 모델을 변수에 올리거나 큰 파일 내용을 변수에 올리는 경우입니다. 이런 것들은 서버의 **메모리(RAM)**를 어느 정도 사용합니다.
+
+그리고 여러 프로세스는 보통 **메모리를 공유하지 않습니다**. 즉, 각 실행 중인 프로세스는 자체 변수와 메모리를 갖습니다. 코드에서 메모리를 많이 사용한다면, **각 프로세스**가 그만큼의 메모리를 사용하게 됩니다.
+
+### 서버 메모리 { #server-memory }
+
+예를 들어 코드가 크기 **1 GB**의 머신러닝 모델을 로드한다고 해봅시다. API를 프로세스 하나로 실행하면 RAM을 최소 1GB 사용합니다. 그리고 **4개 프로세스**(워커 4개)를 시작하면 각각 1GB RAM을 사용합니다. 즉 총 **4 GB RAM**을 사용합니다.
+
+그런데 원격 서버나 가상 머신의 RAM이 3GB뿐이라면, 4GB를 넘게 로드하려고 할 때 문제가 생깁니다. 🚨
+
+### 여러 프로세스 - 예시 { #multiple-processes-an-example }
+
+이 예시에서는 **Manager Process**가 두 개의 **Worker Processes**를 시작하고 제어합니다.
+
+이 Manager Process는 아마 IP의 **포트**에서 리스닝하는 역할을 합니다. 그리고 모든 통신을 워커 프로세스로 전달합니다.
+
+워커 프로세스들이 실제로 애플리케이션을 실행하며, **요청**을 받아 **응답**을 반환하는 주요 연산을 수행하고, RAM에 변수로 로드한 모든 내용을 담습니다.
+
+
+
+그리고 물론 같은 머신에는 애플리케이션 외에도 **다른 프로세스**들이 실행 중일 가능성이 큽니다.
+
+흥미로운 점은 각 프로세스의 **CPU 사용률**은 시간에 따라 크게 **변동**할 수 있지만, **메모리(RAM)**는 보통 대체로 **안정적**으로 유지된다는 것입니다.
+
+매번 비슷한 양의 연산을 수행하는 API이고 클라이언트가 많다면, **CPU 사용률**도 (급격히 오르내리기보다는) *안정적일* 가능성이 큽니다.
+
+### 복제 도구와 전략 예시 { #examples-of-replication-tools-and-strategies }
+
+이를 달성하는 접근 방식은 여러 가지가 있을 수 있으며, 다음 장들에서 Docker와 컨테이너를 설명할 때 구체적인 전략을 더 알려드리겠습니다.
+
+고려해야 할 주요 제약은 **공개 IP**의 **포트**를 처리하는 **단일** 컴포넌트가 있어야 한다는 점입니다. 그리고 그 컴포넌트는 복제된 **프로세스/워커**로 통신을 **전달**할 방법이 있어야 합니다.
+
+가능한 조합과 전략 몇 가지는 다음과 같습니다:
+
+* `--workers` 옵션을 사용한 **Uvicorn**
+ * 하나의 Uvicorn **프로세스 매니저**가 **IP**와 **포트**에서 리스닝하고, **여러 Uvicorn 워커 프로세스**를 시작합니다.
+* **Kubernetes** 및 기타 분산 **컨테이너 시스템**
+ * **Kubernetes** 레이어의 무언가가 **IP**와 **포트**에서 리스닝합니다. 그리고 **여러 컨테이너**를 두어 복제하며, 각 컨테이너에는 **하나의 Uvicorn 프로세스**가 실행됩니다.
+* 이를 대신 처리해주는 **클라우드 서비스**
+ * 클라우드 서비스가 **복제를 대신 처리**해줄 가능성이 큽니다. 실행할 **프로세스**나 사용할 **컨테이너 이미지**를 정의하게 해줄 수도 있지만, 어떤 경우든 대개 **단일 Uvicorn 프로세스**를 기준으로 하고, 클라우드 서비스가 이를 복제하는 역할을 맡습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+**컨테이너**, Docker, Kubernetes에 대한 일부 내용이 아직은 잘 이해되지 않아도 괜찮습니다.
+
+다음 장에서 컨테이너 이미지, Docker, Kubernetes 등을 더 설명하겠습니다: [컨테이너에서 FastAPI - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.
+
+///
+
+## 시작 전 사전 단계 { #previous-steps-before-starting }
+
+애플리케이션을 **시작하기 전에** 어떤 단계를 수행하고 싶은 경우가 많습니다.
+
+예를 들어 **데이터베이스 마이그레이션**을 실행하고 싶을 수 있습니다.
+
+하지만 대부분의 경우, 이런 단계는 **한 번만** 수행하고 싶을 것입니다.
+
+그래서 애플리케이션을 시작하기 전에 그 **사전 단계**를 수행할 **단일 프로세스**를 두고 싶을 것입니다.
+
+또한 이후에 애플리케이션 자체를 **여러 프로세스**(여러 워커)로 시작하더라도, 사전 단계를 수행하는 프로세스는 *반드시* 하나만 실행되도록 해야 합니다. 만약 사전 단계를 **여러 프로세스**가 수행하면, **병렬로** 실행하면서 작업이 **중복**될 수 있습니다. 그리고 데이터베이스 마이그레이션처럼 민감한 작업이라면 서로 충돌을 일으킬 수 있습니다.
+
+물론 사전 단계를 여러 번 실행해도 문제가 없는 경우도 있습니다. 그런 경우에는 처리하기가 훨씬 쉽습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+또한 설정에 따라, 어떤 경우에는 애플리케이션을 시작하기 전에 **사전 단계가 전혀 필요 없을** 수도 있다는 점을 기억하세요.
+
+그런 경우에는 이런 것들을 전혀 걱정할 필요가 없습니다. 🤷
+
+///
+
+### 사전 단계 전략 예시 { #examples-of-previous-steps-strategies }
+
+이는 여러분이 **시스템을 배포하는 방식**에 크게 좌우되며, 프로그램을 시작하는 방식, 재시작 처리 방식 등과도 연결되어 있을 가능성이 큽니다.
+
+가능한 아이디어는 다음과 같습니다:
+
+* 앱 컨테이너보다 먼저 실행되는 Kubernetes의 “Init Container”
+* 사전 단계를 실행한 다음 애플리케이션을 시작하는 bash 스크립트
+ * 이 bash 스크립트를 시작/재시작하고, 오류를 감지하는 등의 방법도 여전히 필요합니다.
+
+/// tip | 팁
+
+컨테이너로 이를 처리하는 더 구체적인 예시는 다음 장에서 제공하겠습니다: [컨테이너에서 FastAPI - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.
+
+///
+
+## 리소스 활용 { #resource-utilization }
+
+서버는 여러분이 프로그램으로 소비하거나 **활용(utilize)**할 수 있는 **리소스**입니다. CPU의 계산 시간과 사용 가능한 RAM 메모리가 대표적입니다.
+
+시스템 리소스를 얼마나 소비/활용하고 싶으신가요? “많지 않게”라고 생각하기 쉽지만, 실제로는 **크래시하지 않는 선에서 가능한 한 많이** 사용하고 싶을 가능성이 큽니다.
+
+서버 3대를 비용을 내고 쓰고 있는데 RAM과 CPU를 조금만 사용한다면, 아마 **돈을 낭비**하고 💸, **서버 전력도 낭비**하고 🌎, 기타 등등이 될 수 있습니다.
+
+그 경우에는 서버를 2대만 두고, 각 서버의 리소스(CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 대역폭 등)를 더 높은 비율로 사용하는 것이 더 나을 수 있습니다.
+
+반대로 서버 2대를 두고 CPU와 RAM을 **100%** 사용하고 있다면, 어느 시점에 프로세스 하나가 더 많은 메모리를 요청하게 되고, 서버는 디스크를 “메모리”처럼 사용해야 할 수도 있습니다(수천 배 느릴 수 있습니다). 또는 심지어 **크래시**할 수도 있습니다. 혹은 어떤 프로세스가 계산을 해야 하는데 CPU가 다시 비워질 때까지 기다려야 할 수도 있습니다.
+
+이 경우에는 **서버 한 대를 추가**로 확보하고 일부 프로세스를 그쪽에서 실행해, 모두가 **충분한 RAM과 CPU 시간**을 갖도록 하는 편이 더 낫습니다.
+
+또 어떤 이유로 API 사용량이 **급증(spike)**할 가능성도 있습니다. 바이럴이 되었거나, 다른 서비스나 봇이 사용하기 시작했을 수도 있습니다. 그런 경우를 대비해 추가 리소스를 확보해두고 싶을 수 있습니다.
+
+리소스 활용률 목표로 **임의의 수치**를 정할 수 있습니다. 예를 들어 **50%에서 90% 사이**처럼요. 요점은, 이런 것들이 배포를 조정할 때 측정하고 튜닝하는 주요 지표가 될 가능성이 크다는 것입니다.
+
+`htop` 같은 간단한 도구로 서버의 CPU와 RAM 사용량, 또는 각 프로세스별 사용량을 볼 수 있습니다. 혹은 서버 여러 대에 분산될 수도 있는 더 복잡한 모니터링 도구를 사용할 수도 있습니다.
+
+## 요약 { #recap }
+
+여기까지 애플리케이션 배포 방식을 결정할 때 염두에 두어야 할 주요 개념들을 읽었습니다:
+
+* 보안 - HTTPS
+* 시작 시 실행
+* 재시작
+* 복제(실행 중인 프로세스 수)
+* 메모리
+* 시작 전 사전 단계
+
+이 아이디어들을 이해하고 적용하는 방법을 알면, 배포를 구성하고 조정할 때 필요한 직관을 얻는 데 도움이 될 것입니다. 🤓
+
+다음 섹션에서는 따라 할 수 있는 가능한 전략의 더 구체적인 예시를 제공하겠습니다. 🚀
diff --git a/docs/ko/docs/deployment/fastapicloud.md b/docs/ko/docs/deployment/fastapicloud.md
new file mode 100644
index 000000000..9a830b157
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/deployment/fastapicloud.md
@@ -0,0 +1,65 @@
+# FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }
+
+**한 번의 명령**으로 FastAPI 앱을 FastAPI Cloud에 배포할 수 있습니다. 아직이라면 대기자 명단에 등록해 보세요. 🚀
+
+## 로그인하기 { #login }
+
+먼저 **FastAPI Cloud** 계정이 이미 있는지 확인하세요(대기자 명단에서 초대해 드렸을 거예요 😉).
+
+그다음 로그인합니다:
+
+
+
+### TLS 핸드셰이크 시작 { #tls-handshake-start }
+
+그 다음 브라우저는 **포트 443**(HTTPS 포트)에서 해당 IP 주소와 통신합니다.
+
+통신의 첫 부분은 클라이언트와 서버 사이의 연결을 설정하고, 사용할 암호화 키 등을 결정하는 과정입니다.
+
+
+
+클라이언트와 서버가 TLS 연결을 설정하기 위해 상호작용하는 이 과정을 **TLS 핸드셰이크**라고 합니다.
+
+### SNI 확장을 사용하는 TLS { #tls-with-sni-extension }
+
+서버에서는 특정 **IP 주소**의 특정 **포트**에서 **하나의 프로세스만** 리스닝할 수 있습니다. 같은 IP 주소에서 다른 포트로 리스닝하는 프로세스는 있을 수 있지만, IP 주소와 포트 조합마다 하나만 가능합니다.
+
+TLS(HTTPS)는 기본적으로 특정 포트 `443`을 사용합니다. 따라서 우리가 필요한 포트는 이것입니다.
+
+이 포트에서 하나의 프로세스만 리스닝할 수 있으므로, 그 역할을 하는 프로세스는 **TLS Termination Proxy**가 됩니다.
+
+TLS Termination Proxy는 하나 이상의 **TLS 인증서**(HTTPS 인증서)에 접근할 수 있습니다.
+
+앞에서 설명한 **SNI 확장**을 사용해, TLS Termination Proxy는 이 연결에 사용할 수 있는 TLS(HTTPS) 인증서들 중에서 클라이언트가 기대하는 도메인과 일치하는 것을 확인해 선택합니다.
+
+이 경우에는 `someapp.example.com`에 대한 인증서를 사용합니다.
+
+
+
+클라이언트는 이미 해당 TLS 인증서를 생성한 주체(여기서는 Let's Encrypt이지만, 이는 뒤에서 다시 보겠습니다)를 **신뢰**하므로, 인증서가 유효한지 **검증**할 수 있습니다.
+
+그 다음 인증서를 사용해 클라이언트와 TLS Termination Proxy는 나머지 **TCP 통신**을 어떻게 **암호화할지 결정**합니다. 이로써 **TLS 핸드셰이크** 단계가 완료됩니다.
+
+이후 클라이언트와 서버는 TLS가 제공하는 **암호화된 TCP 연결**을 갖게 됩니다. 그리고 그 연결을 사용해 실제 **HTTP 통신**을 시작할 수 있습니다.
+
+이것이 바로 **HTTPS**입니다. 순수(암호화되지 않은) TCP 연결 대신 **안전한 TLS 연결** 안에서 **HTTP**를 그대로 사용하는 것입니다.
+
+/// tip | 팁
+
+통신의 암호화는 HTTP 레벨이 아니라 **TCP 레벨**에서 일어난다는 점에 주의하세요.
+
+///
+
+### HTTPS 요청 { #https-request }
+
+이제 클라이언트와 서버(구체적으로는 브라우저와 TLS Termination Proxy)가 **암호화된 TCP 연결**을 갖게 되었으니 **HTTP 통신**을 시작할 수 있습니다.
+
+따라서 클라이언트는 **HTTPS 요청**을 보냅니다. 이는 암호화된 TLS 연결을 통해 전달되는 HTTP 요청일 뿐입니다.
+
+
+
+### 요청 복호화 { #decrypt-the-request }
+
+TLS Termination Proxy는 합의된 암호화를 사용해 **요청을 복호화**하고, 애플리케이션을 실행 중인 프로세스(예: FastAPI 애플리케이션을 실행하는 Uvicorn 프로세스)에 **일반(복호화된) HTTP 요청**을 전달합니다.
+
+
+
+### HTTP 응답 { #http-response }
+
+애플리케이션은 요청을 처리하고 **일반(암호화되지 않은) HTTP 응답**을 TLS Termination Proxy로 보냅니다.
+
+
+
+### HTTPS 응답 { #https-response }
+
+그 다음 TLS Termination Proxy는 이전에 합의한 암호화( `someapp.example.com` 인증서로 시작된 것)를 사용해 **응답을 암호화**하고, 브라우저로 다시 보냅니다.
+
+이후 브라우저는 응답이 유효한지, 올바른 암호화 키로 암호화되었는지 등을 확인합니다. 그런 다음 **응답을 복호화**하고 처리합니다.
+
+
+
+클라이언트(브라우저)는 앞서 **HTTPS 인증서**로 합의한 암호화를 사용하고 있으므로, 해당 응답이 올바른 서버에서 왔다는 것을 알 수 있습니다.
+
+### 여러 애플리케이션 { #multiple-applications }
+
+같은 서버(또는 여러 서버)에는 예를 들어 다른 API 프로그램이나 데이터베이스처럼 **여러 애플리케이션**이 있을 수 있습니다.
+
+특정 IP와 포트 조합은 하나의 프로세스만 처리할 수 있지만(예시에서는 TLS Termination Proxy), 다른 애플리케이션/프로세스도 **공개 IP와 포트 조합**을 동일하게 쓰려고만 하지 않는다면 서버에서 함께 실행될 수 있습니다.
+
+
+
+이렇게 하면 TLS Termination Proxy가 **여러 도메인**에 대한 HTTPS와 인증서를 **여러 애플리케이션**에 대해 처리하고, 각 경우에 맞는 애플리케이션으로 요청을 전달할 수 있습니다.
+
+### 인증서 갱신 { #certificate-renewal }
+
+미래의 어느 시점에는 각 인증서가 **만료**됩니다(획득 후 약 3개월).
+
+그 다음에는 또 다른 프로그램(경우에 따라 별도 프로그램일 수도 있고, 경우에 따라 같은 TLS Termination Proxy일 수도 있습니다)이 Let's Encrypt와 통신하여 인증서를 갱신합니다.
+
+
+
+**TLS 인증서**는 IP 주소가 아니라 **도메인 이름**과 **연결**되어 있습니다.
+
+따라서 인증서를 갱신하려면, 갱신 프로그램이 권한 기관(Let's Encrypt)에게 해당 도메인을 실제로 **“소유”하고 제어하고 있음**을 **증명**해야 합니다.
+
+이를 위해, 그리고 다양한 애플리케이션 요구를 수용하기 위해 여러 방법이 있습니다. 널리 쓰이는 방법은 다음과 같습니다:
+
+* **일부 DNS 레코드 수정**.
+ * 이를 위해서는 갱신 프로그램이 DNS 제공업체의 API를 지원해야 하므로, 사용하는 DNS 제공업체에 따라 가능할 수도, 아닐 수도 있습니다.
+* 도메인과 연결된 공개 IP 주소에서 **서버로 실행**(적어도 인증서 발급 과정 동안).
+ * 앞에서 말했듯 특정 IP와 포트에서는 하나의 프로세스만 리스닝할 수 있습니다.
+ * 이것이 동일한 TLS Termination Proxy가 인증서 갱신 과정까지 처리할 때 매우 유용한 이유 중 하나입니다.
+ * 그렇지 않으면 TLS Termination Proxy를 잠시 중지하고, 갱신 프로그램을 시작해 인증서를 획득한 다음, TLS Termination Proxy에 인증서를 설정하고, 다시 TLS Termination Proxy를 재시작해야 할 수도 있습니다. 이는 TLS Termination Proxy가 꺼져 있는 동안 앱(들)을 사용할 수 없으므로 이상적이지 않습니다.
+
+앱을 계속 제공하면서 이 갱신 과정을 처리할 수 있는 것은, 애플리케이션 서버(예: Uvicorn)에서 TLS 인증서를 직접 쓰는 대신 TLS Termination Proxy로 HTTPS를 처리하는 **별도의 시스템**을 두고 싶어지는 주요 이유 중 하나입니다.
+
+## 프록시 전달 헤더 { #proxy-forwarded-headers }
+
+프록시를 사용해 HTTPS를 처리할 때, **애플리케이션 서버**(예: FastAPI CLI를 통한 Uvicorn)는 HTTPS 과정에 대해 아무것도 알지 못하고 **TLS Termination Proxy**와는 일반 HTTP로 통신합니다.
+
+이 **프록시**는 보통 요청을 **애플리케이션 서버**에 전달하기 전에, 요청이 프록시에 의해 **전달(forwarded)**되고 있음을 애플리케이션 서버가 알 수 있도록 일부 HTTP 헤더를 즉석에서 설정합니다.
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+프록시 헤더는 다음과 같습니다:
+
+* X-Forwarded-For
+* X-Forwarded-Proto
+* X-Forwarded-Host
+
+///
+
+그럼에도 불구하고 **애플리케이션 서버**는 자신이 신뢰할 수 있는 **프록시** 뒤에 있다는 것을 모르므로, 기본적으로는 그 헤더들을 신뢰하지 않습니다.
+
+하지만 **애플리케이션 서버**가 **프록시**가 보낸 *forwarded* 헤더를 신뢰하도록 설정할 수 있습니다. FastAPI CLI를 사용하고 있다면, *CLI Option* `--forwarded-allow-ips`를 사용해 어떤 IP에서 온 *forwarded* 헤더를 신뢰할지 지정할 수 있습니다.
+
+예를 들어 **애플리케이션 서버**가 신뢰하는 **프록시**로부터만 통신을 받는다면, `--forwarded-allow-ips="*"`로 설정해 들어오는 모든 IP를 신뢰하게 할 수 있습니다. 어차피 **프록시**가 사용하는 IP에서만 요청을 받게 될 것이기 때문입니다.
+
+이렇게 하면 애플리케이션은 자신이 사용하는 공개 URL이 무엇인지, HTTPS를 사용하는지, 도메인이 무엇인지 등을 알 수 있습니다.
+
+예를 들어 리다이렉트를 올바르게 처리하는 데 유용합니다.
+
+/// tip | 팁
+
+이에 대해서는 [프록시 뒤에서 실행하기 - 프록시 전달 헤더 활성화](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers){.internal-link target=_blank} 문서에서 더 알아볼 수 있습니다.
+
+///
+
+## 요약 { #recap }
+
+**HTTPS**는 매우 중요하며, 대부분의 경우 상당히 **핵심적**입니다. 개발자가 HTTPS와 관련해 해야 하는 노력의 대부분은 결국 **이 개념들을 이해**하고 그것들이 어떻게 동작하는지 파악하는 것입니다.
+
+하지만 **개발자를 위한 HTTPS**의 기본 정보를 알고 나면, 여러 도구를 쉽게 조합하고 설정하여 모든 것을 간단하게 관리할 수 있습니다.
+
+다음 장들에서는 **FastAPI** 애플리케이션을 위한 **HTTPS** 설정 방법을 여러 구체적인 예시로 보여드리겠습니다. 🔒
diff --git a/docs/ko/docs/deployment/manually.md b/docs/ko/docs/deployment/manually.md
new file mode 100644
index 000000000..e85dd02a3
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/deployment/manually.md
@@ -0,0 +1,157 @@
+# 서버를 수동으로 실행하기 { #run-a-server-manually }
+
+## `fastapi run` 명령 사용하기 { #use-the-fastapi-run-command }
+
+요약하면, `fastapi run`을 사용해 FastAPI 애플리케이션을 서비스하세요:
+
+
diff --git a/docs/ko/docs/how-to/general.md b/docs/ko/docs/how-to/general.md
new file mode 100644
index 000000000..a18dc68a2
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/how-to/general.md
@@ -0,0 +1,39 @@
+# 일반 - 사용 방법 - 레시피 { #general-how-to-recipes }
+
+일반적이거나 자주 나오는 질문에 대해, 문서의 다른 위치로 안내하는 몇 가지 포인터를 소개합니다.
+
+## 데이터 필터링 - 보안 { #filter-data-security }
+
+반환하면 안 되는 데이터를 과도하게 반환하지 않도록 하려면, [튜토리얼 - 응답 모델 - 반환 타입](../tutorial/response-model.md){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
+
+## 문서화 태그 - OpenAPI { #documentation-tags-openapi }
+
+*경로 처리*에 태그를 추가하고, 문서 UI에서 이를 그룹화하려면 [튜토리얼 - 경로 처리 구성 - 태그](../tutorial/path-operation-configuration.md#tags){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
+
+## 문서화 요약 및 설명 - OpenAPI { #documentation-summary-and-description-openapi }
+
+*경로 처리*에 요약과 설명을 추가하고, 문서 UI에 표시하려면 [튜토리얼 - 경로 처리 구성 - 요약 및 설명](../tutorial/path-operation-configuration.md#summary-and-description){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
+
+## 문서화 응답 설명 - OpenAPI { #documentation-response-description-openapi }
+
+문서 UI에 표시되는 응답의 설명을 정의하려면 [튜토리얼 - 경로 처리 구성 - 응답 설명](../tutorial/path-operation-configuration.md#response-description){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
+
+## 문서화 *경로 처리* 지원 중단하기 - OpenAPI { #documentation-deprecate-a-path-operation-openapi }
+
+*경로 처리*를 지원 중단(deprecate)으로 표시하고, 문서 UI에 보여주려면 [튜토리얼 - 경로 처리 구성 - 지원 중단](../tutorial/path-operation-configuration.md#deprecate-a-path-operation){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
+
+## 어떤 데이터든 JSON 호환으로 변환하기 { #convert-any-data-to-json-compatible }
+
+어떤 데이터든 JSON 호환 형식으로 변환하려면 [튜토리얼 - JSON 호환 인코더](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
+
+## OpenAPI 메타데이터 - 문서 { #openapi-metadata-docs }
+
+라이선스, 버전, 연락처 등의 정보를 포함해 OpenAPI 스키마에 메타데이터를 추가하려면 [튜토리얼 - 메타데이터와 문서 URL](../tutorial/metadata.md){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
+
+## OpenAPI 사용자 정의 URL { #openapi-custom-url }
+
+OpenAPI URL을 커스터마이즈(또는 제거)하려면 [튜토리얼 - 메타데이터와 문서 URL](../tutorial/metadata.md#openapi-url){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
+
+## OpenAPI 문서 URL { #openapi-docs-urls }
+
+자동으로 생성되는 문서 사용자 인터페이스에서 사용하는 URL을 업데이트하려면 [튜토리얼 - 메타데이터와 문서 URL](../tutorial/metadata.md#docs-urls){.internal-link target=_blank} 문서를 읽어보세요.
diff --git a/docs/ko/docs/how-to/graphql.md b/docs/ko/docs/how-to/graphql.md
new file mode 100644
index 000000000..3cc467eb7
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/how-to/graphql.md
@@ -0,0 +1,60 @@
+# GraphQL { #graphql }
+
+**FastAPI**는 **ASGI** 표준을 기반으로 하므로, ASGI와도 호환되는 어떤 **GraphQL** 라이브러리든 매우 쉽게 통합할 수 있습니다.
+
+같은 애플리케이션에서 일반 FastAPI **경로 처리**와 GraphQL을 함께 조합할 수 있습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+**GraphQL**은 몇 가지 매우 특정한 사용 사례를 해결합니다.
+
+일반적인 **web API**와 비교했을 때 **장점**과 **단점**이 있습니다.
+
+여러분의 사용 사례에서 **이점**이 **단점**을 상쇄하는지 꼭 평가해 보세요. 🤓
+
+///
+
+## GraphQL 라이브러리 { #graphql-libraries }
+
+다음은 **ASGI** 지원이 있는 **GraphQL** 라이브러리들입니다. **FastAPI**와 함께 사용할 수 있습니다:
+
+* Strawberry 🍓
+ * FastAPI용 문서 제공
+* Ariadne
+ * FastAPI용 문서 제공
+* Tartiflette
+ * ASGI 통합을 제공하기 위해 Tartiflette ASGI 사용
+* Graphene
+ * starlette-graphene3 사용
+
+## Strawberry로 GraphQL 사용하기 { #graphql-with-strawberry }
+
+**GraphQL**로 작업해야 하거나 작업하고 싶다면, **Strawberry**를 **권장**합니다. **FastAPI**의 설계와 가장 가깝고, 모든 것이 **type annotations**에 기반해 있기 때문입니다.
+
+사용 사례에 따라 다른 라이브러리를 선호할 수도 있지만, 제게 묻는다면 아마 **Strawberry**를 먼저 시도해 보라고 제안할 것입니다.
+
+다음은 Strawberry를 FastAPI와 통합하는 방법에 대한 간단한 미리보기입니다:
+
+{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
+
+Strawberry 문서에서 Strawberry에 대해 더 알아볼 수 있습니다.
+
+또한 FastAPI에서 Strawberry 사용에 대한 문서도 확인해 보세요.
+
+## Starlette의 예전 `GraphQLApp` { #older-graphqlapp-from-starlette }
+
+이전 버전의 Starlette에는 Graphene과 통합하기 위한 `GraphQLApp` 클래스가 포함되어 있었습니다.
+
+이것은 Starlette에서 deprecated 되었지만, 이를 사용하던 코드가 있다면 같은 사용 사례를 다루고 **거의 동일한 인터페이스**를 가진 starlette-graphene3로 쉽게 **마이그레이션**할 수 있습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+GraphQL이 필요하다면, 커스텀 클래스와 타입 대신 type annotations에 기반한 Strawberry를 여전히 확인해 보시길 권장합니다.
+
+///
+
+## 더 알아보기 { #learn-more }
+
+공식 GraphQL 문서에서 **GraphQL**에 대해 더 알아볼 수 있습니다.
+
+또한 위에서 설명한 각 라이브러리에 대해서도 해당 링크에서 더 자세히 읽어볼 수 있습니다.
diff --git a/docs/ko/docs/how-to/index.md b/docs/ko/docs/how-to/index.md
new file mode 100644
index 000000000..9321c488b
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/how-to/index.md
@@ -0,0 +1,13 @@
+# How To - 레시피 { #how-to-recipes }
+
+여기에서는 **여러 주제**에 대한 다양한 레시피(“how to” 가이드)를 볼 수 있습니다.
+
+대부분의 아이디어는 어느 정도 **서로 독립적**이며, 대부분의 경우 **여러분의 프로젝트**에 직접 적용되는 경우에만 학습하면 됩니다.
+
+프로젝트에 흥미롭고 유용해 보이는 것이 있다면 확인해 보세요. 그렇지 않다면 아마 건너뛰어도 됩니다.
+
+/// tip | 팁
+
+**FastAPI를 구조적으로 학습**하고 싶다면(권장), 대신 [튜토리얼 - 사용자 가이드](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}를 장별로 읽어보세요.
+
+///
diff --git a/docs/ko/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md b/docs/ko/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
new file mode 100644
index 000000000..6e528ecaf
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
@@ -0,0 +1,135 @@
+# Pydantic v1에서 Pydantic v2로 마이그레이션하기 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }
+
+오래된 FastAPI 앱이 있다면 Pydantic 버전 1을 사용하고 있을 수 있습니다.
+
+FastAPI 0.100.0 버전은 Pydantic v1 또는 v2 중 하나를 지원했습니다. 설치되어 있는 쪽을 사용했습니다.
+
+FastAPI 0.119.0 버전에서는 v2로의 마이그레이션을 쉽게 하기 위해, Pydantic v2 내부에서 Pydantic v1을(`pydantic.v1`로) 부분적으로 지원하기 시작했습니다.
+
+FastAPI 0.126.0 버전에서는 Pydantic v1 지원을 중단했지만, `pydantic.v1`은 잠시 동안 계속 지원했습니다.
+
+/// warning | 경고
+
+Pydantic 팀은 **Python 3.14**부터 최신 Python 버전에서 Pydantic v1 지원을 중단했습니다.
+
+여기에는 `pydantic.v1`도 포함되며, Python 3.14 이상에서는 더 이상 지원되지 않습니다.
+
+Python의 최신 기능을 사용하려면 Pydantic v2를 사용하고 있는지 확인해야 합니다.
+
+///
+
+Pydantic v1을 사용하는 오래된 FastAPI 앱이 있다면, 여기서는 이를 Pydantic v2로 마이그레이션하는 방법과 점진적 마이그레이션을 돕는 **FastAPI 0.119.0의 기능**을 소개하겠습니다.
+
+## 공식 가이드 { #official-guide }
+
+Pydantic에는 v1에서 v2로의 공식 Migration Guide가 있습니다.
+
+여기에는 무엇이 바뀌었는지, 검증이 이제 어떻게 더 정확하고 엄격해졌는지, 가능한 주의사항 등도 포함되어 있습니다.
+
+변경된 내용을 더 잘 이해하기 위해 읽어보면 좋습니다.
+
+## 테스트 { #tests }
+
+앱에 대한 [tests](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}가 있는지 확인하고, 지속적 통합(CI)에서 테스트를 실행하세요.
+
+이렇게 하면 업그레이드를 진행하면서도 모든 것이 기대한 대로 계속 동작하는지 확인할 수 있습니다.
+
+## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }
+
+많은 경우, 커스터마이징 없이 일반적인 Pydantic 모델을 사용하고 있다면 Pydantic v1에서 Pydantic v2로의 마이그레이션 과정 대부분을 자동화할 수 있습니다.
+
+같은 Pydantic 팀이 제공하는 `bump-pydantic`를 사용할 수 있습니다.
+
+이 도구는 변경해야 하는 코드의 대부분을 자동으로 바꾸는 데 도움을 줍니다.
+
+그 다음 테스트를 실행해서 모든 것이 동작하는지 확인하면 됩니다. 잘 된다면 끝입니다. 😎
+
+## v2 안의 Pydantic v1 { #pydantic-v1-in-v2 }
+
+Pydantic v2는 Pydantic v1의 모든 것을 서브모듈 `pydantic.v1`로 포함합니다. 하지만 이는 Python 3.13보다 높은 버전에서는 더 이상 지원되지 않습니다.
+
+즉, Pydantic v2의 최신 버전을 설치한 뒤, 이 서브모듈에서 예전 Pydantic v1 구성 요소를 import하여 예전 Pydantic v1을 설치한 것처럼 사용할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}
+
+### v2 안의 Pydantic v1에 대한 FastAPI 지원 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
+
+FastAPI 0.119.0부터는 v2로의 마이그레이션을 쉽게 하기 위해, Pydantic v2 내부의 Pydantic v1에 대해서도 부분적인 지원이 있습니다.
+
+따라서 Pydantic을 최신 v2로 업그레이드하고, import를 `pydantic.v1` 서브모듈을 사용하도록 바꾸면, 많은 경우 그대로 동작합니다.
+
+{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}
+
+/// warning | 경고
+
+Pydantic 팀이 Python 3.14부터 최신 Python 버전에서 Pydantic v1을 더 이상 지원하지 않으므로, `pydantic.v1`을 사용하는 것 역시 Python 3.14 이상에서는 지원되지 않는다는 점을 염두에 두세요.
+
+///
+
+### 같은 앱에서 Pydantic v1과 v2 함께 사용하기 { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }
+
+Pydantic에서는 Pydantic v2 모델의 필드를 Pydantic v1 모델로 정의하거나 그 반대로 하는 것을 **지원하지 않습니다**.
+
+```mermaid
+graph TB
+ subgraph "❌ Not Supported"
+ direction TB
+ subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
+ V1Field["Pydantic v1 Model"]
+ end
+ subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
+ V2Field["Pydantic v2 Model"]
+ end
+ end
+
+ style V2 fill:#f9fff3
+ style V1 fill:#fff6f0
+ style V1Field fill:#fff6f0
+ style V2Field fill:#f9fff3
+```
+
+...하지만 같은 앱에서 Pydantic v1과 v2를 사용하되, 모델을 분리해서 둘 수는 있습니다.
+
+```mermaid
+graph TB
+ subgraph "✅ Supported"
+ direction TB
+ subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
+ V2Field["Pydantic v2 Model"]
+ end
+ subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
+ V1Field["Pydantic v1 Model"]
+ end
+ end
+
+ style V2 fill:#f9fff3
+ style V1 fill:#fff6f0
+ style V1Field fill:#fff6f0
+ style V2Field fill:#f9fff3
+```
+
+어떤 경우에는 FastAPI 앱의 같은 **경로 처리**에서 Pydantic v1과 v2 모델을 함께 사용하는 것도 가능합니다:
+
+{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}
+
+위 예제에서 입력 모델은 Pydantic v1 모델이고, 출력 모델(`response_model=ItemV2`로 정의됨)은 Pydantic v2 모델입니다.
+
+### Pydantic v1 파라미터 { #pydantic-v1-parameters }
+
+Pydantic v1 모델과 함께 `Body`, `Query`, `Form` 등 파라미터용 FastAPI 전용 도구 일부를 사용해야 한다면, Pydantic v2로의 마이그레이션을 마칠 때까지 `fastapi.temp_pydantic_v1_params`에서 import할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *}
+
+### 단계적으로 마이그레이션하기 { #migrate-in-steps }
+
+/// tip | 팁
+
+먼저 `bump-pydantic`로 시도해 보세요. 테스트가 통과하고 잘 동작한다면, 한 번의 명령으로 끝입니다. ✨
+
+///
+
+`bump-pydantic`가 여러분의 사용 사례에 맞지 않는다면, 같은 앱에서 Pydantic v1과 v2 모델을 모두 지원하는 기능을 이용해 Pydantic v2로 점진적으로 마이그레이션할 수 있습니다.
+
+먼저 Pydantic을 최신 v2로 업그레이드하고, 모든 모델의 import를 `pydantic.v1`을 사용하도록 바꿀 수 있습니다.
+
+그 다음 Pydantic v1에서 v2로 모델을 그룹 단위로, 점진적인 단계로 마이그레이션을 시작하면 됩니다. 🚶
diff --git a/docs/ko/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md b/docs/ko/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
new file mode 100644
index 000000000..055429c26
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
@@ -0,0 +1,102 @@
+# 입력과 출력에 대해 OpenAPI 스키마를 분리할지 여부 { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
+
+**Pydantic v2**가 릴리스된 이후, 생성되는 OpenAPI는 이전보다 조금 더 정확하고 **올바르게** 만들어집니다. 😎
+
+실제로 어떤 경우에는, 같은 Pydantic 모델에 대해 OpenAPI 안에 **두 개의 JSON Schema**가 생기기도 합니다. **기본값(default value)**이 있는지 여부에 따라, 입력용과 출력용으로 나뉩니다.
+
+이것이 어떻게 동작하는지, 그리고 필요하다면 어떻게 변경할 수 있는지 살펴보겠습니다.
+
+## 입력과 출력을 위한 Pydantic 모델 { #pydantic-models-for-input-and-output }
+
+예를 들어, 다음처럼 기본값이 있는 Pydantic 모델이 있다고 해보겠습니다:
+
+{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}
+
+### 입력용 모델 { #model-for-input }
+
+이 모델을 다음처럼 입력으로 사용하면:
+
+{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}
+
+...`description` 필드는 **필수가 아닙니다**. `None`이라는 기본값이 있기 때문입니다.
+
+### 문서에서의 입력 모델 { #input-model-in-docs }
+
+문서에서 `description` 필드에 **빨간 별표**가 없고, 필수로 표시되지 않는 것을 확인할 수 있습니다:
+
+
+
+
+
+
+
+
+같은 파일 구조에 주석을 추가하면 다음과 같습니다:
+
+```bash
+.
+├── app # "app" is a Python package
+│ ├── __init__.py # this file makes "app" a "Python package"
+│ ├── main.py # "main" module, e.g. import app.main
+│ ├── dependencies.py # "dependencies" module, e.g. import app.dependencies
+│ └── routers # "routers" is a "Python subpackage"
+│ │ ├── __init__.py # makes "routers" a "Python subpackage"
+│ │ ├── items.py # "items" submodule, e.g. import app.routers.items
+│ │ └── users.py # "users" submodule, e.g. import app.routers.users
+│ └── internal # "internal" is a "Python subpackage"
+│ ├── __init__.py # makes "internal" a "Python subpackage"
+│ └── admin.py # "admin" submodule, e.g. import app.internal.admin
+```
+
+## `APIRouter` { #apirouter }
+
+사용자만 처리하는 전용 파일이 `/app/routers/users.py`의 submodule이라고 해봅시다.
+
+코드를 정리하기 위해 사용자와 관련된 *path operations*를 나머지 코드와 분리해 두고 싶을 것입니다.
+
+하지만 이것은 여전히 같은 **FastAPI** 애플리케이션/웹 API의 일부입니다(같은 "Python Package"의 일부입니다).
+
+`APIRouter`를 사용해 해당 모듈의 *path operations*를 만들 수 있습니다.
+
+### `APIRouter` import하기 { #import-apirouter }
+
+`FastAPI` 클래스와 동일한 방식으로 import하고 "instance"를 생성합니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
+
+### `APIRouter`로 *path operations* 만들기 { #path-operations-with-apirouter }
+
+그 다음 이를 사용해 *path operations*를 선언합니다.
+
+`FastAPI` 클래스를 사용할 때와 동일한 방식으로 사용합니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}
+
+`APIRouter`는 "미니 `FastAPI`" 클래스라고 생각할 수 있습니다.
+
+동일한 옵션들이 모두 지원됩니다.
+
+동일한 `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags` 등등.
+
+/// tip | 팁
+
+이 예시에서는 변수 이름이 `router`이지만, 원하는 이름으로 지어도 됩니다.
+
+///
+
+이제 이 `APIRouter`를 메인 `FastAPI` 앱에 포함(include)할 것이지만, 먼저 dependencies와 다른 `APIRouter` 하나를 확인해 보겠습니다.
+
+## Dependencies { #dependencies }
+
+애플리케이션의 여러 위치에서 사용되는 dependencies가 일부 필요하다는 것을 알 수 있습니다.
+
+그래서 이를 별도의 `dependencies` 모듈(`app/dependencies.py`)에 둡니다.
+
+이제 간단한 dependency를 사용해 커스텀 `X-Token` 헤더를 읽어 보겠습니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}
+
+/// tip | 팁
+
+이 예시를 단순화하기 위해 임의로 만든 헤더를 사용하고 있습니다.
+
+하지만 실제 상황에서는 통합된 [Security 유틸리티](security/index.md){.internal-link target=_blank}를 사용하는 것이 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
+
+///
+
+## `APIRouter`가 있는 또 다른 모듈 { #another-module-with-apirouter }
+
+애플리케이션의 "items"를 처리하는 전용 endpoint들도 `app/routers/items.py` 모듈에 있다고 해봅시다.
+
+여기에는 다음에 대한 *path operations*가 있습니다:
+
+* `/items/`
+* `/items/{item_id}`
+
+구조는 `app/routers/users.py`와 완전히 동일합니다.
+
+하지만 우리는 조금 더 똑똑하게, 코드를 약간 단순화하고 싶습니다.
+
+이 모듈의 모든 *path operations*에는 다음이 동일하게 적용됩니다:
+
+* 경로 `prefix`: `/items`.
+* `tags`: (태그 하나: `items`).
+* 추가 `responses`.
+* `dependencies`: 모두 우리가 만든 `X-Token` dependency가 필요합니다.
+
+따라서 각 *path operation*마다 매번 모두 추가하는 대신, `APIRouter`에 한 번에 추가할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
+
+각 *path operation*의 경로는 다음처럼 `/`로 시작해야 하므로:
+
+```Python hl_lines="1"
+@router.get("/{item_id}")
+async def read_item(item_id: str):
+ ...
+```
+
+...prefix에는 마지막 `/`가 포함되면 안 됩니다.
+
+따라서 이 경우 prefix는 `/items`입니다.
+
+또한 이 router에 포함된 모든 *path operations*에 적용될 `tags` 목록과 추가 `responses`도 넣을 수 있습니다.
+
+그리고 router의 모든 *path operations*에 추가될 `dependencies` 목록도 추가할 수 있으며, 해당 경로들로 들어오는 각 요청마다 실행/해결됩니다.
+
+/// tip | 팁
+
+[*path operation decorator의 dependencies*](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}와 마찬가지로, *path operation function*에 어떤 값도 전달되지 않습니다.
+
+///
+
+최종적으로 item 경로는 다음과 같습니다:
+
+* `/items/`
+* `/items/{item_id}`
+
+...의도한 그대로입니다.
+
+* 단일 문자열 `"items"`를 포함하는 태그 목록으로 표시됩니다.
+ * 이 "tags"는 자동 대화형 문서 시스템(OpenAPI 사용)에 특히 유용합니다.
+* 모두 미리 정의된 `responses`를 포함합니다.
+* 이 모든 *path operations*는 실행되기 전에 `dependencies` 목록이 평가/실행됩니다.
+ * 특정 *path operation*에 dependencies를 추가로 선언하면 **그것들도 실행됩니다**.
+ * router dependencies가 먼저 실행되고, 그 다음에 [decorator의 `dependencies`](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}, 그리고 일반 파라미터 dependencies가 실행됩니다.
+ * [`scopes`가 있는 `Security` dependencies](../advanced/security/oauth2-scopes.md){.internal-link target=_blank}도 추가할 수 있습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+`APIRouter`에 `dependencies`를 두는 것은 예를 들어 전체 *path operations* 그룹에 인증을 요구할 때 사용할 수 있습니다. 각 경로 처리에 개별적으로 dependencies를 추가하지 않아도 됩니다.
+
+///
+
+/// check | 확인
+
+`prefix`, `tags`, `responses`, `dependencies` 파라미터는 (다른 많은 경우와 마찬가지로) 코드 중복을 피하도록 도와주는 **FastAPI**의 기능입니다.
+
+///
+
+### dependencies import하기 { #import-the-dependencies }
+
+이 코드는 모듈 `app.routers.items`, 파일 `app/routers/items.py`에 있습니다.
+
+그리고 dependency 함수는 모듈 `app.dependencies`, 파일 `app/dependencies.py`에서 가져와야 합니다.
+
+그래서 dependencies에 대해 `..`를 사용하는 상대 import를 사용합니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/items.py hl[3] title["app/routers/items.py"] *}
+
+#### 상대 import가 동작하는 방식 { #how-relative-imports-work }
+
+/// tip | 팁
+
+import가 동작하는 방식을 완벽히 알고 있다면, 아래 다음 섹션으로 넘어가세요.
+
+///
+
+다음과 같이 점 하나 `.`를 쓰면:
+
+```Python
+from .dependencies import get_token_header
+```
+
+의미는 다음과 같습니다:
+
+* 이 모듈(파일 `app/routers/items.py`)이 속한 같은 package(디렉터리 `app/routers/`)에서 시작해서...
+* `dependencies` 모듈(가상의 파일 `app/routers/dependencies.py`)을 찾고...
+* 그 안에서 함수 `get_token_header`를 import합니다.
+
+하지만 그 파일은 존재하지 않습니다. dependencies는 `app/dependencies.py` 파일에 있습니다.
+
+우리 앱/파일 구조를 다시 떠올려 보세요:
+
+
+
+---
+
+다음처럼 점 두 개 `..`를 쓰면:
+
+```Python
+from ..dependencies import get_token_header
+```
+
+의미는 다음과 같습니다:
+
+* 이 모듈(파일 `app/routers/items.py`)이 속한 같은 package(디렉터리 `app/routers/`)에서 시작해서...
+* 상위 package(디렉터리 `app/`)로 올라가고...
+* 그 안에서 `dependencies` 모듈(파일 `app/dependencies.py`)을 찾고...
+* 그 안에서 함수 `get_token_header`를 import합니다.
+
+이렇게 하면 제대로 동작합니다! 🎉
+
+---
+
+같은 방식으로 점 세 개 `...`를 사용했다면:
+
+```Python
+from ...dependencies import get_token_header
+```
+
+의미는 다음과 같습니다:
+
+* 이 모듈(파일 `app/routers/items.py`)이 속한 같은 package(디렉터리 `app/routers/`)에서 시작해서...
+* 상위 package(디렉터리 `app/`)로 올라가고...
+* 그 package의 상위로 또 올라가는데(상위 package가 없습니다, `app`이 최상위입니다 😱)...
+* 그 안에서 `dependencies` 모듈(파일 `app/dependencies.py`)을 찾고...
+* 그 안에서 함수 `get_token_header`를 import합니다.
+
+이는 `app/` 위쪽의 어떤 package(자신의 `__init__.py` 파일 등을 가진)에 대한 참조가 됩니다. 하지만 우리는 그런 것이 없습니다. 그래서 이 예시에서는 에러가 발생합니다. 🚨
+
+이제 어떻게 동작하는지 알았으니, 앱이 얼마나 복잡하든 상대 import를 사용할 수 있습니다. 🤓
+
+### 커스텀 `tags`, `responses`, `dependencies` 추가하기 { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
+
+`APIRouter`에 이미 prefix `/items`와 `tags=["items"]`를 추가했기 때문에 각 *path operation*에 이를 추가하지 않습니다.
+
+하지만 특정 *path operation*에만 적용될 _추가_ `tags`를 더할 수도 있고, 그 *path operation* 전용의 추가 `responses`도 넣을 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *}
+
+/// tip | 팁
+
+이 마지막 경로 처리는 `["items", "custom"]` 태그 조합을 갖게 됩니다.
+
+그리고 문서에는 `404`용 응답과 `403`용 응답, 두 가지 모두가 표시됩니다.
+
+///
+
+## 메인 `FastAPI` { #the-main-fastapi }
+
+이제 `app/main.py` 모듈을 봅시다.
+
+여기에서 `FastAPI` 클래스를 import하고 사용합니다.
+
+이 파일은 모든 것을 하나로 엮는 애플리케이션의 메인 파일이 될 것입니다.
+
+그리고 대부분의 로직이 각자의 특정 모듈로 분리되어 있으므로, 메인 파일은 꽤 단순해집니다.
+
+### `FastAPI` import하기 { #import-fastapi }
+
+평소처럼 `FastAPI` 클래스를 import하고 생성합니다.
+
+또한 각 `APIRouter`의 dependencies와 결합될 [global dependencies](dependencies/global-dependencies.md){.internal-link target=_blank}도 선언할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[1,3,7] title["app/main.py"] *}
+
+### `APIRouter` import하기 { #import-the-apirouter }
+
+이제 `APIRouter`가 있는 다른 submodule들을 import합니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[4:5] title["app/main.py"] *}
+
+`app/routers/users.py`와 `app/routers/items.py` 파일은 같은 Python package `app`에 속한 submodule들이므로, 점 하나 `.`를 사용해 "상대 import"로 가져올 수 있습니다.
+
+### import가 동작하는 방식 { #how-the-importing-works }
+
+다음 구문은:
+
+```Python
+from .routers import items, users
+```
+
+의미는 다음과 같습니다:
+
+* 이 모듈(파일 `app/main.py`)이 속한 같은 package(디렉터리 `app/`)에서 시작해서...
+* subpackage `routers`(디렉터리 `app/routers/`)를 찾고...
+* 그 안에서 submodule `items`(파일 `app/routers/items.py`)와 `users`(파일 `app/routers/users.py`)를 import합니다...
+
+`items` 모듈에는 `router` 변수(`items.router`)가 있습니다. 이는 `app/routers/items.py` 파일에서 만든 것과 동일하며 `APIRouter` 객체입니다.
+
+그리고 `users` 모듈도 같은 방식입니다.
+
+다음처럼 import할 수도 있습니다:
+
+```Python
+from app.routers import items, users
+```
+
+/// info | 정보
+
+첫 번째 버전은 "상대 import"입니다:
+
+```Python
+from .routers import items, users
+```
+
+두 번째 버전은 "절대 import"입니다:
+
+```Python
+from app.routers import items, users
+```
+
+Python Packages와 Modules에 대해 더 알아보려면 Modules에 대한 Python 공식 문서를 읽어보세요.
+
+///
+
+### 이름 충돌 피하기 { #avoid-name-collisions }
+
+submodule `items`를 직접 import하고, 그 안의 `router` 변수만 import하지는 않습니다.
+
+이는 submodule `users`에도 `router`라는 이름의 변수가 있기 때문입니다.
+
+만약 다음처럼 순서대로 import했다면:
+
+```Python
+from .routers.items import router
+from .routers.users import router
+```
+
+`users`의 `router`가 `items`의 `router`를 덮어써서 동시에 사용할 수 없게 됩니다.
+
+따라서 같은 파일에서 둘 다 사용할 수 있도록 submodule들을 직접 import합니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[5] title["app/main.py"] *}
+
+### `users`와 `items`용 `APIRouter` 포함하기 { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
+
+이제 submodule `users`와 `items`의 `router`를 포함해 봅시다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[10:11] title["app/main.py"] *}
+
+/// info | 정보
+
+`users.router`는 `app/routers/users.py` 파일 안의 `APIRouter`를 담고 있습니다.
+
+`items.router`는 `app/routers/items.py` 파일 안의 `APIRouter`를 담고 있습니다.
+
+///
+
+`app.include_router()`로 각 `APIRouter`를 메인 `FastAPI` 애플리케이션에 추가할 수 있습니다.
+
+그 router의 모든 route가 애플리케이션의 일부로 포함됩니다.
+
+/// note Technical Details | 기술 세부사항
+
+내부적으로는 `APIRouter`에 선언된 각 *path operation*마다 *path operation*을 실제로 생성합니다.
+
+즉, 내부적으로는 모든 것이 동일한 하나의 앱인 것처럼 동작합니다.
+
+///
+
+/// check | 확인
+
+router를 포함(include)할 때 성능을 걱정할 필요는 없습니다.
+
+이 작업은 마이크로초 단위이며 시작 시에만 발생합니다.
+
+따라서 성능에 영향을 주지 않습니다. ⚡
+
+///
+
+### 커스텀 `prefix`, `tags`, `responses`, `dependencies`로 `APIRouter` 포함하기 { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }
+
+이제 조직에서 `app/internal/admin.py` 파일을 받았다고 가정해 봅시다.
+
+여기에는 조직에서 여러 프로젝트 간에 공유하는 관리자용 *path operations*가 있는 `APIRouter`가 들어 있습니다.
+
+이 예시에서는 매우 단순하게 만들겠습니다. 하지만 조직 내 다른 프로젝트와 공유되기 때문에, 이를 수정할 수 없어 `prefix`, `dependencies`, `tags` 등을 `APIRouter`에 직접 추가할 수 없다고 해봅시다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *}
+
+하지만 `APIRouter`를 포함할 때 커스텀 `prefix`를 지정해 모든 *path operations*가 `/admin`으로 시작하게 하고, 이 프로젝트에서 이미 가진 `dependencies`로 보호하고, `tags`와 `responses`도 포함하고 싶습니다.
+
+원래 `APIRouter`를 수정하지 않고도 `app.include_router()`에 파라미터를 전달해서 이를 선언할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[14:17] title["app/main.py"] *}
+
+이렇게 하면 원래 `APIRouter`는 수정되지 않으므로, 조직 내 다른 프로젝트에서도 동일한 `app/internal/admin.py` 파일을 계속 공유할 수 있습니다.
+
+결과적으로 우리 앱에서 `admin` 모듈의 각 *path operations*는 다음을 갖게 됩니다:
+
+* prefix `/admin`.
+* tag `admin`.
+* dependency `get_token_header`.
+* 응답 `418`. 🍵
+
+하지만 이는 우리 앱에서 그 `APIRouter`에만 영향을 주며, 이를 사용하는 다른 코드에는 영향을 주지 않습니다.
+
+따라서 다른 프로젝트들은 같은 `APIRouter`를 다른 인증 방식으로 사용할 수도 있습니다.
+
+### *path operation* 포함하기 { #include-a-path-operation }
+
+*path operations*를 `FastAPI` 앱에 직접 추가할 수도 있습니다.
+
+여기서는 가능하다는 것을 보여주기 위해... 그냥 해봅니다 🤷:
+
+{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *}
+
+그리고 `app.include_router()`로 추가한 다른 모든 *path operations*와 함께 올바르게 동작합니다.
+
+/// info | 정보
+
+**참고**: 이는 매우 기술적인 세부사항이라 아마 **그냥 건너뛰어도 됩니다**.
+
+---
+
+`APIRouter`는 "mount"되는 것이 아니며, 애플리케이션의 나머지 부분과 격리되어 있지 않습니다.
+
+이는 OpenAPI 스키마와 사용자 인터페이스에 그들의 *path operations*를 포함시키고 싶기 때문입니다.
+
+나머지와 독립적으로 격리해 "mount"할 수 없으므로, *path operations*는 직접 포함되는 것이 아니라 "clone"(재생성)됩니다.
+
+///
+
+## 자동 API 문서 확인하기 { #check-the-automatic-api-docs }
+
+이제 앱을 실행하세요:
+
+
+
+## 같은 router를 다른 `prefix`로 여러 번 포함하기 { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
+
+`.include_router()`를 사용해 *같은* router를 서로 다른 prefix로 여러 번 포함할 수도 있습니다.
+
+예를 들어 `/api/v1`과 `/api/latest`처럼 서로 다른 prefix로 동일한 API를 노출할 때 유용할 수 있습니다.
+
+이는 고급 사용 방식이라 실제로 필요하지 않을 수도 있지만, 필요할 때를 위해 제공됩니다.
+
+## `APIRouter`에 다른 `APIRouter` 포함하기 { #include-an-apirouter-in-another }
+
+`APIRouter`를 `FastAPI` 애플리케이션에 포함할 수 있는 것과 같은 방식으로, 다음을 사용해 `APIRouter`를 다른 `APIRouter`에 포함할 수 있습니다:
+
+```Python
+router.include_router(other_router)
+```
+
+`FastAPI` 앱에 `router`를 포함하기 전에 수행해야 하며, 그래야 `other_router`의 *path operations*도 함께 포함됩니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/body-updates.md b/docs/ko/docs/tutorial/body-updates.md
new file mode 100644
index 000000000..3719e1ffa
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/body-updates.md
@@ -0,0 +1,100 @@
+# Body - 업데이트 { #body-updates }
+
+## `PUT`으로 교체 업데이트하기 { #update-replacing-with-put }
+
+항목을 업데이트하려면 HTTP `PUT` 작업을 사용할 수 있습니다.
+
+`jsonable_encoder`를 사용해 입력 데이터를 JSON으로 저장할 수 있는 데이터로 변환할 수 있습니다(예: NoSQL 데이터베이스 사용 시). 예를 들어 `datetime`을 `str`로 변환하는 경우입니다.
+
+{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}
+
+`PUT`은 기존 데이터를 **대체**해야 하는 데이터를 받는 데 사용합니다.
+
+### 대체 시 주의사항 { #warning-about-replacing }
+
+즉, `PUT`으로 항목 `bar`를 업데이트하면서 다음과 같은 body를 보낸다면:
+
+```Python
+{
+ "name": "Barz",
+ "price": 3,
+ "description": None,
+}
+```
+
+이미 저장된 속성 `"tax": 20.2`가 포함되어 있지 않기 때문에, 입력 모델은 `"tax": 10.5`라는 기본값을 사용하게 됩니다.
+
+그리고 데이터는 그 “새로운” `tax` 값 `10.5`로 저장됩니다.
+
+## `PATCH`로 부분 업데이트하기 { #partial-updates-with-patch }
+
+HTTP `PATCH` 작업을 사용해 데이터를 *부분적으로* 업데이트할 수도 있습니다.
+
+이는 업데이트하려는 데이터만 보내고, 나머지는 그대로 두는 것을 의미합니다.
+
+/// note | 참고
+
+`PATCH`는 `PUT`보다 덜 일반적으로 사용되고 덜 알려져 있습니다.
+
+그리고 많은 팀이 부분 업데이트에도 `PUT`만 사용합니다.
+
+여러분은 원하는 방식으로 **자유롭게** 사용할 수 있으며, **FastAPI**는 어떤 제한도 강제하지 않습니다.
+
+다만 이 가이드는 의도된 사용 방식이 대략 어떻게 되는지를 보여줍니다.
+
+///
+
+### Pydantic의 `exclude_unset` 파라미터 사용하기 { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }
+
+부분 업데이트를 받으려면 Pydantic 모델의 `.model_dump()`에서 `exclude_unset` 파라미터를 사용하는 것이 매우 유용합니다.
+
+예: `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
+
+이는 `item` 모델을 만들 때 실제로 설정된 데이터만 포함하는 `dict`를 생성하고, 기본값은 제외합니다.
+
+그 다음 이를 사용해 (요청에서 전송되어) 설정된 데이터만 포함하고 기본값은 생략한 `dict`를 만들 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}
+
+### Pydantic의 `update` 파라미터 사용하기 { #using-pydantics-update-parameter }
+
+이제 `.model_copy()`를 사용해 기존 모델의 복사본을 만들고, 업데이트할 데이터가 들어있는 `dict`를 `update` 파라미터로 전달할 수 있습니다.
+
+예: `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
+
+{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
+
+### 부분 업데이트 요약 { #partial-updates-recap }
+
+정리하면, 부분 업데이트를 적용하려면 다음을 수행합니다:
+
+* (선택 사항) `PUT` 대신 `PATCH`를 사용합니다.
+* 저장된 데이터를 조회합니다.
+* 그 데이터를 Pydantic 모델에 넣습니다.
+* 입력 모델에서 기본값이 제외된 `dict`를 생성합니다(`exclude_unset` 사용).
+ * 이렇게 하면 모델의 기본값으로 이미 저장된 값을 덮어쓰지 않고, 사용자가 실제로 설정한 값만 업데이트할 수 있습니다.
+* 저장된 모델의 복사본을 만들고, 받은 부분 업데이트로 해당 속성들을 갱신합니다(`update` 파라미터 사용).
+* 복사한 모델을 DB에 저장할 수 있는 형태로 변환합니다(예: `jsonable_encoder` 사용).
+ * 이는 모델의 `.model_dump()` 메서드를 다시 사용하는 것과 비슷하지만, JSON으로 변환 가능한 데이터 타입으로 값이 확실히 변환되도록 보장합니다(예: `datetime` → `str`).
+* 데이터를 DB에 저장합니다.
+* 업데이트된 모델을 반환합니다.
+
+{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}
+
+/// tip | 팁
+
+동일한 기법을 HTTP `PUT` 작업에서도 실제로 사용할 수 있습니다.
+
+하지만 여기의 예시는 이런 사용 사례를 위해 만들어진 `PATCH`를 사용합니다.
+
+///
+
+/// note | 참고
+
+입력 모델은 여전히 검증된다는 점에 유의하세요.
+
+따라서 모든 속성을 생략할 수 있는 부분 업데이트를 받으려면, 모든 속성이 optional로 표시된(기본값을 가지거나 `None`을 기본값으로 가지는) 모델이 필요합니다.
+
+**업데이트**를 위한 “모든 값이 optional인” 모델과, **생성**을 위한 “필수 값이 있는” 모델을 구분하려면 [추가 모델](extra-models.md){.internal-link target=_blank}에 설명된 아이디어를 사용할 수 있습니다.
+
+///
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md b/docs/ko/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
new file mode 100644
index 000000000..d81ccf00d
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
@@ -0,0 +1,105 @@
+# 하위 의존성 { #sub-dependencies }
+
+**하위 의존성**을 가지는 의존성을 만들 수 있습니다.
+
+필요한 만큼 **깊게** 중첩할 수도 있습니다.
+
+이것을 해결하는 일은 **FastAPI**가 알아서 처리합니다.
+
+## 첫 번째 의존성 "dependable" { #first-dependency-dependable }
+
+다음과 같이 첫 번째 의존성("dependable")을 만들 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}
+
+이 의존성은 선택적 쿼리 파라미터 `q`를 `str`로 선언하고, 그대로 반환합니다.
+
+매우 단순한 예시(그다지 유용하진 않음)이지만, 하위 의존성이 어떻게 동작하는지에 집중하는 데 도움이 됩니다.
+
+## 두 번째 의존성 "dependable"과 "dependant" { #second-dependency-dependable-and-dependant }
+
+그다음, 또 다른 의존성 함수("dependable")를 만들 수 있는데, 이 함수는 동시에 자기 자신의 의존성도 선언합니다(그래서 "dependant"이기도 합니다):
+
+{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}
+
+선언된 파라미터를 살펴보겠습니다:
+
+* 이 함수 자체가 의존성("dependable")이지만, 다른 의존성도 하나 선언합니다(즉, 다른 무언가에 "의존"합니다).
+ * `query_extractor`에 의존하며, 그 반환값을 파라미터 `q`에 할당합니다.
+* 또한 선택적 `last_query` 쿠키를 `str`로 선언합니다.
+ * 사용자가 쿼리 `q`를 제공하지 않았다면, 이전에 쿠키에 저장해 둔 마지막 쿼리를 사용합니다.
+
+## 의존성 사용하기 { #use-the-dependency }
+
+그다음 다음과 같이 의존성을 사용할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}
+
+/// info | 정보
+
+*경로 처리 함수*에서는 `query_or_cookie_extractor`라는 의존성 하나만 선언하고 있다는 점에 주목하세요.
+
+하지만 **FastAPI**는 `query_or_cookie_extractor`를 호출하는 동안 그 결과를 전달하기 위해, 먼저 `query_extractor`를 해결해야 한다는 것을 알고 있습니다.
+
+///
+
+```mermaid
+graph TB
+
+query_extractor(["query_extractor"])
+query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])
+
+read_query["/items/"]
+
+query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
+```
+
+## 같은 의존성을 여러 번 사용하기 { #using-the-same-dependency-multiple-times }
+
+같은 *경로 처리*에 대해 의존성 중 하나가 여러 번 선언되는 경우(예: 여러 의존성이 공통 하위 의존성을 갖는 경우), **FastAPI**는 그 하위 의존성을 요청당 한 번만 호출해야 한다는 것을 알고 있습니다.
+
+그리고 같은 요청에 대해 동일한 의존성을 여러 번 호출하는 대신, 반환값을 "cache"에 저장하고, 그 요청에서 해당 값이 필요한 모든 "dependants"에 전달합니다.
+
+고급 시나리오로, 같은 요청에서 "cached" 값을 쓰는 대신 매 단계마다(아마도 여러 번) 의존성이 호출되어야 한다는 것을 알고 있다면, `Depends`를 사용할 때 `use_cache=False` 파라미터를 설정할 수 있습니다:
+
+//// tab | Python 3.9+
+
+```Python hl_lines="1"
+async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
+ return {"fresh_value": fresh_value}
+```
+
+////
+
+//// tab | Python 3.9+ 비 Annotated
+
+/// tip | 팁
+
+가능하다면 `Annotated` 버전을 사용하는 것을 권장합니다.
+
+///
+
+```Python hl_lines="1"
+async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
+ return {"fresh_value": fresh_value}
+```
+
+////
+
+## 정리 { #recap }
+
+여기서 사용한 그럴듯한 용어들을 제외하면, **Dependency Injection** 시스템은 꽤 단순합니다.
+
+*경로 처리 함수*와 같은 형태의 함수들일 뿐입니다.
+
+하지만 여전히 매우 강력하며, 임의로 깊게 중첩된 의존성 "그래프"(트리)를 선언할 수 있습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+이 단순한 예시만 보면 그다지 유용해 보이지 않을 수도 있습니다.
+
+하지만 **보안**에 관한 챕터에서 이것이 얼마나 유용한지 보게 될 것입니다.
+
+또한 얼마나 많은 코드를 아껴주는지도 보게 될 것입니다.
+
+///
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/handling-errors.md b/docs/ko/docs/tutorial/handling-errors.md
new file mode 100644
index 000000000..7cc37e80c
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/handling-errors.md
@@ -0,0 +1,244 @@
+# 오류 처리 { #handling-errors }
+
+API를 사용하는 클라이언트에 오류를 알려야 하는 상황은 많이 있습니다.
+
+이 클라이언트는 프론트엔드가 있는 브라우저일 수도 있고, 다른 사람이 작성한 코드일 수도 있고, IoT 장치일 수도 있습니다.
+
+클라이언트에 다음과 같은 내용을 알려야 할 수도 있습니다:
+
+* 클라이언트가 해당 작업을 수행할 충분한 권한이 없습니다.
+* 클라이언트가 해당 리소스에 접근할 수 없습니다.
+* 클라이언트가 접근하려고 한 항목이 존재하지 않습니다.
+* 등등.
+
+이런 경우 보통 **400**번대(400에서 499) 범위의 **HTTP 상태 코드**를 반환합니다.
+
+이는 200번대 HTTP 상태 코드(200에서 299)와 비슷합니다. "200" 상태 코드는 어떤 형태로든 요청이 "성공"했음을 의미합니다.
+
+400번대 상태 코드는 클라이언트 측에서 오류가 발생했음을 의미합니다.
+
+**"404 Not Found"** 오류(그리고 농담들)도 다들 기억하시죠?
+
+## `HTTPException` 사용하기 { #use-httpexception }
+
+클라이언트에 오류가 포함된 HTTP 응답을 반환하려면 `HTTPException`을 사용합니다.
+
+### `HTTPException` 가져오기 { #import-httpexception }
+
+{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py39.py hl[1] *}
+
+### 코드에서 `HTTPException` 발생시키기 { #raise-an-httpexception-in-your-code }
+
+`HTTPException`은 API와 관련된 추가 데이터를 가진 일반적인 Python 예외입니다.
+
+Python 예외이므로 `return` 하는 것이 아니라 `raise` 합니다.
+
+이는 또한, *경로 처리 함수* 내부에서 호출하는 유틸리티 함수 안에서 `HTTPException`을 `raise`하면, *경로 처리 함수*의 나머지 코드는 실행되지 않고 즉시 해당 요청이 종료되며 `HTTPException`의 HTTP 오류가 클라이언트로 전송된다는 뜻입니다.
+
+값을 반환하는 것보다 예외를 발생시키는 것의 이점은 의존성과 보안에 대한 섹션에서 더 분명해집니다.
+
+이 예시에서는, 클라이언트가 존재하지 않는 ID로 항목을 요청하면 상태 코드 `404`로 예외를 발생시킵니다:
+
+{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py39.py hl[11] *}
+
+### 결과 응답 { #the-resulting-response }
+
+클라이언트가 `http://example.com/items/foo`( `item_id` `"foo"`)를 요청하면, HTTP 상태 코드 200과 다음 JSON 응답을 받습니다:
+
+```JSON
+{
+ "item": "The Foo Wrestlers"
+}
+```
+
+하지만 클라이언트가 `http://example.com/items/bar`(존재하지 않는 `item_id` `"bar"`)를 요청하면, HTTP 상태 코드 404("not found" 오류)와 다음 JSON 응답을 받습니다:
+
+```JSON
+{
+ "detail": "Item not found"
+}
+```
+
+/// tip | 팁
+
+`HTTPException`을 발생시킬 때 `detail` 파라미터로 `str`만 전달할 수 있는 것이 아니라, JSON으로 변환할 수 있는 어떤 값이든 전달할 수 있습니다.
+
+`dict`, `list` 등을 전달할 수 있습니다.
+
+이들은 **FastAPI**가 자동으로 처리해 JSON으로 변환합니다.
+
+///
+
+## 커스텀 헤더 추가하기 { #add-custom-headers }
+
+HTTP 오류에 커스텀 헤더를 추가할 수 있으면 유용한 상황이 있습니다. 예를 들어 특정 보안 유형에서 그렇습니다.
+
+아마 코드에서 직접 사용할 일은 거의 없을 것입니다.
+
+하지만 고급 시나리오에서 필요하다면 커스텀 헤더를 추가할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py39.py hl[14] *}
+
+## 커스텀 예외 핸들러 설치하기 { #install-custom-exception-handlers }
+
+Starlette의 동일한 예외 유틸리티를 사용해 커스텀 예외 핸들러를 추가할 수 있습니다.
+
+여러분(또는 사용하는 라이브러리)이 `raise`할 수 있는 커스텀 예외 `UnicornException`이 있다고 가정해 봅시다.
+
+그리고 이 예외를 FastAPI에서 전역적으로 처리하고 싶다고 해봅시다.
+
+`@app.exception_handler()`로 커스텀 예외 핸들러를 추가할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py39.py hl[5:7,13:18,24] *}
+
+여기서 `/unicorns/yolo`를 요청하면, *경로 처리*가 `UnicornException`을 `raise`합니다.
+
+하지만 `unicorn_exception_handler`가 이를 처리합니다.
+
+따라서 HTTP 상태 코드 `418`과 다음 JSON 내용을 가진 깔끔한 오류를 받게 됩니다:
+
+```JSON
+{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
+```
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+`from starlette.requests import Request`와 `from starlette.responses import JSONResponse`를 사용할 수도 있습니다.
+
+**FastAPI**는 개발자의 편의를 위해 `starlette.responses`를 `fastapi.responses`로도 동일하게 제공합니다. 하지만 사용 가능한 대부분의 응답은 Starlette에서 직접 옵니다. `Request`도 마찬가지입니다.
+
+///
+
+## 기본 예외 핸들러 오버라이드하기 { #override-the-default-exception-handlers }
+
+**FastAPI**에는 몇 가지 기본 예외 핸들러가 있습니다.
+
+이 핸들러들은 `HTTPException`을 `raise`했을 때, 그리고 요청에 유효하지 않은 데이터가 있을 때 기본 JSON 응답을 반환하는 역할을 합니다.
+
+이 예외 핸들러들을 여러분의 것으로 오버라이드할 수 있습니다.
+
+### 요청 검증 예외 오버라이드하기 { #override-request-validation-exceptions }
+
+요청에 유효하지 않은 데이터가 포함되면, **FastAPI**는 내부적으로 `RequestValidationError`를 `raise`합니다.
+
+그리고 이에 대한 기본 예외 핸들러도 포함되어 있습니다.
+
+이를 오버라이드하려면 `RequestValidationError`를 가져오고, `@app.exception_handler(RequestValidationError)`로 예외 핸들러를 데코레이트해 사용하세요.
+
+예외 핸들러는 `Request`와 예외를 받습니다.
+
+{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py39.py hl[2,14:19] *}
+
+이제 `/items/foo`로 이동하면, 다음과 같은 기본 JSON 오류 대신:
+
+```JSON
+{
+ "detail": [
+ {
+ "loc": [
+ "path",
+ "item_id"
+ ],
+ "msg": "value is not a valid integer",
+ "type": "type_error.integer"
+ }
+ ]
+}
+```
+
+다음과 같은 텍스트 버전을 받게 됩니다:
+
+```
+Validation errors:
+Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer
+```
+
+### `HTTPException` 오류 핸들러 오버라이드하기 { #override-the-httpexception-error-handler }
+
+같은 방식으로 `HTTPException` 핸들러도 오버라이드할 수 있습니다.
+
+예를 들어, 이런 오류들에 대해 JSON 대신 일반 텍스트 응답을 반환하고 싶을 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py39.py hl[3:4,9:11,25] *}
+
+/// note | 기술 세부사항
+
+`from starlette.responses import PlainTextResponse`를 사용할 수도 있습니다.
+
+**FastAPI**는 개발자의 편의를 위해 `starlette.responses`를 `fastapi.responses`로도 동일하게 제공합니다. 하지만 사용 가능한 대부분의 응답은 Starlette에서 직접 옵니다.
+
+///
+
+/// warning | 경고
+
+`RequestValidationError`에는 검증 오류가 발생한 파일 이름과 줄 정보가 포함되어 있어, 원한다면 관련 정보와 함께 로그에 표시할 수 있다는 점을 유념하세요.
+
+하지만 이는 단순히 문자열로 변환해 그 정보를 그대로 반환하면 시스템에 대한 일부 정보를 누설할 수 있다는 뜻이기도 합니다. 그래서 여기의 코드는 각 오류를 독립적으로 추출해 보여줍니다.
+
+///
+
+### `RequestValidationError`의 body 사용하기 { #use-the-requestvalidationerror-body }
+
+`RequestValidationError`에는 유효하지 않은 데이터와 함께 받은 `body`가 포함됩니다.
+
+앱을 개발하는 동안 body를 로그로 남기고 디버그하거나, 사용자에게 반환하는 등으로 사용할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py39.py hl[14] *}
+
+이제 다음처럼 유효하지 않은 item을 보내보세요:
+
+```JSON
+{
+ "title": "towel",
+ "size": "XL"
+}
+```
+
+받은 body를 포함해 데이터가 유효하지 않다고 알려주는 응답을 받게 됩니다:
+
+```JSON hl_lines="12-15"
+{
+ "detail": [
+ {
+ "loc": [
+ "body",
+ "size"
+ ],
+ "msg": "value is not a valid integer",
+ "type": "type_error.integer"
+ }
+ ],
+ "body": {
+ "title": "towel",
+ "size": "XL"
+ }
+}
+```
+
+#### FastAPI의 `HTTPException` vs Starlette의 `HTTPException` { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception }
+
+**FastAPI**에는 자체 `HTTPException`이 있습니다.
+
+그리고 **FastAPI**의 `HTTPException` 오류 클래스는 Starlette의 `HTTPException` 오류 클래스를 상속합니다.
+
+유일한 차이는 **FastAPI**의 `HTTPException`은 `detail` 필드에 JSON으로 변환 가능한 어떤 데이터든 받을 수 있는 반면, Starlette의 `HTTPException`은 문자열만 받을 수 있다는 점입니다.
+
+따라서 코드에서는 평소처럼 **FastAPI**의 `HTTPException`을 계속 `raise`하면 됩니다.
+
+하지만 예외 핸들러를 등록할 때는 Starlette의 `HTTPException`에 대해 등록해야 합니다.
+
+이렇게 하면 Starlette 내부 코드의 어떤 부분, 또는 Starlette 확장/플러그인이 Starlette `HTTPException`을 `raise`하더라도, 여러분의 핸들러가 이를 잡아서 처리할 수 있습니다.
+
+이 예시에서는 동일한 코드에서 두 `HTTPException`을 모두 사용할 수 있도록, Starlette의 예외를 `StarletteHTTPException`으로 이름을 바꿉니다:
+
+```Python
+from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
+```
+
+### **FastAPI**의 예외 핸들러 재사용하기 { #reuse-fastapis-exception-handlers }
+
+예외를 사용하면서 **FastAPI**의 동일한 기본 예외 핸들러도 함께 사용하고 싶다면, `fastapi.exception_handlers`에서 기본 예외 핸들러를 가져와 재사용할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py39.py hl[2:5,15,21] *}
+
+이 예시에서는 매우 표현력 있는 메시지로 오류를 출력만 하고 있지만, 요지는 이해하셨을 겁니다. 예외를 사용한 뒤 기본 예외 핸들러를 그대로 재사용할 수 있습니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/security/first-steps.md b/docs/ko/docs/tutorial/security/first-steps.md
new file mode 100644
index 000000000..4c9181b31
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/security/first-steps.md
@@ -0,0 +1,203 @@
+# 보안 - 첫 단계 { #security-first-steps }
+
+어떤 도메인에 **backend** API가 있다고 가정해 보겠습니다.
+
+그리고 다른 도메인에 **frontend**가 있거나, 같은 도메인의 다른 경로에 있거나(또는 모바일 애플리케이션에 있을 수도 있습니다).
+
+그리고 frontend가 **username**과 **password**를 사용해 backend에 인증할 수 있는 방법이 필요하다고 해봅시다.
+
+**FastAPI**와 함께 **OAuth2**를 사용해서 이를 구현할 수 있습니다.
+
+하지만 필요한 작은 정보 조각들을 찾기 위해 길고 긴 전체 스펙을 읽느라 시간을 쓰지 않도록 하겠습니다.
+
+보안을 처리하기 위해 **FastAPI**가 제공하는 도구들을 사용해 봅시다.
+
+## 어떻게 보이는지 { #how-it-looks }
+
+먼저 코드를 그냥 사용해서 어떻게 동작하는지 보고, 그다음에 무슨 일이 일어나는지 이해하러 다시 돌아오겠습니다.
+
+## `main.py` 만들기 { #create-main-py }
+
+예제를 파일 `main.py`에 복사하세요:
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py *}
+
+## 실행하기 { #run-it }
+
+/// info | 정보
+
+`python-multipart` 패키지는 `pip install "fastapi[standard]"` 명령을 실행하면 **FastAPI**와 함께 자동으로 설치됩니다.
+
+하지만 `pip install fastapi` 명령을 사용하면 `python-multipart` 패키지가 기본으로 포함되지 않습니다.
+
+수동으로 설치하려면, [가상 환경](../../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}을 만들고 활성화한 다음, 아래로 설치하세요:
+
+```console
+$ pip install python-multipart
+```
+
+이는 **OAuth2**가 `username`과 `password`를 보내기 위해 "form data"를 사용하기 때문입니다.
+
+///
+
+다음으로 예제를 실행하세요:
+
+
+
+/// check | Authorize 버튼!
+
+반짝이는 새 "Authorize" 버튼이 이미 있습니다.
+
+그리고 *경로 처리*에는 오른쪽 상단에 클릭할 수 있는 작은 자물쇠가 있습니다.
+
+///
+
+그리고 이를 클릭하면 `username`과 `password`(그리고 다른 선택적 필드들)를 입력할 수 있는 작은 인증 폼이 나타납니다:
+
+
+
+/// note | 참고
+
+폼에 무엇을 입력하든 아직은 동작하지 않습니다. 하지만 곧 여기까지 구현할 것입니다.
+
+///
+
+물론 이것은 최종 사용자를 위한 frontend는 아니지만, 모든 API를 대화형으로 문서화하는 훌륭한 자동 도구입니다.
+
+frontend 팀(그게 본인일 수도 있습니다)이 사용할 수 있습니다.
+
+서드파티 애플리케이션과 시스템에서도 사용할 수 있습니다.
+
+그리고 동일한 애플리케이션을 디버그하고, 확인하고, 테스트하기 위해 본인이 사용할 수도 있습니다.
+
+## `password` 플로우 { #the-password-flow }
+
+이제 조금 돌아가서 이것들이 무엇인지 이해해 봅시다.
+
+`password` "flow"는 보안과 인증을 처리하기 위해 OAuth2에서 정의한 여러 방식("flows") 중 하나입니다.
+
+OAuth2는 backend 또는 API가 사용자를 인증하는 서버와 독립적일 수 있도록 설계되었습니다.
+
+하지만 이 경우에는 같은 **FastAPI** 애플리케이션이 API와 인증을 모두 처리합니다.
+
+따라서, 단순화된 관점에서 다시 정리해보면:
+
+* 사용자가 frontend에서 `username`과 `password`를 입력하고 `Enter`를 누릅니다.
+* frontend(사용자의 브라우저에서 실행됨)는 해당 `username`과 `password`를 우리 API의 특정 URL로 보냅니다(`tokenUrl="token"`로 선언됨).
+* API는 `username`과 `password`를 확인하고 "token"으로 응답합니다(아직 아무것도 구현하지 않았습니다).
+ * "token"은 나중에 이 사용자를 검증하는 데 사용할 수 있는 어떤 내용이 담긴 문자열일 뿐입니다.
+ * 보통 token은 일정 시간이 지나면 만료되도록 설정합니다.
+ * 그래서 사용자는 나중에 어느 시점엔 다시 로그인해야 합니다.
+ * 그리고 token이 도난당하더라도 위험이 더 낮습니다. 대부분의 경우 영구적으로 항상 동작하는 키와는 다릅니다.
+* frontend는 그 token을 임시로 어딘가에 저장합니다.
+* 사용자가 frontend에서 클릭해서 frontend 웹 앱의 다른 섹션으로 이동합니다.
+* frontend는 API에서 더 많은 데이터를 가져와야 합니다.
+ * 하지만 그 특정 endpoint에는 인증이 필요합니다.
+ * 그래서 우리 API에 인증하기 위해 `Authorization` 헤더를, 값은 `Bearer `에 token을 더한 형태로 보냅니다.
+ * token에 `foobar`가 들어 있다면 `Authorization` 헤더의 내용은 `Bearer foobar`가 됩니다.
+
+## **FastAPI**의 `OAuth2PasswordBearer` { #fastapis-oauth2passwordbearer }
+
+**FastAPI**는 이런 보안 기능을 구현하기 위해, 서로 다른 추상화 수준에서 여러 도구를 제공합니다.
+
+이 예제에서는 **OAuth2**의 **Password** 플로우와 **Bearer** token을 사용합니다. 이를 위해 `OAuth2PasswordBearer` 클래스를 사용합니다.
+
+/// info | 정보
+
+"bearer" token만이 유일한 선택지는 아닙니다.
+
+하지만 이 사용 사례에는 가장 적합한 선택입니다.
+
+또한 OAuth2 전문가로서 왜 다른 옵션이 더 적합한지 정확히 아는 경우가 아니라면, 대부분의 사용 사례에도 가장 적합할 가능성이 큽니다.
+
+그런 경우를 위해서도 **FastAPI**는 이를 구성할 수 있는 도구를 제공합니다.
+
+///
+
+`OAuth2PasswordBearer` 클래스의 인스턴스를 만들 때 `tokenUrl` 파라미터를 전달합니다. 이 파라미터에는 클라이언트(사용자의 브라우저에서 실행되는 frontend)가 token을 받기 위해 `username`과 `password`를 보낼 URL이 들어 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py hl[8] *}
+
+/// tip | 팁
+
+여기서 `tokenUrl="token"`은 아직 만들지 않은 상대 URL `token`을 가리킵니다. 상대 URL이므로 `./token`과 동일합니다.
+
+상대 URL을 사용하므로, 예를 들어 API가 `https://example.com/`에 있다면 `https://example.com/token`을 가리킵니다. 하지만 API가 `https://example.com/api/v1/`에 있다면 `https://example.com/api/v1/token`을 가리킵니다.
+
+상대 URL을 사용하는 것은 [프록시 뒤에서](../../advanced/behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank} 같은 고급 사용 사례에서도 애플리케이션이 계속 동작하도록 보장하는 데 중요합니다.
+
+///
+
+이 파라미터는 그 endpoint / *경로 처리*를 만들지는 않지만, URL `/token`이 클라이언트가 token을 얻기 위해 사용해야 할 URL이라고 선언합니다. 이 정보는 OpenAPI에 사용되고, 이어서 대화형 API 문서 시스템에서도 사용됩니다.
+
+곧 실제 경로 처리를 만들 것입니다.
+
+/// info | 정보
+
+엄격한 "Pythonista"라면 `token_url` 대신 `tokenUrl` 같은 파라미터 이름 스타일이 마음에 들지 않을 수도 있습니다.
+
+이는 OpenAPI 스펙에서 사용하는 이름과 동일하게 맞춘 것이기 때문입니다. 그래서 이런 보안 스킴에 대해 더 조사해야 할 때, 그대로 복사해서 붙여 넣어 더 많은 정보를 찾을 수 있습니다.
+
+///
+
+`oauth2_scheme` 변수는 `OAuth2PasswordBearer`의 인스턴스이지만, "callable"이기도 합니다.
+
+다음처럼 호출될 수 있습니다:
+
+```Python
+oauth2_scheme(some, parameters)
+```
+
+따라서 `Depends`와 함께 사용할 수 있습니다.
+
+### 사용하기 { #use-it }
+
+이제 `Depends`로 `oauth2_scheme`를 의존성에 전달할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py hl[12] *}
+
+이 의존성은 `str`을 제공하고, 그 값은 *경로 처리 함수*의 파라미터 `token`에 할당됩니다.
+
+**FastAPI**는 이 의존성을 사용해 OpenAPI 스키마(및 자동 API 문서)에 "security scheme"를 정의할 수 있다는 것을 알게 됩니다.
+
+/// info | 기술 세부사항
+
+**FastAPI**는 (의존성에 선언된) `OAuth2PasswordBearer` 클래스를 사용해 OpenAPI에서 보안 스킴을 정의할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 이는 `OAuth2PasswordBearer`가 `fastapi.security.oauth2.OAuth2`를 상속하고, 이것이 다시 `fastapi.security.base.SecurityBase`를 상속하기 때문입니다.
+
+OpenAPI(및 자동 API 문서)와 통합되는 모든 보안 유틸리티는 `SecurityBase`를 상속하며, 그래서 **FastAPI**가 이를 OpenAPI에 어떻게 통합할지 알 수 있습니다.
+
+///
+
+## 무엇을 하는지 { #what-it-does }
+
+요청에서 `Authorization` 헤더를 찾아, 값이 `Bearer `에 어떤 token이 붙은 형태인지 확인한 뒤, 그 token을 `str`로 반환합니다.
+
+`Authorization` 헤더가 없거나, 값에 `Bearer ` token이 없다면, 곧바로 401 상태 코드 오류(`UNAUTHORIZED`)로 응답합니다.
+
+오류를 반환하기 위해 token이 존재하는지 직접 확인할 필요조차 없습니다. 함수가 실행되었다면 그 token에는 `str`이 들어 있다고 확신할 수 있습니다.
+
+대화형 문서에서 이미 시도해 볼 수 있습니다:
+
+
+
+아직 token의 유효성을 검증하진 않지만, 이것만으로도 시작은 된 셈입니다.
+
+## 요약 { #recap }
+
+즉, 추가로 3~4줄만으로도 이미 원시적인 형태의 보안을 갖추게 됩니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/security/index.md b/docs/ko/docs/tutorial/security/index.md
new file mode 100644
index 000000000..2320b0657
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/security/index.md
@@ -0,0 +1,106 @@
+# 보안 { #security }
+
+보안, 인증(authentication), 인가(authorization)를 처리하는 방법은 매우 다양합니다.
+
+그리고 보통 복잡하고 "어려운" 주제이기도 합니다.
+
+많은 프레임워크와 시스템에서 보안과 인증만 처리하는 데도 큰 노력과 코드가 필요합니다(많은 경우 작성된 전체 코드의 50% 이상이 될 수도 있습니다).
+
+**FastAPI**는 모든 보안 명세를 전부 공부하고 배울 필요 없이, 표준적인 방식으로 쉽고 빠르게 **보안(Security)** 을 다룰 수 있도록 여러 도구를 제공합니다.
+
+하지만 먼저, 몇 가지 작은 개념을 확인해 보겠습니다.
+
+## 급하신가요? { #in-a-hurry }
+
+이 용어들에 관심이 없고 사용자명과 비밀번호 기반 인증을 사용한 보안을 *지금 당장* 추가하기만 하면 된다면, 다음 장들로 넘어가세요.
+
+## OAuth2 { #oauth2 }
+
+OAuth2는 인증과 인가를 처리하는 여러 방법을 정의하는 명세입니다.
+
+상당히 방대한 명세이며 여러 복잡한 사용 사례를 다룹니다.
+
+"제3자"를 사용해 인증하는 방법도 포함합니다.
+
+바로 `"Facebook, Google, X (Twitter), GitHub로 로그인"` 같은 시스템들이 내부적으로 사용하는 방식입니다.
+
+### OAuth 1 { #oauth-1 }
+
+OAuth 1도 있었는데, 이는 OAuth2와 매우 다르고 통신을 암호화하는 방법까지 직접 명세에 포함했기 때문에 더 복잡했습니다.
+
+요즘에는 그다지 인기 있거나 사용되지는 않습니다.
+
+OAuth2는 통신을 어떻게 암호화할지는 명세하지 않고, 애플리케이션이 HTTPS로 제공될 것을 기대합니다.
+
+/// tip | 팁
+
+**배포**에 대한 섹션에서 Traefik과 Let's Encrypt를 사용해 무료로 HTTPS를 설정하는 방법을 볼 수 있습니다.
+
+///
+
+## OpenID Connect { #openid-connect }
+
+OpenID Connect는 **OAuth2**를 기반으로 한 또 다른 명세입니다.
+
+OAuth2에서 비교적 모호한 부분을 일부 구체화하여 상호 운용성을 높이려는 확장입니다.
+
+예를 들어, Google 로그인은 OpenID Connect를 사용합니다(내부적으로는 OAuth2를 사용).
+
+하지만 Facebook 로그인은 OpenID Connect를 지원하지 않습니다. 자체적인 변형의 OAuth2를 사용합니다.
+
+### OpenID("OpenID Connect"가 아님) { #openid-not-openid-connect }
+
+"OpenID"라는 명세도 있었습니다. 이는 **OpenID Connect**와 같은 문제를 해결하려고 했지만, OAuth2를 기반으로 하지 않았습니다.
+
+따라서 완전히 별도의 추가 시스템이었습니다.
+
+요즘에는 그다지 인기 있거나 사용되지는 않습니다.
+
+## OpenAPI { #openapi }
+
+OpenAPI(이전에는 Swagger로 알려짐)는 API를 구축하기 위한 공개 명세입니다(현재 Linux Foundation의 일부).
+
+**FastAPI**는 **OpenAPI**를 기반으로 합니다.
+
+이 덕분에 여러 자동 대화형 문서 인터페이스, 코드 생성 등과 같은 기능을 사용할 수 있습니다.
+
+OpenAPI에는 여러 보안 "scheme"을 정의하는 방법이 있습니다.
+
+이를 사용하면 이러한 대화형 문서 시스템을 포함해, 표준 기반 도구들을 모두 활용할 수 있습니다.
+
+OpenAPI는 다음 보안 scheme들을 정의합니다:
+
+* `apiKey`: 다음에서 전달될 수 있는 애플리케이션 전용 키:
+ * 쿼리 파라미터
+ * 헤더
+ * 쿠키
+* `http`: 표준 HTTP 인증 시스템, 예:
+ * `bearer`: `Authorization` 헤더에 `Bearer ` + 토큰 값을 넣는 방식. OAuth2에서 유래했습니다.
+ * HTTP Basic 인증
+ * HTTP Digest 등
+* `oauth2`: 보안을 처리하는 모든 OAuth2 방식(이를 "flow"라고 부릅니다).
+ * 이 flow들 중 여러 개는 OAuth 2.0 인증 제공자(예: Google, Facebook, X (Twitter), GitHub 등)를 구축하는 데 적합합니다:
+ * `implicit`
+ * `clientCredentials`
+ * `authorizationCode`
+ * 하지만 같은 애플리케이션에서 직접 인증을 처리하는 데 완벽하게 사용할 수 있는 특정 "flow"도 하나 있습니다:
+ * `password`: 다음 장들에서 이에 대한 예시를 다룹니다.
+* `openIdConnect`: OAuth2 인증 데이터를 자동으로 탐색(discover)하는 방법을 정의합니다.
+ * 이 자동 탐색은 OpenID Connect 명세에서 정의됩니다.
+
+
+/// tip | 팁
+
+Google, Facebook, X (Twitter), GitHub 등 다른 인증/인가 제공자를 통합하는 것도 가능하며 비교적 쉽습니다.
+
+가장 복잡한 문제는 그런 인증/인가 제공자 자체를 구축하는 것이지만, **FastAPI**는 어려운 작업을 대신 처리해 주면서 이를 쉽게 할 수 있는 도구를 제공합니다.
+
+///
+
+## **FastAPI** 유틸리티 { #fastapi-utilities }
+
+FastAPI는 `fastapi.security` 모듈에서 각 보안 scheme에 대한 여러 도구를 제공하며, 이러한 보안 메커니즘을 더 쉽게 사용할 수 있게 해줍니다.
+
+다음 장들에서는 **FastAPI**가 제공하는 도구를 사용해 API에 보안을 추가하는 방법을 보게 될 것입니다.
+
+또한 대화형 문서 시스템에 어떻게 자동으로 통합되는지도 확인하게 됩니다.
diff --git a/docs/ko/llm-prompt.md b/docs/ko/llm-prompt.md
index df807c949..533160eab 100644
--- a/docs/ko/llm-prompt.md
+++ b/docs/ko/llm-prompt.md
@@ -8,6 +8,7 @@ Language code: ko.
- Use polite, instructional Korean (e.g. 합니다/하세요 style).
- Keep the tone consistent with the existing Korean FastAPI docs.
+- Do not translate “You” literally as “당신”. Use “여러분” where appropriate, or omit the subject if it sounds more natural in Korean.
### Headings
diff --git a/docs/pt/docs/_llm-test.md b/docs/pt/docs/_llm-test.md
index 3da5e8a71..b59292f47 100644
--- a/docs/pt/docs/_llm-test.md
+++ b/docs/pt/docs/_llm-test.md
@@ -1,8 +1,8 @@
# Arquivo de teste de LLM { #llm-test-file }
-Este documento testa se o LLM, que traduz a documentação, entende o `general_prompt` em `scripts/translate.py` e o prompt específico do idioma em `docs/{language code}/llm-prompt.md`. O prompt específico do idioma é anexado ao `general_prompt`.
+Este documento testa se o LLM, que traduz a documentação, entende o `general_prompt` em `scripts/translate.py` e o prompt específico do idioma em `docs/{language code}/llm-prompt.md`. O prompt específico do idioma é anexado ao `general_prompt`.
-Os testes adicionados aqui serão vistos por todos os autores dos prompts específicos de idioma.
+Os testes adicionados aqui serão vistos por todos os designers dos prompts específicos de idioma.
Use da seguinte forma:
@@ -23,7 +23,7 @@ Este é um trecho de código: `foo`. E este é outro trecho de código: `bar`. E
////
-//// tab | Informações
+//// tab | Informação
O conteúdo dos trechos de código deve ser deixado como está.
@@ -45,9 +45,9 @@ O LLM provavelmente vai traduzir isso errado. O interessante é apenas se ele ma
////
-//// tab | Informações
+//// tab | Informação
-O autor do prompt pode escolher se deseja converter aspas neutras em aspas tipográficas. Também é aceitável deixá-las como estão.
+O designer do prompt pode escolher se quer converter aspas neutras em aspas tipográficas. Também é aceitável deixá-las como estão.
Veja, por exemplo, a seção `### Quotes` em `docs/de/llm-prompt.md`.
@@ -67,7 +67,7 @@ Pesado: `Yesterday, my friend wrote: "If you spell incorrectly correctly, you ha
////
-//// tab | Informações
+//// tab | Informação
... No entanto, as aspas dentro de trechos de código devem permanecer como estão.
@@ -95,24 +95,24 @@ $ fastapi run GTD
-* lt
-* XWT
-* PSGI
+* GTD
+* lt
+* XWT
+* PSGI
### O abbr fornece uma explicação { #the-abbr-gives-an-explanation }
@@ -209,12 +209,12 @@ Aqui estão algumas coisas envolvidas em elementos HTML "abbr" (algumas são inv
### O abbr fornece uma frase completa e uma explicação { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
-* MDN
-* I/O.
+* MDN
+* I/O.
////
-//// tab | Informações
+//// tab | Informação
Os atributos "title" dos elementos "abbr" são traduzidos seguindo algumas instruções específicas.
@@ -228,7 +228,7 @@ Veja a seção `### HTML abbr elements` no prompt geral em `scripts/translate.py
//// tab | Teste
-### Desenvolver uma aplicação web - um tutorial { #develop-a-webapp-a-tutorial }
+### Desenvolver uma webapp - um tutorial { #develop-a-webapp-a-tutorial }
Olá.
@@ -242,7 +242,7 @@ Olá novamente.
////
-//// tab | Informações
+//// tab | Informação
A única regra rígida para títulos é que o LLM deixe a parte do hash dentro de chaves inalterada, o que garante que os links não quebrem.
@@ -494,9 +494,9 @@ Para algumas instruções específicas do idioma, veja, por exemplo, a seção `
////
-//// tab | Informações
+//// tab | Informação
-Esta é uma lista não completa e não normativa de termos (principalmente) técnicos vistos na documentação. Pode ser útil para o autor do prompt descobrir para quais termos o LLM precisa de uma ajudinha. Por exemplo, quando ele continua revertendo uma boa tradução para uma tradução subótima. Ou quando tem problemas para conjugar/declinar um termo no seu idioma.
+Esta é uma lista não completa e não normativa de termos (principalmente) técnicos vistos na documentação. Pode ser útil para o designer do prompt descobrir para quais termos o LLM precisa de uma ajudinha. Por exemplo, quando ele continua revertendo uma boa tradução para uma tradução subótima. Ou quando tem problemas para conjugar/declinar um termo no seu idioma.
Veja, por exemplo, a seção `### List of English terms and their preferred German translations` em `docs/de/llm-prompt.md`.
diff --git a/docs/pt/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md b/docs/pt/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
index e1c3e5ab8..b3af116a2 100644
--- a/docs/pt/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
+++ b/docs/pt/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
@@ -10,7 +10,7 @@ Se você não é um "especialista" no OpenAPI, você provavelmente não precisa
Você pode definir o `operationId` do OpenAPI que será utilizado na sua *operação de rota* com o parâmetro `operation_id`.
-Você precisa ter certeza que ele é único para cada operação.
+Você deveria ter certeza que ele é único para cada operação.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py39.py hl[6] *}
@@ -18,13 +18,13 @@ Você precisa ter certeza que ele é único para cada operação.
Se você quiser utilizar o nome das funções da sua API como `operationId`s, você pode iterar sobre todos esses nomes e sobrescrever o `operation_id` em cada *operação de rota* utilizando o `APIRoute.name` dela.
-Você deve fazer isso depois de adicionar todas as suas *operações de rota*.
+Você deveria fazer isso depois de adicionar todas as suas *operações de rota*.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py39.py hl[2, 12:21, 24] *}
/// tip | Dica
-Se você chamar `app.openapi()` manualmente, os `operationId`s devem ser atualizados antes dessa chamada.
+Se você chamar `app.openapi()` manualmente, você deveria atualizar os `operationId`s antes dessa chamada.
///
@@ -44,11 +44,11 @@ Para excluir uma *operação de rota* do esquema OpenAPI gerado (e por consequê
## Descrição avançada a partir de docstring { #advanced-description-from-docstring }
-Você pode limitar as linhas utilizadas a partir de uma docstring de uma *função de operação de rota* para o OpenAPI.
+Você pode limitar as linhas utilizadas a partir da docstring de uma *função de operação de rota* para o OpenAPI.
-Adicionar um `\f` (um caractere de escape para alimentação de formulário) faz com que o **FastAPI** restrinja a saída utilizada pelo OpenAPI até esse ponto.
+Adicionar um `\f` (um caractere de escape para "form feed") faz com que o **FastAPI** trunque a saída usada para o OpenAPI até esse ponto.
-Ele não será mostrado na documentação, mas outras ferramentas (como o Sphinx) serão capazes de utilizar o resto do texto.
+Ele não será mostrado na documentação, mas outras ferramentas (como o Sphinx) serão capazes de utilizar o resto.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
@@ -131,70 +131,38 @@ E se você olhar o esquema OpenAPI resultante (na rota `/openapi.json` da sua AP
### Esquema de *operação de rota* do OpenAPI personalizado { #custom-openapi-path-operation-schema }
-O dicionário em `openapi_extra` vai ter todos os seus níveis mesclados dentro do esquema OpenAPI gerado automaticamente para a *operação de rota*.
+O dicionário em `openapi_extra` vai ser mesclado profundamente com o esquema OpenAPI gerado automaticamente para a *operação de rota*.
-Então, você pode adicionar dados extras para o esquema gerado automaticamente.
+Então, você pode adicionar dados extras ao esquema gerado automaticamente.
-Por exemplo, você poderia optar por ler e validar a requisição com seu próprio código, sem utilizar funcionalidades automatizadas do FastAPI com o Pydantic, mas você ainda pode quere definir a requisição no esquema OpenAPI.
+Por exemplo, você poderia decidir ler e validar a requisição com seu próprio código, sem usar as funcionalidades automáticas do FastAPI com o Pydantic, mas ainda assim querer definir a requisição no esquema OpenAPI.
Você pode fazer isso com `openapi_extra`:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py39.py hl[19:36, 39:40] *}
-Nesse exemplo, nós não declaramos nenhum modelo do Pydantic. Na verdade, o corpo da requisição não está nem mesmo analisado como JSON, ele é lido diretamente como `bytes` e a função `magic_data_reader()` seria a responsável por analisar ele de alguma forma.
+Nesse exemplo, nós não declaramos nenhum modelo do Pydantic. Na verdade, o corpo da requisição não está nem mesmo analisado como JSON, ele é lido diretamente como `bytes`, e a função `magic_data_reader()` seria a responsável por analisar ele de alguma forma.
De toda forma, nós podemos declarar o esquema esperado para o corpo da requisição.
### Tipo de conteúdo do OpenAPI personalizado { #custom-openapi-content-type }
-Utilizando esse mesmo truque, você pode utilizar um modelo Pydantic para definir o JSON Schema que é então incluído na seção do esquema personalizado do OpenAPI na *operação de rota*.
+Utilizando esse mesmo truque, você pode usar um modelo Pydantic para definir o JSON Schema que é então incluído na seção do esquema personalizado do OpenAPI na *operação de rota*.
-E você pode fazer isso até mesmo quando os dados da requisição não seguem o formato JSON.
+E você pode fazer isso até mesmo quando o tipo de dados na requisição não é JSON.
-Por exemplo, nesta aplicação nós não usamos a funcionalidade integrada ao FastAPI de extrair o JSON Schema dos modelos Pydantic nem a validação automática do JSON. Na verdade, estamos declarando o tipo do conteúdo da requisição como YAML, em vez de JSON:
-
-//// tab | Pydantic v2
+Por exemplo, nesta aplicação nós não usamos a funcionalidade integrada ao FastAPI de extrair o JSON Schema dos modelos Pydantic nem a validação automática para JSON. Na verdade, estamos declarando o tipo de conteúdo da requisição como YAML, em vez de JSON:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[15:20, 22] *}
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1_py39.py hl[15:20, 22] *}
-
-////
-
-/// info | Informação
-
-Na versão 1 do Pydantic, o método para obter o JSON Schema de um modelo é `Item.schema()`, na versão 2 do Pydantic, o método é `Item.model_json_schema()`.
-
-///
-
-Entretanto, mesmo que não utilizemos a funcionalidade integrada por padrão, ainda estamos usando um modelo Pydantic para gerar um JSON Schema manualmente para os dados que queremos receber no formato YAML.
+Entretanto, mesmo que não utilizemos a funcionalidade integrada por padrão, ainda estamos usando um modelo Pydantic para gerar um JSON Schema manualmente para os dados que queremos receber em YAML.
-Então utilizamos a requisição diretamente, e extraímos o corpo como `bytes`. Isso significa que o FastAPI não vai sequer tentar analisar o corpo da requisição como JSON.
+Então utilizamos a requisição diretamente e extraímos o corpo como `bytes`. Isso significa que o FastAPI não vai sequer tentar analisar o payload da requisição como JSON.
-E então no nosso código, nós analisamos o conteúdo YAML diretamente, e estamos utilizando o mesmo modelo Pydantic para validar o conteúdo YAML:
-
-//// tab | Pydantic v2
+E então no nosso código, nós analisamos o conteúdo YAML diretamente e, em seguida, estamos usando novamente o mesmo modelo Pydantic para validar o conteúdo YAML:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[24:31] *}
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1_py39.py hl[24:31] *}
-
-////
-
-/// info | Informação
-
-Na versão 1 do Pydantic, o método para analisar e validar um objeto era `Item.parse_obj()`, na versão 2 do Pydantic, o método é chamado de `Item.model_validate()`.
-
-///
-
/// tip | Dica
Aqui reutilizamos o mesmo modelo do Pydantic.
diff --git a/docs/pt/docs/advanced/settings.md b/docs/pt/docs/advanced/settings.md
index 6f5b7feae..28411269b 100644
--- a/docs/pt/docs/advanced/settings.md
+++ b/docs/pt/docs/advanced/settings.md
@@ -46,12 +46,6 @@ $ pip install "fastapi[all]"
+
## **Typer**, o FastAPI das interfaces de linhas de comando { #typer-the-fastapi-of-clis }
-Se você estiver construindo uma aplicação CLI para ser utilizada em um terminal ao invés de uma aplicação web, dê uma olhada no **Typer**.
+Se você estiver construindo uma aplicação CLI para ser utilizada no terminal ao invés de uma API web, dê uma olhada no **Typer**.
-**Typer** é o irmão menor do FastAPI. E seu propósito é ser o **FastAPI das _CLIs_**. ⌨️ 🚀
+**Typer** é o irmão menor do FastAPI. E seu propósito é ser o **FastAPI das CLIs**. ⌨️ 🚀
## Requisitos { #requirements }
@@ -255,10 +261,10 @@ Você verá a resposta JSON como:
Você acabou de criar uma API que:
-* Recebe requisições HTTP nas _rotas_ `/` e `/items/{item_id}`.
-* Ambas _rotas_ fazem operações `GET` (também conhecido como _métodos_ HTTP).
-* A _rota_ `/items/{item_id}` tem um _parâmetro de rota_ `item_id` que deve ser um `int`.
-* A _rota_ `/items/{item_id}` tem um _parâmetro query_ `q` `str` opcional.
+* Recebe requisições HTTP nos _paths_ `/` e `/items/{item_id}`.
+* Ambos _paths_ fazem operações `GET` (também conhecido como _métodos_ HTTP).
+* O _path_ `/items/{item_id}` tem um _parâmetro de path_ `item_id` que deve ser um `int`.
+* O _path_ `/items/{item_id}` tem um _parâmetro query_ `q` `str` opcional.
### Documentação Interativa da API { #interactive-api-docs }
@@ -278,7 +284,7 @@ Você verá a documentação automática alternativa (fornecida por http://127.0.0.1:8000/redoc.
-* A documentação alternativa também irá refletir o novo parâmetro da _query_ e o corpo:
+* A documentação alternativa também irá refletir o novo parâmetro query e o corpo:
@@ -368,15 +374,15 @@ item: Item
* Validação de dados:
* Erros automáticos e claros quando o dado é inválido.
* Validação até para objetos JSON profundamente aninhados.
-* Conversão de dados de entrada: vindo da rede para dados e tipos Python. Consegue ler:
+* Conversão de dados de entrada: vindo da rede para dados e tipos Python. Consegue ler:
* JSON.
- * Parâmetros de rota.
- * Parâmetros de _query_ .
- * _Cookies_.
+ * Parâmetros de path.
+ * Parâmetros query.
+ * Cookies.
* Cabeçalhos.
* Formulários.
* Arquivos.
-* Conversão de dados de saída de tipos e dados Python para dados de rede (como JSON):
+* Conversão de dados de saída: convertendo de tipos e dados Python para dados de rede (como JSON):
* Converte tipos Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list` etc).
* Objetos `datetime`.
* Objetos `UUID`.
@@ -390,17 +396,17 @@ item: Item
Voltando ao código do exemplo anterior, **FastAPI** irá:
-* Validar que existe um `item_id` na rota para requisições `GET` e `PUT`.
+* Validar que existe um `item_id` no path para requisições `GET` e `PUT`.
* Validar que `item_id` é do tipo `int` para requisições `GET` e `PUT`.
- * Se não é validado, o cliente verá um útil, claro erro.
-* Verificar se existe um parâmetro de _query_ opcional nomeado como `q` (como em `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) para requisições `GET`.
+ * Se não for, o cliente verá um erro útil e claro.
+* Verificar se existe um parâmetro query opcional nomeado como `q` (como em `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) para requisições `GET`.
* Como o parâmetro `q` é declarado com `= None`, ele é opcional.
- * Sem o `None` ele poderia ser obrigatório (como o corpo no caso de `PUT`).
+ * Sem o `None` ele seria obrigatório (como o corpo no caso de `PUT`).
* Para requisições `PUT` para `/items/{item_id}`, lerá o corpo como JSON:
* Verifica que tem um atributo obrigatório `name` que deve ser `str`.
- * Verifica que tem um atributo obrigatório `price` que deve ser `float`.
- * Verifica que tem an atributo opcional `is_offer`, que deve ser `bool`, se presente.
- * Tudo isso também funciona para objetos JSON profundamente aninhados.
+ * Verifica que tem um atributo obrigatório `price` que tem que ser um `float`.
+ * Verifica que tem um atributo opcional `is_offer`, que deve ser um `bool`, se presente.
+ * Tudo isso também funcionaria para objetos JSON profundamente aninhados.
* Converter de e para JSON automaticamente.
* Documentar tudo com OpenAPI, que poderá ser usado por:
* Sistemas de documentação interativos.
@@ -409,7 +415,7 @@ Voltando ao código do exemplo anterior, **FastAPI** irá:
---
-Nós apenas arranhamos a superfície, mas você já tem idéia de como tudo funciona.
+Nós apenas arranhamos a superfície, mas você já tem ideia de como tudo funciona.
Experimente mudar a seguinte linha:
@@ -437,22 +443,22 @@ Para um exemplo mais completo incluindo mais recursos, veja Injeção de Dependência**.
-* Segurança e autenticação, incluindo suporte para **OAuth2** com autenticação **JWT tokens** e **HTTP Basic**.
+* Declaração de **parâmetros** de diferentes lugares como: **cabeçalhos**, **cookies**, **campos de formulários** e **arquivos**.
+* Como configurar **limitações de validação** como `maximum_length` ou `regex`.
+* Um poderoso e fácil de usar sistema de **Injeção de Dependência**.
+* Segurança e autenticação, incluindo suporte para **OAuth2** com autenticação com **JWT tokens** e **HTTP Basic**.
* Técnicas mais avançadas (mas igualmente fáceis) para declaração de **modelos JSON profundamente aninhados** (graças ao Pydantic).
* Integrações **GraphQL** com o Strawberry e outras bibliotecas.
* Muitos recursos extras (graças ao Starlette) como:
* **WebSockets**
- * testes extrememamente fáceis baseados em HTTPX e `pytest`
+ * testes extremamente fáceis baseados em HTTPX e `pytest`
* **CORS**
* **Cookie Sessions**
* ...e mais.
### Implemente sua aplicação (opcional) { #deploy-your-app-optional }
-Você pode opcionalmente implantar sua aplicação FastAPI na FastAPI Cloud, inscreva-se na lista de espera se ainda não o fez. 🚀
+Você pode opcionalmente implantar sua aplicação FastAPI na FastAPI Cloud, vá e entre na lista de espera se ainda não o fez. 🚀
Se você já tem uma conta na **FastAPI Cloud** (nós convidamos você da lista de espera 😉), pode implantar sua aplicação com um único comando.
@@ -506,7 +512,7 @@ Siga os tutoriais do seu provedor de nuvem para implantar aplicações FastAPI c
Testes de performance da _Independent TechEmpower_ mostram aplicações **FastAPI** rodando sob Uvicorn como um dos _frameworks_ Python mais rápidos disponíveis, somente atrás de Starlette e Uvicorn (utilizados internamente pelo FastAPI). (*)
-Para entender mais sobre performance, veja a seção Comparações.
+Para entender mais sobre isso, veja a seção Comparações.
## Dependências { #dependencies }
@@ -514,7 +520,7 @@ O FastAPI depende do Pydantic e do Starlette.
### Dependências `standard` { #standard-dependencies }
-Quando você instala o FastAPI com `pip install "fastapi[standard]"`, ele vêm com o grupo `standard` (padrão) de dependências opcionais:
+Quando você instala o FastAPI com `pip install "fastapi[standard]"`, ele vem com o grupo `standard` de dependências opcionais:
Utilizado pelo Pydantic:
@@ -524,7 +530,7 @@ Utilizado pelo Starlette:
* httpx - Obrigatório caso você queira utilizar o `TestClient`.
* jinja2 - Obrigatório se você quer utilizar a configuração padrão de templates.
-* python-multipart - Obrigatório se você deseja suporte a "parsing" de formulário, com `request.form()`.
+* python-multipart - Obrigatório se você deseja suporte a "parsing" de formulário, com `request.form()`.
Utilizado pelo FastAPI:
@@ -547,7 +553,7 @@ Existem algumas dependências adicionais que você pode querer instalar.
Dependências opcionais adicionais do Pydantic:
* pydantic-settings - para gerenciamento de configurações.
-* pydantic-extra-types - tipos extras para serem utilizados com o Pydantic.
+* pydantic-extra-types - para tipos extras a serem utilizados com o Pydantic.
Dependências opcionais adicionais do FastAPI:
diff --git a/docs/pt/docs/tutorial/bigger-applications.md b/docs/pt/docs/tutorial/bigger-applications.md
index 9dec7b196..87bd13375 100644
--- a/docs/pt/docs/tutorial/bigger-applications.md
+++ b/docs/pt/docs/tutorial/bigger-applications.md
@@ -31,7 +31,7 @@ Digamos que você tenha uma estrutura de arquivos como esta:
/// tip | Dica
-Existem vários arquivos `__init__.py` presentes em cada diretório ou subdiretório.
+Existem vários arquivos `__init__.py`: um em cada diretório ou subdiretório.
Isso permite a importação de código de um arquivo para outro.
@@ -43,32 +43,32 @@ from app.routers import items
///
-* O diretório `app` contém todo o código da aplicação. Ele possui um arquivo `app/__init__.py` vazio, o que o torna um "pacote Python" (uma coleção de "módulos Python"): `app`.
-* Dentro dele, o arquivo `app/main.py` está localizado em um pacote Python (diretório com `__init__.py`). Portanto, ele é um "módulo" desse pacote: `app.main`.
-* Existem também um arquivo `app/dependencies.py`, assim como o `app/main.py`, ele é um "módulo": `app.dependencies`.
+* O diretório `app` contém tudo. E possui um arquivo vazio `app/__init__.py`, então ele é um "pacote Python" (uma coleção de "módulos Python"): `app`.
+* Ele contém um arquivo `app/main.py`. Como está dentro de um pacote Python (um diretório com um arquivo `__init__.py`), ele é um "módulo" desse pacote: `app.main`.
+* Existe também um arquivo `app/dependencies.py`, assim como `app/main.py`, ele é um "módulo": `app.dependencies`.
* Há um subdiretório `app/routers/` com outro arquivo `__init__.py`, então ele é um "subpacote Python": `app.routers`.
-* O arquivo `app/routers/items.py` está dentro de um pacote, `app/routers/`, portanto, é um "submódulo": `app.routers.items`.
-* O mesmo com `app/routers/users.py`, ele é outro submódulo: `app.routers.users`.
-* Há também um subdiretório `app/internal/` com outro arquivo `__init__.py`, então ele é outro "subpacote Python":`app.internal`.
+* O arquivo `app/routers/items.py` está dentro de um pacote, `app/routers/`, portanto é um submódulo: `app.routers.items`.
+* O mesmo com `app/routers/users.py`, ele é outro submódulo: `app.routers.users`.
+* Há também um subdiretório `app/internal/` com outro arquivo `__init__.py`, então ele é outro "subpacote Python": `app.internal`.
* E o arquivo `app/internal/admin.py` é outro submódulo: `app.internal.admin`.
A mesma estrutura de arquivos com comentários:
-```
+```bash
.
-├── app # "app" é um pacote Python
-│ ├── __init__.py # este arquivo torna "app" um "pacote Python"
-│ ├── main.py # "main" módulo, e.g. import app.main
-│ ├── dependencies.py # "dependencies" módulo, e.g. import app.dependencies
-│ └── routers # "routers" é um "subpacote Python"
-│ │ ├── __init__.py # torna "routers" um "subpacote Python"
-│ │ ├── items.py # "items" submódulo, e.g. import app.routers.items
-│ │ └── users.py # "users" submódulo, e.g. import app.routers.users
-│ └── internal # "internal" é um "subpacote Python"
-│ ├── __init__.py # torna "internal" um "subpacote Python"
-│ └── admin.py # "admin" submódulo, e.g. import app.internal.admin
+├── app # "app" is a Python package
+│ ├── __init__.py # this file makes "app" a "Python package"
+│ ├── main.py # "main" module, e.g. import app.main
+│ ├── dependencies.py # "dependencies" module, e.g. import app.dependencies
+│ └── routers # "routers" is a "Python subpackage"
+│ │ ├── __init__.py # makes "routers" a "Python subpackage"
+│ │ ├── items.py # "items" submodule, e.g. import app.routers.items
+│ │ └── users.py # "users" submodule, e.g. import app.routers.users
+│ └── internal # "internal" is a "Python subpackage"
+│ ├── __init__.py # makes "internal" a "Python subpackage"
+│ └── admin.py # "admin" submodule, e.g. import app.internal.admin
```
## `APIRouter` { #apirouter }
@@ -79,11 +79,11 @@ Você quer manter as *operações de rota* relacionadas aos seus usuários separ
Mas ele ainda faz parte da mesma aplicação/web API **FastAPI** (faz parte do mesmo "pacote Python").
-Você pode criar as *operações de rotas* para esse módulo usando o `APIRouter`.
+Você pode criar as *operações de rota* para esse módulo usando o `APIRouter`.
### Importe `APIRouter` { #import-apirouter }
-você o importa e cria uma "instância" da mesma maneira que faria com a classe `FastAPI`:
+Você o importa e cria uma "instância" da mesma maneira que faria com a classe `FastAPI`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
@@ -91,7 +91,7 @@ você o importa e cria uma "instância" da mesma maneira que faria com a classe
E então você o utiliza para declarar suas *operações de rota*.
-Utilize-o da mesma maneira que utilizaria a classe `FastAPI`:
+Utilize-o da mesma maneira que utilizaria a classe `FastAPI`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}
@@ -151,7 +151,7 @@ Então, em vez de adicionar tudo isso a cada *operação de rota*, podemos adici
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
-Como o caminho de cada *operação de rota* deve começar com `/`, como em:
+Como o path de cada *operação de rota* tem que começar com `/`, como em:
```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
@@ -163,9 +163,9 @@ async def read_item(item_id: str):
Então, o prefixo neste caso é `/items`.
-Também podemos adicionar uma lista de `tags` e `responses` extras que serão aplicadas a todas as *operações de rota* incluídas neste roteador.
+Também podemos adicionar uma list de `tags` e `responses` extras que serão aplicadas a todas as *operações de rota* incluídas neste router.
-E podemos adicionar uma lista de `dependencies` que serão adicionadas a todas as *operações de rota* no roteador e serão executadas/resolvidas para cada request feita a elas.
+E podemos adicionar uma list de `dependencies` que serão adicionadas a todas as *operações de rota* no router e serão executadas/resolvidas para cada request feita a elas.
/// tip | Dica
@@ -173,7 +173,7 @@ Observe que, assim como [dependências em *decoradores de operação de rota*](d
///
-O resultado final é que os caminhos dos itens agora são:
+O resultado final é que os paths dos itens agora são:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
@@ -183,9 +183,9 @@ O resultado final é que os caminhos dos itens agora são:
* Elas serão marcadas com uma lista de tags que contêm uma única string `"items"`.
* Essas "tags" são especialmente úteis para os sistemas de documentação interativa automática (usando OpenAPI).
* Todas elas incluirão as `responses` predefinidas.
-* Todas essas *operações de rota* terão a lista de `dependencies` avaliada/executada antes delas.
+* Todas essas *operações de rota* terão a list de `dependencies` avaliada/executada antes delas.
* Se você também declarar dependências em uma *operação de rota* específica, **elas também serão executadas**.
- * As dependências do roteador são executadas primeiro, depois as [`dependencies` no decorador](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank} e, em seguida, as dependências de parâmetros normais.
+ * As dependências do router são executadas primeiro, depois as [`dependencies` no decorador](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank} e, em seguida, as dependências de parâmetros normais.
* Você também pode adicionar [dependências de `Segurança` com `scopes`](../advanced/security/oauth2-scopes.md){.internal-link target=_blank}.
/// tip | Dica
@@ -246,7 +246,7 @@ from ..dependencies import get_token_header
significa:
-* Começando no mesmo pacote em que este módulo (o arquivo `app/routers/items.py`) reside (o diretório `app/routers/`)...
+* Começando no mesmo pacote em que este módulo (o arquivo `app/routers/items.py`) vive (o diretório `app/routers/`)...
* vá para o pacote pai (o diretório `app/`)...
* e lá, encontre o módulo `dependencies` (o arquivo em `app/dependencies.py`)...
* e dele, importe a função `get_token_header`.
@@ -283,9 +283,9 @@ Mas ainda podemos adicionar _mais_ `tags` que serão aplicadas a uma *operação
/// tip | Dica
-Esta última operação de caminho terá a combinação de tags: `["items", "custom"]`.
+Esta última operação de rota terá a combinação de tags: `["items", "custom"]`.
-E também terá ambas as respostas na documentação, uma para `404` e uma para `403`.
+E também terá ambas as responses na documentação, uma para `404` e uma para `403`.
///
@@ -325,7 +325,7 @@ from .routers import items, users
significa:
-* Começando no mesmo pacote em que este módulo (o arquivo `app/main.py`) reside (o diretório `app/`)...
+* Começando no mesmo pacote em que este módulo (o arquivo `app/main.py`) vive (o diretório `app/`)...
* procure o subpacote `routers` (o diretório em `app/routers/`)...
* e dele, importe o submódulo `items` (o arquivo em `app/routers/items.py`) e `users` (o arquivo em `app/routers/users.py`)...
@@ -376,7 +376,7 @@ Então, para poder usar ambos no mesmo arquivo, importamos os submódulos direta
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[5] title["app/main.py"] *}
-### Inclua os `APIRouter`s para `usuários` e `itens` { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
+### Inclua os `APIRouter`s para `users` e `items` { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
Agora, vamos incluir os `router`s dos submódulos `users` e `items`:
@@ -392,7 +392,7 @@ E `items.router` contém o `APIRouter` dentro do arquivo `app/routers/items.py`.
Com `app.include_router()` podemos adicionar cada `APIRouter` ao aplicativo principal `FastAPI`.
-Ele incluirá todas as rotas daquele roteador como parte dele.
+Ele incluirá todas as rotas daquele router como parte dele.
/// note | Detalhes Técnicos
@@ -404,7 +404,7 @@ Então, nos bastidores, ele realmente funcionará como se tudo fosse o mesmo apl
/// check | Verifique
-Você não precisa se preocupar com desempenho ao incluir roteadores.
+Você não precisa se preocupar com desempenho ao incluir routers.
Isso levará microssegundos e só acontecerá na inicialização.
@@ -453,7 +453,7 @@ e funcionará corretamente, junto com todas as outras *operações de rota* adic
/// note | Detalhes Técnicos Avançados
-**Observação**: este é um detalhe muito técnico que você provavelmente pode **simplesmente pular**.
+**Nota**: este é um detalhe muito técnico que você provavelmente pode **simplesmente pular**.
---
@@ -479,15 +479,15 @@ $ fastapi dev app/main.py
-E abra os documentos em http://127.0.0.1:8000/docs.
+E abra a documentação em http://127.0.0.1:8000/docs.
-Você verá a documentação automática da API, incluindo os caminhos de todos os submódulos, usando os caminhos (e prefixos) corretos e as tags corretas:
+Você verá a documentação automática da API, incluindo os paths de todos os submódulos, usando os paths (e prefixos) corretos e as tags corretas:
-## Inclua o mesmo roteador várias vezes com `prefix` diferentes { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
+## Inclua o mesmo router várias vezes com `prefix` diferentes { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
-Você também pode usar `.include_router()` várias vezes com o *mesmo* roteador usando prefixos diferentes.
+Você também pode usar `.include_router()` várias vezes com o *mesmo* router usando prefixos diferentes.
Isso pode ser útil, por exemplo, para expor a mesma API sob prefixos diferentes, por exemplo, `/api/v1` e `/api/latest`.
@@ -495,10 +495,10 @@ Esse é um uso avançado que você pode não precisar, mas está lá caso precis
## Inclua um `APIRouter` em outro { #include-an-apirouter-in-another }
-Da mesma forma que você pode incluir um `APIRouter` em um aplicativo `FastAPI`, você pode incluir um `APIRouter` em outro `APIRouter` usando:
+Da mesma forma que você pode incluir um `APIRouter` em uma aplicação `FastAPI`, você pode incluir um `APIRouter` em outro `APIRouter` usando:
```Python
router.include_router(other_router)
```
-Certifique-se de fazer isso antes de incluir `router` no aplicativo `FastAPI`, para que as *operações de rota* de `other_router` também sejam incluídas.
+Certifique-se de fazer isso antes de incluir `router` na aplicação `FastAPI`, para que as *operações de rota* de `other_router` também sejam incluídas.
diff --git a/docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md b/docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md
index 67bf68492..95f89c8d2 100644
--- a/docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md
+++ b/docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md
@@ -1,6 +1,6 @@
# Corpo - Atualizações { #body-updates }
-## Atualização de dados existentes com `PUT` { #update-replacing-with-put }
+## Atualização substituindo com `PUT` { #update-replacing-with-put }
Para atualizar um item, você pode usar a operação HTTP `PUT`.
@@ -22,13 +22,13 @@ Isso significa que, se você quiser atualizar o item `bar` usando `PUT` com um c
}
```
-Como ele não inclui o atributo já armazenado `"tax": 20.2`, o modelo de entrada assumiria o valor padrão de `"tax": 10.5`.
+como ele não inclui o atributo já armazenado `"tax": 20.2`, o modelo de entrada assumiria o valor padrão de `"tax": 10.5`.
E os dados seriam salvos com esse "novo" `tax` de `10.5`.
## Atualizações parciais com `PATCH` { #partial-updates-with-patch }
-Você também pode usar a operação HTTP `PATCH` para atualizar parcialmente os dados.
+Você também pode usar a operação HTTP `PATCH` para atualizar dados *parcialmente*.
Isso significa que você pode enviar apenas os dados que deseja atualizar, deixando o restante intacto.
@@ -40,25 +40,17 @@ E muitas equipes usam apenas `PUT`, mesmo para atualizações parciais.
Você é **livre** para usá-los como preferir, **FastAPI** não impõe restrições.
-Mas este guia te dá uma ideia de como eles são destinados a serem usados.
+Mas este guia mostra, mais ou menos, como eles são destinados a serem usados.
///
### Usando o parâmetro `exclude_unset` do Pydantic { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }
-Se você quiser receber atualizações parciais, é muito útil usar o parâmetro `exclude_unset` no método `.model_dump()` do modelo do Pydantic.
+Se você quiser receber atualizações parciais, é muito útil usar o parâmetro `exclude_unset` no `.model_dump()` do modelo do Pydantic.
Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
-/// info | Informação
-
-No Pydantic v1, o método que era chamado `.dict()` e foi descontinuado (mas ainda suportado) no Pydantic v2. Agora, deve-se usar o método `.model_dump()`.
-
-Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` a partir do Pydantic v2.
-
-///
-
-Isso gera um `dict` com apenas os dados definidos ao criar o modelo `item`, excluindo os valores padrão.
+Isso geraria um `dict` com apenas os dados que foram definidos ao criar o modelo `item`, excluindo os valores padrão.
Então, você pode usar isso para gerar um `dict` com apenas os dados definidos (enviados na solicitação), omitindo valores padrão:
@@ -68,31 +60,23 @@ Então, você pode usar isso para gerar um `dict` com apenas os dados definidos
Agora, você pode criar uma cópia do modelo existente usando `.model_copy()`, e passar o parâmetro `update` com um `dict` contendo os dados para atualizar.
-/// info | Informação
-
-No Pydantic v1, o método era chamado `.copy()`, ele foi descontinuado (mas ainda suportado) no Pydantic v2, e renomeado para `.model_copy()`.
-
-Os exemplos aqui usam `.copy()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_copy()` com o Pydantic v2.
-
-///
-
Como `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
### Recapitulando as atualizações parciais { #partial-updates-recap }
-Resumindo, para aplicar atualizações parciais você pode:
+Resumindo, para aplicar atualizações parciais você deveria:
* (Opcionalmente) usar `PATCH` em vez de `PUT`.
* Recuperar os dados armazenados.
* Colocar esses dados em um modelo do Pydantic.
* Gerar um `dict` sem valores padrão a partir do modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
- * Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores definidos pelo usuário, em vez de substituir os valores já armazenados com valores padrão em seu modelo.
+ * Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores realmente definidos pelo usuário, em vez de substituir valores já armazenados por valores padrão do modelo.
* Criar uma cópia do modelo armazenado, atualizando seus atributos com as atualizações parciais recebidas (usando o parâmetro `update`).
-* Converter o modelo copiado em algo que possa ser armazenado no seu banco de dados (por exemplo, usando o `jsonable_encoder`).
- * Isso é comparável ao uso do método `.model_dump()`, mas garante (e converte) os valores para tipos de dados que possam ser convertidos em JSON, por exemplo, `datetime` para `str`.
-* Salvar os dados no seu banco de dados.
+* Converter o modelo copiado em algo que possa ser armazenado no seu BD (por exemplo, usando o `jsonable_encoder`).
+ * Isso é comparável a usar o método `.model_dump()` do modelo novamente, mas garante (e converte) os valores para tipos de dados que possam ser convertidos em JSON, por exemplo, `datetime` para `str`.
+* Salvar os dados no seu BD.
* Retornar o modelo atualizado.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}
@@ -109,8 +93,8 @@ Mas o exemplo aqui usa `PATCH` porque foi criado para esses casos de uso.
Observe que o modelo de entrada ainda é validado.
-Portanto, se você quiser receber atualizações parciais que possam omitir todos os atributos, precisará ter um modelo com todos os atributos marcados como opcionais (com valores padrão ou `None`).
+Portanto, se você quiser receber atualizações parciais que possam omitir todos os atributos, você precisa ter um modelo com todos os atributos marcados como opcionais (com valores padrão ou `None`).
-Para distinguir os modelos com todos os valores opcionais para **atualizações** e modelos com valores obrigatórios para **criação**, você pode usar as ideias descritas em [Modelos Adicionais](extra-models.md){.internal-link target=_blank}.
+Para distinguir entre os modelos com todos os valores opcionais para **atualizações** e modelos com valores obrigatórios para **criação**, você pode usar as ideias descritas em [Modelos Adicionais](extra-models.md){.internal-link target=_blank}.
///
diff --git a/docs/pt/docs/tutorial/body.md b/docs/pt/docs/tutorial/body.md
index 1330f4458..669334439 100644
--- a/docs/pt/docs/tutorial/body.md
+++ b/docs/pt/docs/tutorial/body.md
@@ -10,11 +10,11 @@ Para declarar um corpo da **requisição**, você utiliza os modelos do 0.95.0) exigiam que você usasse `Query` como valor padrão do seu parâmetro, em vez de colocá-lo em `Annotated`. É muito provável que você veja código assim por aí, então vou te explicar.
+Versões anteriores do FastAPI (antes de 0.95.0) exigiam que você usasse `Query` como valor padrão do seu parâmetro, em vez de colocá-lo em `Annotated`, há uma grande chance de você ver código usando isso por aí, então vou explicar.
/// tip | Dica
@@ -192,7 +192,7 @@ Você também pode adicionar um parâmetro `min_length`:
## Adicione expressões regulares { #add-regular-expressions }
-Você pode definir um `pattern` de expressão regular que o parâmetro deve corresponder:
+Você pode definir um `pattern` de expressão regular que o parâmetro deve corresponder:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_an_py310.py hl[11] *}
@@ -206,20 +206,6 @@ Se você se sentir perdido com essas ideias de **"expressão regular"**, não se
Agora você sabe que, sempre que precisar delas, pode usá-las no **FastAPI**.
-### Pydantic v1 `regex` em vez de `pattern` { #pydantic-v1-regex-instead-of-pattern }
-
-Antes da versão 2 do Pydantic e antes do FastAPI 0.100.0, o parâmetro se chamava `regex` em vez de `pattern`, mas agora está descontinuado.
-
-Você ainda pode ver algum código usando isso:
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_regex_an_py310.py hl[11] *}
-
-////
-
-Mas saiba que isso está descontinuado e deve ser atualizado para usar o novo parâmetro `pattern`. 🤓
-
## Valores padrão { #default-values }
Você pode, claro, usar valores padrão diferentes de `None`.
@@ -280,7 +266,7 @@ Então, com uma URL como:
http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar
```
-você receberá os múltiplos valores do *parâmetro de consulta* `q` (`foo` e `bar`) em uma `list` Python dentro da sua *função de operação de rota*, no *parâmetro da função* `q`.
+você receberia os múltiplos valores dos *parâmetros de consulta* `q` (`foo` e `bar`) em uma `list` Python dentro da sua *função de operação de rota*, no *parâmetro da função* `q`.
Assim, a resposta para essa URL seria:
@@ -350,7 +336,7 @@ Essas informações serão incluídas no OpenAPI gerado e usadas pelas interface
Tenha em mente que ferramentas diferentes podem ter níveis diferentes de suporte ao OpenAPI.
-Algumas delas podem ainda não mostrar todas as informações extras declaradas, embora na maioria dos casos o recurso ausente já esteja planejado para desenvolvimento.
+Algumas delas podem ainda não mostrar todas as informações extras declaradas, embora na maioria dos casos a funcionalidade ausente já esteja planejada para desenvolvimento.
///
@@ -386,7 +372,7 @@ Então você pode declarar um `alias`, e esse alias será usado para encontrar o
Agora digamos que você não gosta mais desse parâmetro.
-Você tem que deixá-lo por um tempo, pois há clientes usando-o, mas quer que a documentação mostre claramente que ele está descontinuado.
+Você tem que deixá-lo por um tempo, pois há clientes usando-o, mas quer que a documentação mostre claramente que ele está deprecated.
Então passe o parâmetro `deprecated=True` para `Query`:
@@ -416,7 +402,7 @@ O Pydantic também tem ISBN ou com `imdb-` para um ID de URL de filme IMDB:
+Por exemplo, este validador personalizado verifica se o ID do item começa com `isbn-` para um número de livro ISBN ou com `imdb-` para um ID de URL de filme IMDB:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
@@ -428,7 +414,7 @@ Isso está disponível com a versão 2 do Pydantic ou superior. 😎
/// tip | Dica
-Se você precisar fazer qualquer tipo de validação que exija comunicação com algum **componente externo**, como um banco de dados ou outra API, você deve usar **Dependências do FastAPI** em vez disso; você aprenderá sobre elas mais adiante.
+Se você precisar fazer qualquer tipo de validação que exija comunicação com algum **componente externo**, como um banco de dados ou outra API, você deveria usar **Dependências do FastAPI** em vez disso; você aprenderá sobre elas mais adiante.
Esses validadores personalizados são para coisas que podem ser verificadas **apenas** com os **mesmos dados** fornecidos na requisição.
@@ -440,7 +426,7 @@ O ponto importante é apenas usar **`AfterValidator` com uma função dentro de
---
-Mas se você está curioso sobre este exemplo específico e ainda entretido, aqui vão alguns detalhes extras.
+Mas se você estiver curioso sobre este exemplo de código específico e ainda entretido, aqui vão alguns detalhes extras.
#### String com `value.startswith()` { #string-with-value-startswith }
@@ -450,7 +436,7 @@ Percebeu? Uma string usando `value.startswith()` pode receber uma tupla, e verif
#### Um item aleatório { #a-random-item }
-Com `data.items()` obtemos um objeto iterável com tuplas contendo a chave e o valor de cada item do dicionário.
+Com `data.items()` obtemos um objeto iterável com tuplas contendo a chave e o valor de cada item do dicionário.
Convertimos esse objeto iterável em uma `list` adequada com `list(data.items())`.
diff --git a/docs/pt/docs/tutorial/response-model.md b/docs/pt/docs/tutorial/response-model.md
index dc66bb46c..8a7a71248 100644
--- a/docs/pt/docs/tutorial/response-model.md
+++ b/docs/pt/docs/tutorial/response-model.md
@@ -252,20 +252,6 @@ Então, se você enviar uma solicitação para essa *operação de rota* para o
/// info | Informação
-No Pydantic v1, o método era chamado `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda suportado) no Pydantic v2 e renomeado para `.model_dump()`.
-
-Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` em vez disso se puder usar Pydantic v2.
-
-///
-
-/// info | Informação
-
-O FastAPI usa `.dict()` do modelo Pydantic com seu parâmetro `exclude_unset` para chegar a isso.
-
-///
-
-/// info | Informação
-
Você também pode usar:
* `response_model_exclude_defaults=True`
diff --git a/docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md b/docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md
index bddd320cd..2d62ffd85 100644
--- a/docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md
+++ b/docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md
@@ -8,39 +8,17 @@ Aqui estão várias maneiras de fazer isso.
Você pode declarar `examples` para um modelo Pydantic que serão adicionados ao JSON Schema gerado.
-//// tab | Pydantic v2
-
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_pv1_py310.py hl[13:23] *}
-
-////
-
Essas informações extras serão adicionadas como estão ao **JSON Schema** de saída para esse modelo e serão usadas na documentação da API.
-//// tab | Pydantic v2
-
-Na versão 2 do Pydantic, você usaria o atributo `model_config`, que recebe um `dict`, conforme descrito na documentação do Pydantic: Configuration.
+Você pode usar o atributo `model_config`, que recebe um `dict`, conforme descrito na documentação do Pydantic: Configuration.
Você pode definir `"json_schema_extra"` com um `dict` contendo quaisquer dados adicionais que você queira que apareçam no JSON Schema gerado, incluindo `examples`.
-////
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-//// tab | Pydantic v1
-
-Na versão 1 do Pydantic, você usaria uma classe interna `Config` e `schema_extra`, conforme descrito na documentação do Pydantic: Schema customization.
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-Você pode definir `schema_extra` com um `dict` contendo quaisquer dados adicionais que você queira que apareçam no JSON Schema gerado, incluindo `examples`.
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-////
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/// tip | Dica
-Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras personalizadas.
+Você poderia usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras personalizadas.
Por exemplo, você poderia usá-la para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.
@@ -50,7 +28,7 @@ Por exemplo, você poderia usá-la para adicionar metadados para uma interface d
O OpenAPI 3.1.0 (usado desde o FastAPI 0.99.0) adicionou suporte a `examples`, que faz parte do padrão **JSON Schema**.
-Antes disso, ele suportava apenas a palavra‑chave `example` com um único exemplo. Isso ainda é suportado pelo OpenAPI 3.1.0, mas é descontinuado e não faz parte do padrão JSON Schema. Portanto, é recomendado migrar de `example` para `examples`. 🤓
+Antes disso, ele suportava apenas a palavra‑chave `example` com um único exemplo. Isso ainda é suportado pelo OpenAPI 3.1.0, mas é descontinuado e não faz parte do padrão JSON Schema. Portanto, você é incentivado a migrar de `example` para `examples`. 🤓
Você pode ler mais no final desta página.
@@ -102,7 +80,7 @@ No entanto, no momento em que isto foi escrito,
Antes do **JSON Schema** suportar `examples`, o OpenAPI já tinha suporte para um campo diferente também chamado `examples`.
-Esse `examples` específico do OpenAPI vai em outra seção da especificação. Ele fica nos **detalhes de cada função de operação de rota**, não dentro de cada JSON Schema.
+Esse `examples` **específico do OpenAPI** vai em outra seção da especificação OpenAPI. Ele fica nos **detalhes de cada *operação de rota***, não dentro de cada JSON Schema.
E o Swagger UI tem suportado esse campo `examples` particular há algum tempo. Então, você pode usá-lo para **mostrar** diferentes **exemplos na UI da documentação**.
@@ -189,9 +167,9 @@ Depois, o JSON Schema adicionou um campo