-
-
+
+
diff --git a/docs/az/docs/index.md b/docs/az/docs/index.md
new file mode 100644
index 000000000..a22706512
--- /dev/null
+++ b/docs/az/docs/index.md
@@ -0,0 +1,469 @@
+
+ 
+
+ FastAPI framework, yüksək məshuldarlı, öyrənməsi asan, çevik kodlama, istifadəyə hazırdır +
+ + +--- + +**Sənədlər**: https://fastapi.tiangolo.com + +**Qaynaq Kodu**: https://github.com/tiangolo/fastapi + +--- + +FastAPI Python 3.8+ ilə API yaratmaq üçün standart Python tip məsləhətlərinə əsaslanan, müasir, sürətli (yüksək performanslı) framework-dür. + +Əsas xüsusiyyətləri bunlardır: + +* **Sürətli**: Çox yüksək performans, **NodeJS** və **Go** səviyyəsində (Starlette və Pydantic-ə təşəkkürlər). [Ən sürətli Python frameworklərindən biridir](#performans). +* **Çevik kodlama**: Funksiyanallıqları inkişaf etdirmək sürətini təxminən 200%-dən 300%-ə qədər artırın. * +* **Daha az xəta**: İnsan (developer) tərəfindən törədilən səhvlərin təxminən 40% -ni azaldın. * +* **İntuitiv**: Əla redaktor dəstəyi. Hər yerdə otomatik tamamlama. Xətaları müəyyənləşdirməyə daha az vaxt sərf edəcəksiniz. +* **Asan**: İstifadəsi və öyrənilməsi asan olması üçün nəzərdə tutulmuşdur. Sənədləri oxumaq üçün daha az vaxt ayıracaqsınız. +* **Qısa**: Kod təkrarlanmasını minimuma endirin. Hər bir parametr tərifində birdən çox xüsusiyyət ilə və daha az səhvlə qarşılaşacaqsınız. +* **Güclü**: Avtomatik və interaktiv sənədlərlə birlikdə istifadəyə hazır kod əldə edə bilərsiniz. +* **Standartlara əsaslanan**: API-lar üçün açıq standartlara əsaslanır (və tam uyğun gəlir): OpenAPI (əvvəlki adı ilə Swagger) və JSON Schema. + +* Bu fikirlər daxili development komandasının hazırladıqları məhsulların sınaqlarına əsaslanır. + +## Sponsorlar + + + +{% if sponsors %} +{% for sponsor in sponsors.gold -%} +
+
+Əgər siz veb API əvəzinə terminalda istifadə ediləcək CLI proqramı qurursunuzsa, **Typer**-a baxa bilərsiniz.
+
+**Typer** FastAPI-ın kiçik qardaşıdır. Və o, CLI-lərin **FastAPI**-ı olmaq üçün nəzərdə tutulub. ⌨️ 🚀
+
+## Tələblər
+
+Python 3.8+
+
+FastAPI nəhənglərin çiyinlərində dayanır:
+
+* Web tərəfi üçün Starlette.
+* Data tərəfi üçün Pydantic.
+
+## Quraşdırma
+
+
+
+
+
+async def...uvicorn main:app --reload əmri haqqında...email_validator - e-poçtun yoxlanılması üçün.
+* pydantic-settings - parametrlərin idarə edilməsi üçün.
+* pydantic-extra-types - Pydantic ilə istifadə edilə bilən əlavə tiplər üçün.
+
+Starlette tərəfindən istifadə olunanlar:
+
+* httpx - Əgər `TestClient` strukturundan istifadə edəcəksinizsə, tələb olunur.
+* jinja2 - Standart şablon konfiqurasiyasından istifadə etmək istəyirsinizsə, tələb olunur.
+* python-multipart - `request.form()` ilə forma "çevirmə" dəstəyindən istifadə etmək istəyirsinizsə, tələb olunur.
+* itsdangerous - `SessionMiddleware` dəstəyi üçün tələb olunur.
+* pyyaml - `SchemaGenerator` dəstəyi üçün tələb olunur (Çox güman ki, FastAPI istifadə edərkən buna ehtiyacınız olmayacaq).
+* ujson - `UJSONResponse` istifadə etmək istəyirsinizsə, tələb olunur.
+
+Həm FastAPI, həm də Starlette tərəfindən istifadə olunur:
+
+* uvicorn - Yaratdığımız proqramı servis edəcək veb server kimi fəaliyyət göstərir.
+* orjson - `ORJSONResponse` istifadə edəcəksinizsə tələb olunur.
+
+Bütün bunları `pip install fastapi[all]` ilə quraşdıra bilərsiniz.
+
+## Lisenziya
+
+Bu layihə MIT lisenziyasının şərtlərinə əsasən lisenziyalaşdırılıb.
diff --git a/docs/az/mkdocs.yml b/docs/az/mkdocs.yml
new file mode 100644
index 000000000..de18856f4
--- /dev/null
+++ b/docs/az/mkdocs.yml
@@ -0,0 +1 @@
+INHERIT: ../en/mkdocs.yml
diff --git a/docs/bn/docs/index.md b/docs/bn/docs/index.md
new file mode 100644
index 000000000..4f778e873
--- /dev/null
+++ b/docs/bn/docs/index.md
@@ -0,0 +1,464 @@
+
+
+
+ FastAPI উচ্চক্ষমতা সম্পন্ন, সহজে শেখার এবং দ্রুত কোড করে প্রোডাকশনের জন্য ফ্রামওয়ার্ক। +
+ + +--- + +**নির্দেশিকা নথি**: https://fastapi.tiangolo.com + +**সোর্স কোড**: https://github.com/tiangolo/fastapi + +--- + +FastAPI একটি আধুনিক, দ্রুত ( বেশি ক্ষমতা ) সম্পন্ন, Python 3.6+ দিয়ে API তৈরির জন্য স্ট্যান্ডার্ড পাইথন টাইপ ইঙ্গিত ভিত্তিক ওয়েব ফ্রেমওয়ার্ক। + +এর মূল বৈশিষ্ট্য গুলো হলঃ + +- **গতি**: এটি **NodeJS** এবং **Go** এর মত কার্যক্ষমতা সম্পন্ন (Starlette এবং Pydantic এর সাহায্যে)। [পাইথন এর দ্রুততম ফ্রেমওয়ার্ক গুলোর মধ্যে এটি একটি](#_11)। +- **দ্রুত কোড করা**:বৈশিষ্ট্য তৈরির গতি ২০০% থেকে ৩০০% বৃদ্ধি করে৷ \* +- **স্বল্প bugs**: মানুব (ডেভেলপার) সৃষ্ট ত্রুটির প্রায় ৪০% হ্রাস করে। \* +- **স্বজ্ঞাত**: দুর্দান্ত এডিটর সাহায্য Completion নামেও পরিচিত। দ্রুত ডিবাগ করা যায়। + +- **সহজ**: এটি এমন ভাবে সজানো হয়েছে যেন নির্দেশিকা নথি পড়ে সহজে শেখা এবং ব্যবহার করা যায়। +- **সংক্ষিপ্ত**: কোড পুনরাবৃত্তি কমানোর পাশাপাশি, bug কমায় এবং প্রতিটি প্যারামিটার ঘোষণা থেকে একাধিক ফিচার পাওয়া যায় । +- **জোরালো**: স্বয়ংক্রিয় ভাবে তৈরি ক্রিয়াশীল নির্দেশনা নথি (documentation) সহ উৎপাদন উপযোগি (Production-ready) কোড পাওয়া যায়। +- **মান-ভিত্তিক**: এর ভিত্তি OpenAPI (যা পুর্বে Swagger নামে পরিচিত ছিল) এবং JSON Schema এর আদর্শের মানের ওপর + +\* উৎপাদনমুখি এপ্লিকেশন বানানোর এক দল ডেভেলপার এর মতামত ভিত্তিক ফলাফল। + +## স্পনসর গণ + + + +{% if sponsors %} +{% for sponsor in sponsors.gold -%} +
+
+আপনি যদি CLI অ্যাপ বানাতে চান, যা কিনা ওয়েব API এর পরিবর্তে টার্মিনালে ব্যবহার হবে, তাহলে দেখুন**Typer**.
+
+**টাইপার** হল FastAPI এর ছোট ভাইয়ের মত। এবং এটির উদ্দেশ্য ছিল **CLIs এর FastAPI** হওয়া। ⌨️ 🚀
+
+## প্রয়োজনীয়তা গুলো
+
+Python 3.7+
+
+FastAPI কিছু দানবেদের কাঁধে দাঁড়িয়ে আছে:
+
+- Starlette ওয়েব অংশের জন্য.
+- Pydantic ডেটা অংশগুলির জন্য.
+
+## ইনস্টলেশন প্রক্রিয়া
+
+
+
+async def...uvicorn main:app --reload...ujson - দ্রুত JSON এর জন্য "parsing".
+- email_validator - ইমেল যাচাইকরণের জন্য।
+
+স্টারলেট দ্বারা ব্যবহৃত:
+
+- httpx - আপনি যদি `TestClient` ব্যবহার করতে চান তাহলে আবশ্যক।
+- jinja2 - আপনি যদি প্রদত্ত টেমপ্লেট রূপরেখা ব্যবহার করতে চান তাহলে প্রয়োজন।
+- python-multipart - আপনি যদি ফর্ম সহায়তা করতে চান তাহলে প্রয়োজন "parsing", `request.form()` সহ।
+- itsdangerous - `SessionMiddleware` সহায়তার জন্য প্রয়োজন।
+- pyyaml - স্টারলেটের SchemaGenerator সাপোর্ট এর জন্য প্রয়োজন (আপনার সম্ভাবত FastAPI প্রয়োজন নেই)।
+- graphene - `GraphQLApp` সহায়তার জন্য প্রয়োজন।
+- ujson - আপনি `UJSONResponse` ব্যবহার করতে চাইলে প্রয়োজন।
+
+FastAPI / Starlette দ্বারা ব্যবহৃত:
+
+- uvicorn - সার্ভারের জন্য যা আপনার অ্যাপ্লিকেশন লোড করে এবং পরিবেশন করে।
+- orjson - আপনি `ORJSONResponse` ব্যবহার করতে চাইলে প্রয়োজন।
+
+আপনি এই সব ইনস্টল করতে পারেন `pip install fastapi[all]` দিয়ে.
+
+## লাইসেন্স
+
+এই প্রজেক্ট MIT লাইসেন্স নীতিমালার অধীনে শর্তায়িত।
diff --git a/docs/bn/mkdocs.yml b/docs/bn/mkdocs.yml
new file mode 100644
index 000000000..de18856f4
--- /dev/null
+++ b/docs/bn/mkdocs.yml
@@ -0,0 +1 @@
+INHERIT: ../en/mkdocs.yml
diff --git a/docs/de/docs/about/index.md b/docs/de/docs/about/index.md
new file mode 100644
index 000000000..4c309e02a
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/about/index.md
@@ -0,0 +1,3 @@
+# Über
+
+Über FastAPI, sein Design, seine Inspiration und mehr. 🤓
diff --git a/docs/de/docs/advanced/additional-status-codes.md b/docs/de/docs/advanced/additional-status-codes.md
new file mode 100644
index 000000000..e9de267cf
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/advanced/additional-status-codes.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+# Zusätzliche Statuscodes
+
+Standardmäßig liefert **FastAPI** die Rückgabewerte (Responses) als `JSONResponse` zurück und fügt den Inhalt der jeweiligen *Pfadoperation* in das `JSONResponse` Objekt ein.
+
+Es wird der Default-Statuscode oder derjenige verwendet, den Sie in Ihrer *Pfadoperation* festgelegt haben.
+
+## Zusätzliche Statuscodes
+
+Wenn Sie neben dem Hauptstatuscode weitere Statuscodes zurückgeben möchten, können Sie dies tun, indem Sie direkt eine `Response` zurückgeben, wie etwa eine `JSONResponse`, und den zusätzlichen Statuscode direkt festlegen.
+
+Angenommen, Sie möchten eine *Pfadoperation* haben, die das Aktualisieren von Artikeln ermöglicht und bei Erfolg den HTTP-Statuscode 200 „OK“ zurückgibt.
+
+Sie möchten aber auch, dass sie neue Artikel akzeptiert. Und wenn die Elemente vorher nicht vorhanden waren, werden diese Elemente erstellt und der HTTP-Statuscode 201 „Created“ zurückgegeben.
+
+Um dies zu erreichen, importieren Sie `JSONResponse`, und geben Sie Ihren Inhalt direkt zurück, indem Sie den gewünschten `status_code` setzen:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="4 25"
+ {!> ../../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="4 25"
+ {!> ../../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="4 26"
+ {!> ../../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ nicht annotiert"
+
+ !!! tip "Tipp"
+ Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
+
+ ```Python hl_lines="2 23"
+ {!> ../../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+ nicht annotiert"
+
+ !!! tip "Tipp"
+ Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
+
+ ```Python hl_lines="4 25"
+ {!> ../../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001.py!}
+ ```
+
+!!! warning "Achtung"
+ Wenn Sie eine `Response` direkt zurückgeben, wie im obigen Beispiel, wird sie direkt zurückgegeben.
+
+ Sie wird nicht mit einem Modell usw. serialisiert.
+
+ Stellen Sie sicher, dass sie die gewünschten Daten enthält und dass die Werte gültiges JSON sind (wenn Sie `JSONResponse` verwenden).
+
+!!! note "Technische Details"
+ Sie können auch `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.
+
+ **FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Die meisten verfügbaren Responses kommen aber direkt von Starlette. Das Gleiche gilt für `status`.
+
+## OpenAPI- und API-Dokumentation
+
+Wenn Sie zusätzliche Statuscodes und Responses direkt zurückgeben, werden diese nicht in das OpenAPI-Schema (die API-Dokumentation) aufgenommen, da FastAPI keine Möglichkeit hat, im Voraus zu wissen, was Sie zurückgeben werden.
+
+Sie können das jedoch in Ihrem Code dokumentieren, indem Sie Folgendes verwenden: [Zusätzliche Responses](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.
diff --git a/docs/de/docs/advanced/custom-response.md b/docs/de/docs/advanced/custom-response.md
new file mode 100644
index 000000000..68c037ad7
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/advanced/custom-response.md
@@ -0,0 +1,300 @@
+# Benutzerdefinierte Response – HTML, Stream, Datei, andere
+
+Standardmäßig gibt **FastAPI** die Responses mittels `JSONResponse` zurück.
+
+Sie können das überschreiben, indem Sie direkt eine `Response` zurückgeben, wie in [Eine Response direkt zurückgeben](response-directly.md){.internal-link target=_blank} gezeigt.
+
+Wenn Sie jedoch direkt eine `Response` zurückgeben, werden die Daten nicht automatisch konvertiert und die Dokumentation wird nicht automatisch generiert (zum Beispiel wird der spezifische „Medientyp“, der im HTTP-Header `Content-Type` angegeben ist, nicht Teil der generierten OpenAPI).
+
+Sie können aber auch die `Response`, die Sie verwenden möchten, im *Pfadoperation-Dekorator* deklarieren.
+
+Der Inhalt, den Sie von Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zurückgeben, wird in diese `Response` eingefügt.
+
+Und wenn diese `Response` einen JSON-Medientyp (`application/json`) hat, wie es bei `JSONResponse` und `UJSONResponse` der Fall ist, werden die von Ihnen zurückgegebenen Daten automatisch mit jedem Pydantic `response_model` konvertiert (und gefiltert), das Sie im *Pfadoperation-Dekorator* deklariert haben.
+
+!!! note "Hinweis"
+ Wenn Sie eine Response-Klasse ohne Medientyp verwenden, erwartet FastAPI, dass Ihre Response keinen Inhalt hat, und dokumentiert daher das Format der Response nicht in deren generierter OpenAPI-Dokumentation.
+
+## `ORJSONResponse` verwenden
+
+Um beispielsweise noch etwas Leistung herauszuholen, können Sie `orjson` installieren und verwenden, und die Response als `ORJSONResponse` deklarieren.
+
+Importieren Sie die `Response`-Klasse (-Unterklasse), die Sie verwenden möchten, und deklarieren Sie sie im *Pfadoperation-Dekorator*.
+
+Bei umfangreichen Responses ist die direkte Rückgabe einer `Response` viel schneller als ein Dictionary zurückzugeben.
+
+Das liegt daran, dass FastAPI standardmäßig jedes enthaltene Element überprüft und sicherstellt, dass es als JSON serialisierbar ist, und zwar unter Verwendung desselben [JSON-kompatiblen Encoders](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}, der im Tutorial erläutert wurde. Dadurch können Sie **beliebige Objekte** zurückgeben, zum Beispiel Datenbankmodelle.
+
+Wenn Sie jedoch sicher sind, dass der von Ihnen zurückgegebene Inhalt **mit JSON serialisierbar** ist, können Sie ihn direkt an die Response-Klasse übergeben und die zusätzliche Arbeit vermeiden, die FastAPI hätte, indem es Ihren zurückgegebenen Inhalt durch den `jsonable_encoder` leitet, bevor es ihn an die Response-Klasse übergibt.
+
+```Python hl_lines="2 7"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial001b.py!}
+```
+
+!!! info
+ Der Parameter `response_class` wird auch verwendet, um den „Medientyp“ der Response zu definieren.
+
+ In diesem Fall wird der HTTP-Header `Content-Type` auf `application/json` gesetzt.
+
+ Und er wird als solcher in OpenAPI dokumentiert.
+
+!!! tip "Tipp"
+ Die `ORJSONResponse` ist derzeit nur in FastAPI verfügbar, nicht in Starlette.
+
+## HTML-Response
+
+Um eine Response mit HTML direkt von **FastAPI** zurückzugeben, verwenden Sie `HTMLResponse`.
+
+* Importieren Sie `HTMLResponse`.
+* Übergeben Sie `HTMLResponse` als den Parameter `response_class` Ihres *Pfadoperation-Dekorators*.
+
+```Python hl_lines="2 7"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial002.py!}
+```
+
+!!! info
+ Der Parameter `response_class` wird auch verwendet, um den „Medientyp“ der Response zu definieren.
+
+ In diesem Fall wird der HTTP-Header `Content-Type` auf `text/html` gesetzt.
+
+ Und er wird als solcher in OpenAPI dokumentiert.
+
+### Eine `Response` zurückgeben
+
+Wie in [Eine Response direkt zurückgeben](response-directly.md){.internal-link target=_blank} gezeigt, können Sie die Response auch direkt in Ihrer *Pfadoperation* überschreiben, indem Sie diese zurückgeben.
+
+Das gleiche Beispiel von oben, das eine `HTMLResponse` zurückgibt, könnte so aussehen:
+
+```Python hl_lines="2 7 19"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial003.py!}
+```
+
+!!! warning "Achtung"
+ Eine `Response`, die direkt von Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zurückgegeben wird, wird in OpenAPI nicht dokumentiert (zum Beispiel wird der `Content-Type` nicht dokumentiert) und ist in der automatischen interaktiven Dokumentation nicht sichtbar.
+
+!!! info
+ Natürlich stammen der eigentliche `Content-Type`-Header, der Statuscode, usw., aus dem `Response`-Objekt, das Sie zurückgegeben haben.
+
+### In OpenAPI dokumentieren und `Response` überschreiben
+
+Wenn Sie die Response innerhalb der Funktion überschreiben und gleichzeitig den „Medientyp“ in OpenAPI dokumentieren möchten, können Sie den `response_class`-Parameter verwenden UND ein `Response`-Objekt zurückgeben.
+
+Die `response_class` wird dann nur zur Dokumentation der OpenAPI-Pfadoperation* verwendet, Ihre `Response` wird jedoch unverändert verwendet.
+
+#### Eine `HTMLResponse` direkt zurückgeben
+
+Es könnte zum Beispiel so etwas sein:
+
+```Python hl_lines="7 21 23"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial004.py!}
+```
+
+In diesem Beispiel generiert die Funktion `generate_html_response()` bereits eine `Response` und gibt sie zurück, anstatt das HTML in einem `str` zurückzugeben.
+
+Indem Sie das Ergebnis des Aufrufs von `generate_html_response()` zurückgeben, geben Sie bereits eine `Response` zurück, die das Standardverhalten von **FastAPI** überschreibt.
+
+Aber da Sie die `HTMLResponse` auch in der `response_class` übergeben haben, weiß **FastAPI**, dass sie in OpenAPI und der interaktiven Dokumentation als HTML mit `text/html` zu dokumentieren ist:
+
+
+
+## Verfügbare Responses
+
+Hier sind einige der verfügbaren Responses.
+
+Bedenken Sie, dass Sie `Response` verwenden können, um alles andere zurückzugeben, oder sogar eine benutzerdefinierte Unterklasse zu erstellen.
+
+!!! note "Technische Details"
+ Sie können auch `from starlette.responses import HTMLResponse` verwenden.
+
+ **FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Die meisten verfügbaren Responses kommen aber direkt von Starlette.
+
+### `Response`
+
+Die Hauptklasse `Response`, alle anderen Responses erben von ihr.
+
+Sie können sie direkt zurückgeben.
+
+Sie akzeptiert die folgenden Parameter:
+
+* `content` – Ein `str` oder `bytes`.
+* `status_code` – Ein `int`-HTTP-Statuscode.
+* `headers` – Ein `dict` von Strings.
+* `media_type` – Ein `str`, der den Medientyp angibt. Z. B. `"text/html"`.
+
+FastAPI (eigentlich Starlette) fügt automatisch einen Content-Length-Header ein. Außerdem wird es einen Content-Type-Header einfügen, der auf dem media_type basiert, und für Texttypen einen Zeichensatz (charset) anfügen.
+
+```Python hl_lines="1 18"
+{!../../../docs_src/response_directly/tutorial002.py!}
+```
+
+### `HTMLResponse`
+
+Nimmt Text oder Bytes entgegen und gibt eine HTML-Response zurück, wie Sie oben gelesen haben.
+
+### `PlainTextResponse`
+
+Nimmt Text oder Bytes entgegen und gibt eine Plain-Text-Response zurück.
+
+```Python hl_lines="2 7 9"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial005.py!}
+```
+
+### `JSONResponse`
+
+Nimmt einige Daten entgegen und gibt eine `application/json`-codierte Response zurück.
+
+Dies ist die Standard-Response, die in **FastAPI** verwendet wird, wie Sie oben gelesen haben.
+
+### `ORJSONResponse`
+
+Eine schnelle alternative JSON-Response mit `orjson`, wie Sie oben gelesen haben.
+
+### `UJSONResponse`
+
+Eine alternative JSON-Response mit `ujson`.
+
+!!! warning "Achtung"
+ `ujson` ist bei der Behandlung einiger Sonderfälle weniger sorgfältig als Pythons eingebaute Implementierung.
+
+```Python hl_lines="2 7"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial001.py!}
+```
+
+!!! tip "Tipp"
+ Möglicherweise ist `ORJSONResponse` eine schnellere Alternative.
+
+### `RedirectResponse`
+
+Gibt eine HTTP-Weiterleitung (HTTP-Redirect) zurück. Verwendet standardmäßig den Statuscode 307 – Temporäre Weiterleitung (Temporary Redirect).
+
+Sie können eine `RedirectResponse` direkt zurückgeben:
+
+```Python hl_lines="2 9"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial006.py!}
+```
+
+---
+
+Oder Sie können sie im Parameter `response_class` verwenden:
+
+
+```Python hl_lines="2 7 9"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial006b.py!}
+```
+
+Wenn Sie das tun, können Sie die URL direkt von Ihrer *Pfadoperation*-Funktion zurückgeben.
+
+In diesem Fall ist der verwendete `status_code` der Standardcode für die `RedirectResponse`, also `307`.
+
+---
+
+Sie können den Parameter `status_code` auch in Kombination mit dem Parameter `response_class` verwenden:
+
+```Python hl_lines="2 7 9"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial006c.py!}
+```
+
+### `StreamingResponse`
+
+Nimmt einen asynchronen Generator oder einen normalen Generator/Iterator und streamt den Responsebody.
+
+```Python hl_lines="2 14"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial007.py!}
+```
+
+#### Verwendung von `StreamingResponse` mit dateiähnlichen Objekten
+
+Wenn Sie ein dateiähnliches (file-like) Objekt haben (z. B. das von `open()` zurückgegebene Objekt), können Sie eine Generatorfunktion erstellen, um über dieses dateiähnliche Objekt zu iterieren.
+
+Auf diese Weise müssen Sie nicht alles zuerst in den Arbeitsspeicher lesen und können diese Generatorfunktion an `StreamingResponse` übergeben und zurückgeben.
+
+Das umfasst viele Bibliotheken zur Interaktion mit Cloud-Speicher, Videoverarbeitung und anderen.
+
+```{ .python .annotate hl_lines="2 10-12 14" }
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial008.py!}
+```
+
+1. Das ist die Generatorfunktion. Es handelt sich um eine „Generatorfunktion“, da sie `yield`-Anweisungen enthält.
+2. Durch die Verwendung eines `with`-Blocks stellen wir sicher, dass das dateiähnliche Objekt geschlossen wird, nachdem die Generatorfunktion fertig ist. Also, nachdem sie mit dem Senden der Response fertig ist.
+3. Dieses `yield from` weist die Funktion an, über das Ding namens `file_like` zu iterieren. Und dann für jeden iterierten Teil, diesen Teil so zurückzugeben, als wenn er aus dieser Generatorfunktion (`iterfile`) stammen würde.
+
+ Es handelt sich also hier um eine Generatorfunktion, die die „generierende“ Arbeit intern auf etwas anderes überträgt.
+
+ Auf diese Weise können wir das Ganze in einen `with`-Block einfügen und so sicherstellen, dass das dateiartige Objekt nach Abschluss geschlossen wird.
+
+!!! tip "Tipp"
+ Beachten Sie, dass wir, da wir Standard-`open()` verwenden, welches `async` und `await` nicht unterstützt, hier die Pfadoperation mit normalen `def` deklarieren.
+
+### `FileResponse`
+
+Streamt eine Datei asynchron als Response.
+
+Nimmt zur Instanziierung einen anderen Satz von Argumenten entgegen als die anderen Response-Typen:
+
+* `path` – Der Dateipfad zur Datei, die gestreamt werden soll.
+* `headers` – Alle benutzerdefinierten Header, die inkludiert werden sollen, als Dictionary.
+* `media_type` – Ein String, der den Medientyp angibt. Wenn nicht gesetzt, wird der Dateiname oder Pfad verwendet, um auf einen Medientyp zu schließen.
+* `filename` – Wenn gesetzt, wird das in der `Content-Disposition` der Response eingefügt.
+
+Datei-Responses enthalten die entsprechenden `Content-Length`-, `Last-Modified`- und `ETag`-Header.
+
+```Python hl_lines="2 10"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial009.py!}
+```
+
+Sie können auch den Parameter `response_class` verwenden:
+
+```Python hl_lines="2 8 10"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial009b.py!}
+```
+
+In diesem Fall können Sie den Dateipfad direkt von Ihrer *Pfadoperation*-Funktion zurückgeben.
+
+## Benutzerdefinierte Response-Klasse
+
+Sie können Ihre eigene benutzerdefinierte Response-Klasse erstellen, die von `Response` erbt und diese verwendet.
+
+Nehmen wir zum Beispiel an, dass Sie `orjson` verwenden möchten, aber mit einigen benutzerdefinierten Einstellungen, die in der enthaltenen `ORJSONResponse`-Klasse nicht verwendet werden.
+
+Sie möchten etwa, dass Ihre Response eingerücktes und formatiertes JSON zurückgibt. Dafür möchten Sie die orjson-Option `orjson.OPT_INDENT_2` verwenden.
+
+Sie könnten eine `CustomORJSONResponse` erstellen. Das Wichtigste, was Sie tun müssen, ist, eine `Response.render(content)`-Methode zu erstellen, die den Inhalt als `bytes` zurückgibt:
+
+```Python hl_lines="9-14 17"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial009c.py!}
+```
+
+Statt:
+
+```json
+{"message": "Hello World"}
+```
+
+... wird die Response jetzt Folgendes zurückgeben:
+
+```json
+{
+ "message": "Hello World"
+}
+```
+
+Natürlich werden Sie wahrscheinlich viel bessere Möglichkeiten finden, Vorteil daraus zu ziehen, als JSON zu formatieren. 😉
+
+## Standard-Response-Klasse
+
+Beim Erstellen einer **FastAPI**-Klasseninstanz oder eines `APIRouter`s können Sie angeben, welche Response-Klasse standardmäßig verwendet werden soll.
+
+Der Parameter, der das definiert, ist `default_response_class`.
+
+Im folgenden Beispiel verwendet **FastAPI** standardmäßig `ORJSONResponse` in allen *Pfadoperationen*, anstelle von `JSONResponse`.
+
+```Python hl_lines="2 4"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial010.py!}
+```
+
+!!! tip "Tipp"
+ Sie können dennoch weiterhin `response_class` in *Pfadoperationen* überschreiben, wie bisher.
+
+## Zusätzliche Dokumentation
+
+Sie können auch den Medientyp und viele andere Details in OpenAPI mit `responses` deklarieren: [Zusätzliche Responses in OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.
diff --git a/docs/de/docs/advanced/generate-clients.md b/docs/de/docs/advanced/generate-clients.md
new file mode 100644
index 000000000..2fcba5956
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/advanced/generate-clients.md
@@ -0,0 +1,286 @@
+# Clients generieren
+
+Da **FastAPI** auf der OpenAPI-Spezifikation basiert, erhalten Sie automatische Kompatibilität mit vielen Tools, einschließlich der automatischen API-Dokumentation (bereitgestellt von Swagger UI).
+
+Ein besonderer Vorteil, der nicht unbedingt offensichtlich ist, besteht darin, dass Sie für Ihre API **Clients generieren** können (manchmal auch **SDKs** genannt), für viele verschiedene **Programmiersprachen**.
+
+## OpenAPI-Client-Generatoren
+
+Es gibt viele Tools zum Generieren von Clients aus **OpenAPI**.
+
+Ein gängiges Tool ist OpenAPI Generator.
+
+Wenn Sie ein **Frontend** erstellen, ist openapi-typescript-codegen eine sehr interessante Alternative.
+
+## Client- und SDK-Generatoren – Sponsor
+
+Es gibt auch einige **vom Unternehmen entwickelte** Client- und SDK-Generatoren, die auf OpenAPI (FastAPI) basieren. In einigen Fällen können diese Ihnen **weitere Funktionalität** zusätzlich zu qualitativ hochwertigen generierten SDKs/Clients bieten.
+
+Einige von diesen ✨ [**sponsern FastAPI**](../help-fastapi.md#den-autor-sponsern){.internal-link target=_blank} ✨, das gewährleistet die kontinuierliche und gesunde **Entwicklung** von FastAPI und seinem **Ökosystem**.
+
+Und es zeigt deren wahres Engagement für FastAPI und seine **Community** (Sie), da diese Ihnen nicht nur einen **guten Service** bieten möchten, sondern auch sicherstellen möchten, dass Sie über ein **gutes und gesundes Framework** verfügen, FastAPI. 🙇
+
+Beispielsweise könnten Sie Speakeasy ausprobieren.
+
+Es gibt auch mehrere andere Unternehmen, welche ähnliche Dienste anbieten und die Sie online suchen und finden können. 🤓
+
+## Einen TypeScript-Frontend-Client generieren
+
+Beginnen wir mit einer einfachen FastAPI-Anwendung:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="7-9 12-13 16-17 21"
+ {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="9-11 14-15 18 19 23"
+ {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial001.py!}
+ ```
+
+Beachten Sie, dass die *Pfadoperationen* die Modelle definieren, welche diese für die Request- und Response-Payload verwenden, indem sie die Modelle `Item` und `ResponseMessage` verwenden.
+
+### API-Dokumentation
+
+Wenn Sie zur API-Dokumentation gehen, werden Sie sehen, dass diese die **Schemas** für die Daten enthält, welche in Requests gesendet und in Responses empfangen werden:
+
+
+
+Sie können diese Schemas sehen, da sie mit den Modellen in der Anwendung deklariert wurden.
+
+Diese Informationen sind im **OpenAPI-Schema** der Anwendung verfügbar und werden dann in der API-Dokumentation angezeigt (von Swagger UI).
+
+Und dieselben Informationen aus den Modellen, die in OpenAPI enthalten sind, können zum **Generieren des Client-Codes** verwendet werden.
+
+### Einen TypeScript-Client generieren
+
+Nachdem wir nun die Anwendung mit den Modellen haben, können wir den Client-Code für das Frontend generieren.
+
+#### `openapi-typescript-codegen` installieren
+
+Sie können `openapi-typescript-codegen` in Ihrem Frontend-Code installieren mit:
+
+
+
+Sie erhalten außerdem automatische Vervollständigung für die zu sendende Payload:
+
+
+
+!!! tip "Tipp"
+ Beachten Sie die automatische Vervollständigung für `name` und `price`, welche in der FastAPI-Anwendung im `Item`-Modell definiert wurden.
+
+Sie erhalten Inline-Fehlerberichte für die von Ihnen gesendeten Daten:
+
+
+
+Das Response-Objekt hat auch automatische Vervollständigung:
+
+
+
+## FastAPI-Anwendung mit Tags
+
+In vielen Fällen wird Ihre FastAPI-Anwendung größer sein und Sie werden wahrscheinlich Tags verwenden, um verschiedene Gruppen von *Pfadoperationen* zu separieren.
+
+Beispielsweise könnten Sie einen Abschnitt für **Items (Artikel)** und einen weiteren Abschnitt für **Users (Benutzer)** haben, und diese könnten durch Tags getrennt sein:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="21 26 34"
+ {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="23 28 36"
+ {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial002.py!}
+ ```
+
+### Einen TypeScript-Client mit Tags generieren
+
+Wenn Sie unter Verwendung von Tags einen Client für eine FastAPI-Anwendung generieren, wird normalerweise auch der Client-Code anhand der Tags getrennt.
+
+Auf diese Weise können Sie die Dinge für den Client-Code richtig ordnen und gruppieren:
+
+
+
+In diesem Fall haben Sie:
+
+* `ItemsService`
+* `UsersService`
+
+### Client-Methodennamen
+
+Im Moment sehen die generierten Methodennamen wie `createItemItemsPost` nicht sehr sauber aus:
+
+```TypeScript
+ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
+```
+
+... das liegt daran, dass der Client-Generator für jede *Pfadoperation* die OpenAPI-interne **Operation-ID** verwendet.
+
+OpenAPI erfordert, dass jede Operation-ID innerhalb aller *Pfadoperationen* eindeutig ist. Daher verwendet FastAPI den **Funktionsnamen**, den **Pfad** und die **HTTP-Methode/-Operation**, um diese Operation-ID zu generieren. Denn so kann sichergestellt werden, dass die Operation-IDs eindeutig sind.
+
+Aber ich zeige Ihnen als nächstes, wie Sie das verbessern können. 🤓
+
+## Benutzerdefinierte Operation-IDs und bessere Methodennamen
+
+Sie können die Art und Weise, wie diese Operation-IDs **generiert** werden, **ändern**, um sie einfacher zu machen und **einfachere Methodennamen** in den Clients zu haben.
+
+In diesem Fall müssen Sie auf andere Weise sicherstellen, dass jede Operation-ID **eindeutig** ist.
+
+Sie könnten beispielsweise sicherstellen, dass jede *Pfadoperation* einen Tag hat, und dann die Operation-ID basierend auf dem **Tag** und dem **Namen** der *Pfadoperation* (dem Funktionsnamen) generieren.
+
+### Funktion zum Generieren einer eindeutigen ID erstellen
+
+FastAPI verwendet eine **eindeutige ID** für jede *Pfadoperation*, diese wird für die **Operation-ID** und auch für die Namen aller benötigten benutzerdefinierten Modelle für Requests oder Responses verwendet.
+
+Sie können diese Funktion anpassen. Sie nimmt eine `APIRoute` und gibt einen String zurück.
+
+Hier verwendet sie beispielsweise den ersten Tag (Sie werden wahrscheinlich nur einen Tag haben) und den Namen der *Pfadoperation* (den Funktionsnamen).
+
+Anschließend können Sie diese benutzerdefinierte Funktion als Parameter `generate_unique_id_function` an **FastAPI** übergeben:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="6-7 10"
+ {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="8-9 12"
+ {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial003.py!}
+ ```
+
+### Einen TypeScript-Client mit benutzerdefinierten Operation-IDs generieren
+
+Wenn Sie nun den Client erneut generieren, werden Sie feststellen, dass er über die verbesserten Methodennamen verfügt:
+
+
+
+Wie Sie sehen, haben die Methodennamen jetzt den Tag und dann den Funktionsnamen, aber keine Informationen aus dem URL-Pfad und der HTTP-Operation.
+
+### Vorab-Modifikation der OpenAPI-Spezifikation für den Client-Generator
+
+Der generierte Code enthält immer noch etwas **verdoppelte Information**.
+
+Wir wissen bereits, dass diese Methode mit den **Items** zusammenhängt, da sich dieses Wort in `ItemsService` befindet (vom Tag übernommen), aber wir haben auch immer noch den Tagnamen im Methodennamen vorangestellt. 😕
+
+Wir werden das wahrscheinlich weiterhin für OpenAPI im Allgemeinen beibehalten wollen, da dadurch sichergestellt wird, dass die Operation-IDs **eindeutig** sind.
+
+Aber für den generierten Client könnten wir die OpenAPI-Operation-IDs direkt vor der Generierung der Clients **modifizieren**, um diese Methodennamen schöner und **sauberer** zu machen.
+
+Wir könnten das OpenAPI-JSON in eine Datei `openapi.json` herunterladen und dann mit einem Skript wie dem folgenden **den vorangestellten Tag entfernen**:
+
+=== "Python"
+
+ ```Python
+ {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial004.py!}
+ ```
+
+=== "Node.js"
+
+ ```Javascript
+ {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
+ ```
+
+Damit würden die Operation-IDs von Dingen wie `items-get_items` in `get_items` umbenannt, sodass der Client-Generator einfachere Methodennamen generieren kann.
+
+### Einen TypeScript-Client mit der modifizierten OpenAPI generieren
+
+Da das Endergebnis nun in einer Datei `openapi.json` vorliegt, würden Sie die `package.json` ändern, um diese lokale Datei zu verwenden, zum Beispiel:
+
+```JSON hl_lines="7"
+{
+ "name": "frontend-app",
+ "version": "1.0.0",
+ "description": "",
+ "main": "index.js",
+ "scripts": {
+ "generate-client": "openapi --input ./openapi.json --output ./src/client --client axios --useOptions --useUnionTypes"
+ },
+ "author": "",
+ "license": "",
+ "devDependencies": {
+ "openapi-typescript-codegen": "^0.20.1",
+ "typescript": "^4.6.2"
+ }
+}
+```
+
+Nach der Generierung des neuen Clients hätten Sie nun **saubere Methodennamen** mit allen **Autovervollständigungen**, **Inline-Fehlerberichten**, usw.:
+
+
+
+## Vorteile
+
+Wenn Sie die automatisch generierten Clients verwenden, erhalten Sie **automatische Codevervollständigung** für:
+
+* Methoden.
+* Request-Payloads im Body, Query-Parameter, usw.
+* Response-Payloads.
+
+Außerdem erhalten Sie für alles **Inline-Fehlerberichte**.
+
+Und wann immer Sie den Backend-Code aktualisieren und das Frontend **neu generieren**, stehen alle neuen *Pfadoperationen* als Methoden zur Verfügung, die alten werden entfernt und alle anderen Änderungen werden im generierten Code reflektiert. 🤓
+
+Das bedeutet auch, dass, wenn sich etwas ändert, dies automatisch im Client-Code **reflektiert** wird. Und wenn Sie den Client **erstellen**, kommt es zu einer Fehlermeldung, wenn die verwendeten Daten **nicht übereinstimmen**.
+
+Sie würden also sehr früh im Entwicklungszyklus **viele Fehler erkennen**, anstatt darauf warten zu müssen, dass die Fehler Ihren Endbenutzern in der Produktion angezeigt werden, und dann zu versuchen, zu debuggen, wo das Problem liegt. ✨
diff --git a/docs/de/docs/advanced/openapi-webhooks.md b/docs/de/docs/advanced/openapi-webhooks.md
new file mode 100644
index 000000000..339218080
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/advanced/openapi-webhooks.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+# OpenAPI-Webhooks
+
+Es gibt Fälle, in denen Sie Ihren API-Benutzern mitteilen möchten, dass Ihre Anwendung mit einigen Daten *deren* Anwendung aufrufen (ein Request senden) könnte, normalerweise um über ein bestimmtes **Event** zu **benachrichtigen**.
+
+Das bedeutet, dass anstelle des normalen Prozesses, bei dem Benutzer Requests an Ihre API senden, **Ihre API** (oder Ihre Anwendung) **Requests an deren System** (an deren API, deren Anwendung) senden könnte.
+
+Das wird normalerweise als **Webhook** bezeichnet.
+
+## Webhooks-Schritte
+
+Der Prozess besteht normalerweise darin, dass **Sie in Ihrem Code definieren**, welche Nachricht Sie senden möchten, den **Body des Requests**.
+
+Sie definieren auch auf irgendeine Weise, zu welchen **Momenten** Ihre Anwendung diese Requests oder Events sendet.
+
+Und **Ihre Benutzer** definieren auf irgendeine Weise (zum Beispiel irgendwo in einem Web-Dashboard) die **URL**, an die Ihre Anwendung diese Requests senden soll.
+
+Die gesamte **Logik** zur Registrierung der URLs für Webhooks und der Code zum tatsächlichen Senden dieser Requests liegt bei Ihnen. Sie schreiben es so, wie Sie möchten, in **Ihrem eigenen Code**.
+
+## Webhooks mit **FastAPI** und OpenAPI dokumentieren
+
+Mit **FastAPI** können Sie mithilfe von OpenAPI die Namen dieser Webhooks, die Arten von HTTP-Operationen, die Ihre Anwendung senden kann (z. B. `POST`, `PUT`, usw.) und die Request**bodys** definieren, die Ihre Anwendung senden würde.
+
+Dies kann es Ihren Benutzern viel einfacher machen, **deren APIs zu implementieren**, um Ihre **Webhook**-Requests zu empfangen. Möglicherweise können diese sogar einen Teil des eigenem API-Codes automatisch generieren.
+
+!!! info
+ Webhooks sind in OpenAPI 3.1.0 und höher verfügbar und werden von FastAPI `0.99.0` und höher unterstützt.
+
+## Eine Anwendung mit Webhooks
+
+Wenn Sie eine **FastAPI**-Anwendung erstellen, gibt es ein `webhooks`-Attribut, mit dem Sie *Webhooks* definieren können, genauso wie Sie *Pfadoperationen* definieren würden, zum Beispiel mit `@app.webhooks.post()`.
+
+```Python hl_lines="9-13 36-53"
+{!../../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001.py!}
+```
+
+Die von Ihnen definierten Webhooks landen im **OpenAPI**-Schema und der automatischen **Dokumentations-Oberfläche**.
+
+!!! info
+ Das `app.webhooks`-Objekt ist eigentlich nur ein `APIRouter`, derselbe Typ, den Sie verwenden würden, wenn Sie Ihre Anwendung mit mehreren Dateien strukturieren.
+
+Beachten Sie, dass Sie bei Webhooks tatsächlich keinen *Pfad* (wie `/items/`) deklarieren, sondern dass der Text, den Sie dort übergeben, lediglich eine **Kennzeichnung** des Webhooks (der Name des Events) ist. Zum Beispiel ist in `@app.webhooks.post("new-subscription")` der Webhook-Name `new-subscription`.
+
+Das liegt daran, dass erwartet wird, dass **Ihre Benutzer** den tatsächlichen **URL-Pfad**, an dem diese den Webhook-Request empfangen möchten, auf andere Weise definieren (z. B. über ein Web-Dashboard).
+
+### Es in der Dokumentation ansehen
+
+Jetzt können Sie Ihre Anwendung mit Uvicorn starten und auf http://127.0.0.1:8000/docs gehen.
+
+Sie werden sehen, dass Ihre Dokumentation die normalen *Pfadoperationen* und jetzt auch einige **Webhooks** enthält:
+
+
diff --git a/docs/de/docs/benchmarks.md b/docs/de/docs/benchmarks.md
new file mode 100644
index 000000000..6efd56e83
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/benchmarks.md
@@ -0,0 +1,34 @@
+# Benchmarks
+
+Unabhängige TechEmpower-Benchmarks zeigen, **FastAPI**-Anwendungen, die unter Uvicorn ausgeführt werden, gehören zu den schnellsten existierenden Python-Frameworks, nur Starlette und Uvicorn selbst (intern von FastAPI verwendet) sind schneller.
+
+Beim Ansehen von Benchmarks und Vergleichen sollten Sie jedoch Folgende Punkte beachten.
+
+## Benchmarks und Geschwindigkeit
+
+Wenn Sie sich die Benchmarks ansehen, werden häufig mehrere Tools mit unterschiedlichen Eigenschaften als gleichwertig verglichen.
+
+Konkret geht es darum, Uvicorn, Starlette und FastAPI miteinander zu vergleichen (neben vielen anderen Tools).
+
+Je einfacher das Problem, welches durch das Tool gelöst wird, desto besser ist die Performanz. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, welche das Tool bietet.
+
+Die Hierarchie ist wie folgt:
+
+* **Uvicorn**: ein ASGI-Server
+ * **Starlette**: (verwendet Uvicorn) ein Web-Mikroframework
+ * **FastAPI**: (verwendet Starlette) ein API-Mikroframework mit mehreren zusätzlichen Funktionen zum Erstellen von APIs, mit Datenvalidierung, usw.
+
+* **Uvicorn**:
+ * Bietet die beste Leistung, da außer dem Server selbst nicht viel zusätzlicher Code vorhanden ist.
+ * Sie würden eine Anwendung nicht direkt in Uvicorn schreiben. Das würde bedeuten, dass Ihr Code zumindest mehr oder weniger den gesamten von Starlette (oder **FastAPI**) bereitgestellten Code enthalten müsste. Und wenn Sie das täten, hätte Ihre endgültige Anwendung den gleichen Overhead wie die Verwendung eines Frameworks nebst Minimierung Ihres Anwendungscodes und der Fehler.
+ * Wenn Sie Uvicorn vergleichen, vergleichen Sie es mit Anwendungsservern wie Daphne, Hypercorn, uWSGI, usw.
+* **Starlette**:
+ * Wird nach Uvicorn die nächstbeste Performanz erbringen. Tatsächlich nutzt Starlette intern Uvicorn. Daher kann es wahrscheinlich nur „langsamer“ als Uvicorn sein, weil mehr Code ausgeführt wird.
+ * Aber es bietet Ihnen die Tools zum Erstellen einfacher Webanwendungen, mit Routing basierend auf Pfaden, usw.
+ * Wenn Sie Starlette vergleichen, vergleichen Sie es mit Webframeworks (oder Mikroframeworks) wie Sanic, Flask, Django, usw.
+* **FastAPI**:
+ * So wie Starlette Uvicorn verwendet und nicht schneller als dieses sein kann, verwendet **FastAPI** Starlette, sodass es nicht schneller als dieses sein kann.
+ * FastAPI bietet zusätzlich zu Starlette weitere Funktionen. Funktionen, die Sie beim Erstellen von APIs fast immer benötigen, wie Datenvalidierung und Serialisierung. Und wenn Sie es verwenden, erhalten Sie kostenlos automatische Dokumentation (die automatische Dokumentation verursacht nicht einmal zusätzlichen Aufwand für laufende Anwendungen, sie wird beim Start generiert).
+ * Wenn Sie FastAPI nicht, und direkt Starlette (oder ein anderes Tool wie Sanic, Flask, Responder, usw.) verwenden würden, müssten Sie die gesamte Datenvalidierung und Serialisierung selbst implementieren. Ihre finale Anwendung hätte also immer noch den gleichen Overhead, als ob sie mit FastAPI erstellt worden wäre. Und in vielen Fällen ist diese Datenvalidierung und Serialisierung der größte Teil des in Anwendungen geschriebenen Codes.
+ * Durch die Verwendung von FastAPI sparen Sie also Entwicklungszeit, Fehler und Codezeilen und würden wahrscheinlich die gleiche Leistung (oder eine bessere) erzielen, die Sie hätten, wenn Sie es nicht verwenden würden (da Sie alles in Ihrem Code implementieren müssten).
+ * Wenn Sie FastAPI vergleichen, vergleichen Sie es mit einem Webanwendung-Framework (oder einer Reihe von Tools), welche Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation bereitstellen, wie Flask-apispec, NestJS, Molten, usw. – Frameworks mit integrierter automatischer Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation.
diff --git a/docs/de/docs/help/index.md b/docs/de/docs/help/index.md
new file mode 100644
index 000000000..8fdc4a049
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/help/index.md
@@ -0,0 +1,3 @@
+# Hilfe
+
+Helfen und Hilfe erhalten, beitragen, mitmachen. 🤝
diff --git a/docs/de/docs/learn/index.md b/docs/de/docs/learn/index.md
new file mode 100644
index 000000000..b5582f55b
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/learn/index.md
@@ -0,0 +1,5 @@
+# Lernen
+
+Hier finden Sie die einführenden Kapitel und Tutorials zum Erlernen von **FastAPI**.
+
+Sie könnten dies als **Buch**, als **Kurs**, als **offizielle** und empfohlene Methode zum Erlernen von FastAPI betrachten. 😎
diff --git a/docs/de/docs/reference/index.md b/docs/de/docs/reference/index.md
new file mode 100644
index 000000000..e9362b962
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/reference/index.md
@@ -0,0 +1,8 @@
+# Referenz – Code-API
+
+Hier ist die Referenz oder Code-API, die Klassen, Funktionen, Parameter, Attribute und alle FastAPI-Teile, die Sie in Ihren Anwendungen verwenden können.
+
+Wenn Sie **FastAPI** lernen möchten, ist es viel besser, das [FastAPI-Tutorial](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/) zu lesen.
+
+!!! note "Hinweis Deutsche Übersetzung"
+ Die nachfolgende API wird aus der Quelltext-Dokumentation erstellt, daher sind nur die Einleitungen auf Deutsch.
diff --git a/docs/de/docs/resources/index.md b/docs/de/docs/resources/index.md
new file mode 100644
index 000000000..abf270d9f
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/resources/index.md
@@ -0,0 +1,3 @@
+# Ressourcen
+
+Zusätzliche Ressourcen, externe Links, Artikel und mehr. ✈️
diff --git a/docs/de/docs/tutorial/background-tasks.md b/docs/de/docs/tutorial/background-tasks.md
new file mode 100644
index 000000000..a7bfd55a7
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/tutorial/background-tasks.md
@@ -0,0 +1,126 @@
+# Hintergrundtasks
+
+Sie können Hintergrundtasks (Hintergrund-Aufgaben) definieren, die *nach* der Rückgabe einer Response ausgeführt werden sollen.
+
+Das ist nützlich für Vorgänge, die nach einem Request ausgeführt werden müssen, bei denen der Client jedoch nicht unbedingt auf den Abschluss des Vorgangs warten muss, bevor er die Response erhält.
+
+Hierzu zählen beispielsweise:
+
+* E-Mail-Benachrichtigungen, die nach dem Ausführen einer Aktion gesendet werden:
+ * Da die Verbindung zu einem E-Mail-Server und das Senden einer E-Mail in der Regel „langsam“ ist (einige Sekunden), können Sie die Response sofort zurücksenden und die E-Mail-Benachrichtigung im Hintergrund senden.
+* Daten verarbeiten:
+ * Angenommen, Sie erhalten eine Datei, die einen langsamen Prozess durchlaufen muss. Sie können als Response „Accepted“ (HTTP 202) zurückgeben und die Datei im Hintergrund verarbeiten.
+
+## `BackgroundTasks` verwenden
+
+Importieren Sie zunächst `BackgroundTasks` und definieren Sie einen Parameter in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* mit der Typdeklaration `BackgroundTasks`:
+
+```Python hl_lines="1 13"
+{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
+```
+
+**FastAPI** erstellt für Sie das Objekt vom Typ `BackgroundTasks` und übergibt es als diesen Parameter.
+
+## Eine Taskfunktion erstellen
+
+Erstellen Sie eine Funktion, die als Hintergrundtask ausgeführt werden soll.
+
+Es handelt sich schlicht um eine Standard-Funktion, die Parameter empfangen kann.
+
+Es kann sich um eine `async def`- oder normale `def`-Funktion handeln. **FastAPI** weiß, wie damit zu verfahren ist.
+
+In diesem Fall schreibt die Taskfunktion in eine Datei (den Versand einer E-Mail simulierend).
+
+Und da der Schreibvorgang nicht `async` und `await` verwendet, definieren wir die Funktion mit normalem `def`:
+
+```Python hl_lines="6-9"
+{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
+```
+
+## Den Hintergrundtask hinzufügen
+
+Übergeben Sie innerhalb Ihrer *Pfadoperation-Funktion* Ihre Taskfunktion mit der Methode `.add_task()` an das *Hintergrundtasks*-Objekt:
+
+```Python hl_lines="14"
+{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
+```
+
+`.add_task()` erhält als Argumente:
+
+* Eine Taskfunktion, die im Hintergrund ausgeführt wird (`write_notification`).
+* Eine beliebige Folge von Argumenten, die der Reihe nach an die Taskfunktion übergeben werden sollen (`email`).
+* Alle Schlüsselwort-Argumente, die an die Taskfunktion übergeben werden sollen (`message="some notification"`).
+
+## Dependency Injection
+
+Die Verwendung von `BackgroundTasks` funktioniert auch mit dem Dependency Injection System. Sie können einen Parameter vom Typ `BackgroundTasks` auf mehreren Ebenen deklarieren: in einer *Pfadoperation-Funktion*, in einer Abhängigkeit (Dependable), in einer Unterabhängigkeit usw.
+
+**FastAPI** weiß, was jeweils zu tun ist und wie dasselbe Objekt wiederverwendet werden kann, sodass alle Hintergrundtasks zusammengeführt und anschließend im Hintergrund ausgeführt werden:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="13 15 22 25"
+ {!> ../../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="13 15 22 25"
+ {!> ../../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="14 16 23 26"
+ {!> ../../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ nicht annotiert"
+
+ !!! tip "Tipp"
+ Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
+
+ ```Python hl_lines="11 13 20 23"
+ {!> ../../../docs_src/background_tasks/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+ nicht annotiert"
+
+ !!! tip "Tipp"
+ Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
+
+ ```Python hl_lines="13 15 22 25"
+ {!> ../../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py!}
+ ```
+
+In obigem Beispiel werden die Nachrichten, *nachdem* die Response gesendet wurde, in die Datei `log.txt` geschrieben.
+
+Wenn im Request ein Query-Parameter enthalten war, wird dieser in einem Hintergrundtask in das Log geschrieben.
+
+Und dann schreibt ein weiterer Hintergrundtask, der in der *Pfadoperation-Funktion* erstellt wird, eine Nachricht unter Verwendung des Pfad-Parameters `email`.
+
+## Technische Details
+
+Die Klasse `BackgroundTasks` stammt direkt von `starlette.background`.
+
+Sie wird direkt in FastAPI importiert/inkludiert, sodass Sie sie von `fastapi` importieren können und vermeiden, versehentlich das alternative `BackgroundTask` (ohne das `s` am Ende) von `starlette.background` zu importieren.
+
+Indem Sie nur `BackgroundTasks` (und nicht `BackgroundTask`) verwenden, ist es dann möglich, es als *Pfadoperation-Funktion*-Parameter zu verwenden und **FastAPI** den Rest für Sie erledigen zu lassen, genau wie bei der direkten Verwendung des `Request`-Objekts.
+
+Es ist immer noch möglich, `BackgroundTask` allein in FastAPI zu verwenden, aber Sie müssen das Objekt in Ihrem Code erstellen und eine Starlette-`Response` zurückgeben, die es enthält.
+
+Weitere Details finden Sie in der offiziellen Starlette-Dokumentation für Hintergrundtasks.
+
+## Vorbehalt
+
+Wenn Sie umfangreiche Hintergrundberechnungen durchführen müssen und diese nicht unbedingt vom selben Prozess ausgeführt werden müssen (z. B. müssen Sie Speicher, Variablen, usw. nicht gemeinsam nutzen), könnte die Verwendung anderer größerer Tools wie z. B. Celery von Vorteil sein.
+
+Sie erfordern in der Regel komplexere Konfigurationen und einen Nachrichten-/Job-Queue-Manager wie RabbitMQ oder Redis, ermöglichen Ihnen jedoch die Ausführung von Hintergrundtasks in mehreren Prozessen und insbesondere auf mehreren Servern.
+
+Um ein Beispiel zu sehen, sehen Sie sich die [Projektgeneratoren](../project-generation.md){.internal-link target=_blank} an. Sie alle enthalten Celery, bereits konfiguriert.
+
+Wenn Sie jedoch über dieselbe **FastAPI**-Anwendung auf Variablen und Objekte zugreifen oder kleine Hintergrundtasks ausführen müssen (z. B. das Senden einer E-Mail-Benachrichtigung), können Sie einfach `BackgroundTasks` verwenden.
+
+## Zusammenfassung
+
+Importieren und verwenden Sie `BackgroundTasks` mit Parametern in *Pfadoperation-Funktionen* und Abhängigkeiten, um Hintergrundtasks hinzuzufügen.
diff --git a/docs/de/docs/tutorial/body-fields.md b/docs/de/docs/tutorial/body-fields.md
new file mode 100644
index 000000000..643be7489
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/tutorial/body-fields.md
@@ -0,0 +1,115 @@
+# Body – Felder
+
+So wie Sie zusätzliche Validation und Metadaten in Parametern der **Pfadoperation-Funktion** mittels `Query`, `Path` und `Body` deklarieren, können Sie auch innerhalb von Pydantic-Modellen zusätzliche Validation und Metadaten deklarieren, mittels Pydantics `Field`.
+
+## `Field` importieren
+
+Importieren Sie es zuerst:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="4"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="4"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="4"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ nicht annotiert"
+
+ !!! tip "Tipp"
+ Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
+
+ ```Python hl_lines="2"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+ nicht annotiert"
+
+ !!! tip "Tipp"
+ Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
+
+ ```Python hl_lines="4"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
+ ```
+
+!!! warning "Achtung"
+ Beachten Sie, dass `Field` direkt von `pydantic` importiert wird, nicht von `fastapi`, wie die anderen (`Query`, `Path`, `Body`, usw.)
+
+## Modellattribute deklarieren
+
+Dann können Sie `Field` mit Modellattributen deklarieren:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="11-14"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="11-14"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="12-15"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ nicht annotiert"
+
+ !!! tip "Tipp"
+ Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
+
+ ```Python hl_lines="9-12"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+ nicht annotiert"
+
+ !!! tip "Tipp"
+ Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
+
+ ```Python hl_lines="11-14"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
+ ```
+
+`Field` funktioniert genauso wie `Query`, `Path` und `Body`, es hat die gleichen Parameter, usw.
+
+!!! note "Technische Details"
+ Tatsächlich erstellen `Query`, `Path` und andere, die sie kennenlernen werden, Instanzen von Unterklassen einer allgemeinen Klasse `Param`, die ihrerseits eine Unterklasse von Pydantics `FieldInfo`-Klasse ist.
+
+ Und Pydantics `Field` gibt ebenfalls eine Instanz von `FieldInfo` zurück.
+
+ `Body` gibt auch Instanzen einer Unterklasse von `FieldInfo` zurück. Und später werden Sie andere sehen, die Unterklassen der `Body`-Klasse sind.
+
+ Denken Sie daran, dass `Query`, `Path` und andere von `fastapi` tatsächlich Funktionen sind, die spezielle Klassen zurückgeben.
+
+!!! tip "Tipp"
+ Beachten Sie, dass jedes Modellattribut mit einem Typ, Defaultwert und `Field` die gleiche Struktur hat wie ein Parameter einer Pfadoperation-Funktion, nur mit `Field` statt `Path`, `Query`, `Body`.
+
+## Zusätzliche Information hinzufügen
+
+Sie können zusätzliche Information in `Field`, `Query`, `Body`, usw. deklarieren. Und es wird im generierten JSON-Schema untergebracht.
+
+Sie werden später mehr darüber lernen, wie man zusätzliche Information unterbringt, wenn Sie lernen, Beispiele zu deklarieren.
+
+!!! warning "Achtung"
+ Extra-Schlüssel, die `Field` überreicht werden, werden auch im resultierenden OpenAPI-Schema Ihrer Anwendung gelistet. Da diese Schlüssel nicht notwendigerweise Teil der OpenAPI-Spezifikation sind, könnten einige OpenAPI-Tools, wie etwa [der OpenAPI-Validator](https://validator.swagger.io/), nicht mit Ihrem generierten Schema funktionieren.
+
+## Zusammenfassung
+
+Sie können Pydantics `Field` verwenden, um zusätzliche Validierungen und Metadaten für Modellattribute zu deklarieren.
+
+Sie können auch Extra-Schlüssel verwenden, um zusätzliche JSON-Schema-Metadaten zu überreichen.
diff --git a/docs/de/docs/tutorial/body-multiple-params.md b/docs/de/docs/tutorial/body-multiple-params.md
new file mode 100644
index 000000000..6a237243e
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/tutorial/body-multiple-params.md
@@ -0,0 +1,308 @@
+# Body – Mehrere Parameter
+
+Jetzt, da wir gesehen haben, wie `Path` und `Query` verwendet werden, schauen wir uns fortgeschrittenere Verwendungsmöglichkeiten von Requestbody-Deklarationen an.
+
+## `Path`-, `Query`- und Body-Parameter vermischen
+
+Zuerst einmal, Sie können `Path`-, `Query`- und Requestbody-Parameter-Deklarationen frei mischen und **FastAPI** wird wissen, was zu tun ist.
+
+Und Sie können auch Body-Parameter als optional kennzeichnen, indem Sie den Defaultwert auf `None` setzen:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="18-20"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="18-20"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="19-21"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ nicht annotiert"
+
+ !!! tip "Tipp"
+ Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
+
+ ```Python hl_lines="17-19"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+ nicht annotiert"
+
+ !!! tip "Tipp"
+ Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
+
+ ```Python hl_lines="19-21"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001.py!}
+ ```
+
+!!! note "Hinweis"
+ Beachten Sie, dass in diesem Fall das `item`, welches vom Body genommen wird, optional ist. Da es `None` als Defaultwert hat.
+
+## Mehrere Body-Parameter
+
+Im vorherigen Beispiel erwartete die *Pfadoperation* einen JSON-Body mit den Attributen eines `Item`s, etwa:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+}
+```
+
+Aber Sie können auch mehrere Body-Parameter deklarieren, z. B. `item` und `user`:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="20"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="22"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002.py!}
+ ```
+
+In diesem Fall wird **FastAPI** bemerken, dass es mehr als einen Body-Parameter in der Funktion gibt (zwei Parameter, die Pydantic-Modelle sind).
+
+Es wird deshalb die Parameternamen als Schlüssel (Feldnamen) im Body verwenden, und erwartet einen Body wie folgt:
+
+```JSON
+{
+ "item": {
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+ },
+ "user": {
+ "username": "dave",
+ "full_name": "Dave Grohl"
+ }
+}
+```
+
+!!! note "Hinweis"
+ Beachten Sie, dass, obwohl `item` wie zuvor deklariert wurde, es nun unter einem Schlüssel `item` im Body erwartet wird.
+
+**FastAPI** wird die automatische Konvertierung des Requests übernehmen, sodass der Parameter `item` seinen spezifischen Inhalt bekommt, genau so wie der Parameter `user`.
+
+Es wird die Validierung dieser zusammengesetzten Daten übernehmen, und sie im OpenAPI-Schema und der automatischen Dokumentation dokumentieren.
+
+## Einzelne Werte im Body
+
+So wie `Query` und `Path` für Query- und Pfad-Parameter, hat **FastAPI** auch das Äquivalent `Body`, um Extra-Daten für Body-Parameter zu definieren.
+
+Zum Beispiel, das vorherige Modell erweiternd, könnten Sie entscheiden, dass Sie einen weiteren Schlüssel `importance` haben möchten, im selben Body, Seite an Seite mit `item` und `user`.
+
+Wenn Sie diesen Parameter einfach so hinzufügen, wird **FastAPI** annehmen, dass es ein Query-Parameter ist.
+
+Aber Sie können **FastAPI** instruieren, ihn als weiteren Body-Schlüssel zu erkennen, indem Sie `Body` verwenden:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="23"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="23"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="24"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ nicht annotiert"
+
+ !!! tip "Tipp"
+ Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
+
+ ```Python hl_lines="20"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+ nicht annotiert"
+
+ !!! tip "Tipp"
+ Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
+
+ ```Python hl_lines="22"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003.py!}
+ ```
+
+In diesem Fall erwartet **FastAPI** einen Body wie:
+
+```JSON
+{
+ "item": {
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+ },
+ "user": {
+ "username": "dave",
+ "full_name": "Dave Grohl"
+ },
+ "importance": 5
+}
+```
+
+Wiederum wird es die Daten konvertieren, validieren, dokumentieren, usw.
+
+## Mehrere Body-Parameter und Query-Parameter
+
+Natürlich können Sie auch, wann immer Sie das brauchen, weitere Query-Parameter hinzufügen, zusätzlich zu den Body-Parametern.
+
+Da einfache Werte standardmäßig als Query-Parameter interpretiert werden, müssen Sie `Query` nicht explizit hinzufügen, Sie können einfach schreiben:
+
+```Python
+q: Union[str, None] = None
+```
+
+Oder in Python 3.10 und darüber:
+
+```Python
+q: str | None = None
+```
+
+Zum Beispiel:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="27"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="27"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="28"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ nicht annotiert"
+
+ !!! tip "Tipp"
+ Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
+
+ ```Python hl_lines="25"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+ nicht annotiert"
+
+ !!! tip "Tipp"
+ Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
+
+ ```Python hl_lines="27"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004.py!}
+ ```
+
+!!! info
+ `Body` hat die gleichen zusätzlichen Validierungs- und Metadaten-Parameter wie `Query` und `Path` und andere, die Sie später kennenlernen.
+
+## Einen einzelnen Body-Parameter einbetten
+
+Nehmen wir an, Sie haben nur einen einzelnen `item`-Body-Parameter, ein Pydantic-Modell `Item`.
+
+Normalerweise wird **FastAPI** dann seinen JSON-Body direkt erwarten.
+
+Aber wenn Sie möchten, dass es einen JSON-Body erwartet, mit einem Schlüssel `item` und darin den Inhalt des Modells, so wie es das tut, wenn Sie mehrere Body-Parameter deklarieren, dann können Sie den speziellen `Body`-Parameter `embed` setzen:
+
+```Python
+item: Item = Body(embed=True)
+```
+
+so wie in:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="17"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="17"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="18"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ nicht annotiert"
+
+ !!! tip "Tipp"
+ Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
+
+ ```Python hl_lines="15"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+ nicht annotiert"
+
+ !!! tip "Tipp"
+ Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
+
+ ```Python hl_lines="17"
+ {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005.py!}
+ ```
+
+In diesem Fall erwartet **FastAPI** einen Body wie:
+
+```JSON hl_lines="2"
+{
+ "item": {
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+ }
+}
+```
+
+statt:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+}
+```
+
+## Zusammenfassung
+
+Sie können mehrere Body-Parameter zu ihrer *Pfadoperation-Funktion* hinzufügen, obwohl ein Request nur einen einzigen Body enthalten kann.
+
+**FastAPI** wird sich darum kümmern, Ihnen korrekte Daten in Ihrer Funktion zu überreichen, und das korrekte Schema in der *Pfadoperation* zu validieren und zu dokumentieren.
+
+Sie können auch einzelne Werte deklarieren, die als Teil des Bodys empfangen werden.
+
+Und Sie können **FastAPI** instruieren, den Body in einem Schlüssel unterzubringen, selbst wenn nur ein einzelner Body-Parameter deklariert ist.
diff --git a/docs/de/docs/tutorial/body-nested-models.md b/docs/de/docs/tutorial/body-nested-models.md
new file mode 100644
index 000000000..976f3f924
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/tutorial/body-nested-models.md
@@ -0,0 +1,382 @@
+# Body – Verschachtelte Modelle
+
+Mit **FastAPI** können Sie (dank Pydantic) beliebig tief verschachtelte Modelle definieren, validieren und dokumentieren.
+
+## Listen als Felder
+
+Sie können ein Attribut als Kindtyp definieren, zum Beispiel eine Python-`list`e.
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="12"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="14"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial001.py!}
+ ```
+
+Das bewirkt, dass `tags` eine Liste ist, wenngleich es nichts über den Typ der Elemente der Liste aussagt.
+
+## Listen mit Typ-Parametern als Felder
+
+Aber Python erlaubt es, Listen mit inneren Typen, auch „Typ-Parameter“ genannt, zu deklarieren.
+
+### `List` von `typing` importieren
+
+In Python 3.9 oder darüber können Sie einfach `list` verwenden, um diese Typannotationen zu deklarieren, wie wir unten sehen werden. 💡
+
+In Python-Versionen vor 3.9 (3.6 und darüber), müssen Sie zuerst `List` von Pythons Standardmodul `typing` importieren.
+
+```Python hl_lines="1"
+{!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
+```
+
+### Eine `list`e mit einem Typ-Parameter deklarieren
+
+Um Typen wie `list`, `dict`, `tuple` mit inneren Typ-Parametern (inneren Typen) zu deklarieren:
+
+* Wenn Sie eine Python-Version kleiner als 3.9 verwenden, importieren Sie das Äquivalent zum entsprechenden Typ vom `typing`-Modul
+* Überreichen Sie den/die inneren Typ(en) von eckigen Klammern umschlossen, `[` und `]`, als „Typ-Parameter“
+
+In Python 3.9 wäre das:
+
+```Python
+my_list: list[str]
+```
+
+Und in Python-Versionen vor 3.9:
+
+```Python
+from typing import List
+
+my_list: List[str]
+```
+
+Das ist alles Standard-Python-Syntax für Typdeklarationen.
+
+Verwenden Sie dieselbe Standardsyntax für Modellattribute mit inneren Typen.
+
+In unserem Beispiel können wir also bewirken, dass `tags` spezifisch eine „Liste von Strings“ ist:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="12"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="14"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="14"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
+ ```
+
+## Set-Typen
+
+Aber dann denken wir darüber nach und stellen fest, dass sich die Tags nicht wiederholen sollen, es sollen eindeutige Strings sein.
+
+Python hat einen Datentyp speziell für Mengen eindeutiger Dinge: das `set`.
+
+Deklarieren wir also `tags` als Set von Strings.
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="12"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="14"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="1 14"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003.py!}
+ ```
+
+Jetzt, selbst wenn Sie einen Request mit duplizierten Daten erhalten, werden diese zu einem Set eindeutiger Dinge konvertiert.
+
+Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.
+
+Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.
+
+## Verschachtelte Modelle
+
+Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.
+
+Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.
+
+Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.
+
+Alles das beliebig tief verschachtelt.
+
+### Ein Kindmodell definieren
+
+Wir können zum Beispiel ein `Image`-Modell definieren.
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="7-9"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="9-11"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="9-11"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!}
+ ```
+
+### Das Kindmodell als Typ verwenden
+
+Und dann können wir es als Typ eines Attributes verwenden.
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="18"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="20"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="20"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!}
+ ```
+
+Das würde bedeuten, dass **FastAPI** einen Body erwartet wie:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2,
+ "tags": ["rock", "metal", "bar"],
+ "image": {
+ "url": "http://example.com/baz.jpg",
+ "name": "The Foo live"
+ }
+}
+```
+
+Wiederum, nur mit dieser Deklaration erhalten Sie von **FastAPI**:
+
+* Editor-Unterstützung (Codevervollständigung, usw.), selbst für verschachtelte Modelle
+* Datenkonvertierung
+* Datenvalidierung
+* Automatische Dokumentation
+
+## Spezielle Typen und Validierungen
+
+Abgesehen von normalen einfachen Typen, wie `str`, `int`, `float`, usw. können Sie komplexere einfache Typen verwenden, die von `str` erben.
+
+Um alle Optionen kennenzulernen, die Sie haben, schauen Sie sich Pydantics Typübersicht an. Sie werden im nächsten Kapitel ein paar Beispiele kennenlernen.
+
+Da wir zum Beispiel im `Image`-Modell ein Feld `url` haben, können wir deklarieren, dass das eine Instanz von Pydantics `HttpUrl` sein soll, anstelle eines `str`:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="2 8"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="4 10"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="4 10"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py!}
+ ```
+
+Es wird getestet, ob der String eine gültige URL ist, und als solche wird er in JSON Schema / OpenAPI dokumentiert.
+
+## Attribute mit Listen von Kindmodellen
+
+Sie können Pydantic-Modelle auch als Typen innerhalb von `list`, `set`, usw. verwenden:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="18"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="20"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="20"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial006.py!}
+ ```
+
+Das wird einen JSON-Body erwarten (konvertieren, validieren, dokumentieren), wie:
+
+```JSON hl_lines="11"
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2,
+ "tags": [
+ "rock",
+ "metal",
+ "bar"
+ ],
+ "images": [
+ {
+ "url": "http://example.com/baz.jpg",
+ "name": "The Foo live"
+ },
+ {
+ "url": "http://example.com/dave.jpg",
+ "name": "The Baz"
+ }
+ ]
+}
+```
+
+!!! info
+ Beachten Sie, dass der `images`-Schlüssel jetzt eine Liste von Bild-Objekten hat.
+
+## Tief verschachtelte Modelle
+
+Sie können beliebig tief verschachtelte Modelle definieren:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="7 12 18 21 25"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="9 14 20 23 27"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="9 14 20 23 27"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py!}
+ ```
+
+!!! info
+ Beachten Sie, wie `Offer` eine Liste von `Item`s hat, von denen jedes seinerseits eine optionale Liste von `Image`s hat.
+
+## Bodys aus reinen Listen
+
+Wenn Sie möchten, dass das äußerste Element des JSON-Bodys ein JSON-`array` (eine Python-`list`e) ist, können Sie den Typ im Funktionsparameter deklarieren, mit der gleichen Syntax wie in Pydantic-Modellen:
+
+```Python
+images: List[Image]
+```
+
+oder in Python 3.9 und darüber:
+
+```Python
+images: list[Image]
+```
+
+so wie in:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="13"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="15"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py!}
+ ```
+
+## Editor-Unterstützung überall
+
+Und Sie erhalten Editor-Unterstützung überall.
+
+Selbst für Dinge in Listen:
+
+
+
+Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.
+
+Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.
+
+## Bodys mit beliebigen `dict`s
+
+Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.
+
+So brauchen Sie vorher nicht zu wissen, wie die Feld-/Attribut-Namen lauten (wie es bei Pydantic-Modellen der Fall wäre).
+
+Das ist nützlich, wenn Sie Schlüssel empfangen, deren Namen Sie nicht bereits kennen.
+
+---
+
+Ein anderer nützlicher Anwendungsfall ist, wenn Sie Schlüssel eines anderen Typs haben wollen, z. B. `int`.
+
+Das schauen wir uns mal an.
+
+Im folgenden Beispiel akzeptieren Sie irgendein `dict`, solange es `int`-Schlüssel und `float`-Werte hat.
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="7"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="9"
+ {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial009.py!}
+ ```
+
+!!! tip "Tipp"
+ Bedenken Sie, dass JSON nur `str` als Schlüssel unterstützt.
+
+ Aber Pydantic hat automatische Datenkonvertierung.
+
+ Das bedeutet, dass Ihre API-Clients nur Strings senden können, aber solange diese Strings nur Zahlen enthalten, wird Pydantic sie konvertieren und validieren.
+
+ Und das `dict` welches Sie als `weights` erhalten, wird `int`-Schlüssel und `float`-Werte haben.
+
+## Zusammenfassung
+
+Mit **FastAPI** haben Sie die maximale Flexibilität von Pydantic-Modellen, während Ihr Code einfach, kurz und elegant bleibt.
+
+Aber mit all den Vorzügen:
+
+* Editor-Unterstützung (Codevervollständigung überall)
+* Datenkonvertierung (auch bekannt als Parsen, Serialisierung)
+* Datenvalidierung
+* Schema-Dokumentation
+* Automatische Dokumentation
diff --git a/docs/de/docs/tutorial/body.md b/docs/de/docs/tutorial/body.md
new file mode 100644
index 000000000..97215a780
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/tutorial/body.md
@@ -0,0 +1,213 @@
+# Requestbody
+
+Wenn Sie Daten von einem Client (sagen wir, einem Browser) zu Ihrer API senden, dann senden Sie diese als einen **Requestbody** (Deutsch: Anfragekörper).
+
+Ein **Request**body sind Daten, die vom Client zu Ihrer API gesendet werden. Ein **Response**body (Deutsch: Antwortkörper) sind Daten, die Ihre API zum Client sendet.
+
+Ihre API sendet fast immer einen **Response**body. Aber Clients senden nicht unbedingt immer **Request**bodys (sondern nur Metadaten).
+
+Um einen **Request**body zu deklarieren, verwenden Sie Pydantic-Modelle mit allen deren Fähigkeiten und Vorzügen.
+
+!!! info
+ Um Daten zu versenden, sollten Sie eines von: `POST` (meistverwendet), `PUT`, `DELETE` oder `PATCH` verwenden.
+
+ Senden Sie einen Body mit einem `GET`-Request, dann führt das laut Spezifikation zu undefiniertem Verhalten. Trotzdem wird es von FastAPI unterstützt, für sehr komplexe/extreme Anwendungsfälle.
+
+ Da aber davon abgeraten wird, zeigt die interaktive Dokumentation mit Swagger-Benutzeroberfläche die Dokumentation für den Body auch nicht an, wenn `GET` verwendet wird. Dazwischengeschaltete Proxys unterstützen es möglicherweise auch nicht.
+
+## Importieren Sie Pydantics `BaseModel`
+
+Zuerst müssen Sie `BaseModel` von `pydantic` importieren:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="2"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="4"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
+ ```
+
+## Erstellen Sie Ihr Datenmodell
+
+Dann deklarieren Sie Ihr Datenmodell als eine Klasse, die von `BaseModel` erbt.
+
+Verwenden Sie Standard-Python-Typen für die Klassenattribute:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="5-9"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="7-11"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
+ ```
+
+Wie auch bei Query-Parametern gilt, wenn ein Modellattribut einen Defaultwert hat, ist das Attribut nicht erforderlich. Ansonsten ist es erforderlich. Verwenden Sie `None`, um es als optional zu kennzeichnen.
+
+Zum Beispiel deklariert das obige Modell ein JSON "`object`" (oder Python-`dict`) wie dieses:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "An optional description",
+ "price": 45.2,
+ "tax": 3.5
+}
+```
+
+Da `description` und `tax` optional sind (mit `None` als Defaultwert), wäre folgendes JSON "`object`" auch gültig:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "price": 45.2
+}
+```
+
+## Deklarieren Sie es als Parameter
+
+Um es zu Ihrer *Pfadoperation* hinzuzufügen, deklarieren Sie es auf die gleiche Weise, wie Sie Pfad- und Query-Parameter deklariert haben:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="16"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="18"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
+ ```
+
+... und deklarieren Sie seinen Typ als das Modell, welches Sie erstellt haben, `Item`.
+
+## Resultate
+
+Mit nur dieser Python-Typdeklaration, wird **FastAPI**:
+
+* Den Requestbody als JSON lesen.
+* Die entsprechenden Typen konvertieren (falls nötig).
+* Diese Daten validieren.
+ * Wenn die Daten ungültig sind, einen klar lesbaren Fehler zurückgeben, der anzeigt, wo und was die inkorrekten Daten waren.
+* Ihnen die erhaltenen Daten im Parameter `item` übergeben.
+ * Da Sie diesen in der Funktion als vom Typ `Item` deklariert haben, erhalten Sie die ganze Editor-Unterstützung (Autovervollständigung, usw.) für alle Attribute und deren Typen.
+* Eine JSON Schema Definition für Ihr Modell generieren, welche Sie überall sonst verwenden können, wenn es für Ihr Projekt Sinn macht.
+* Diese Schemas werden Teil des generierten OpenAPI-Schemas und werden von den UIs der automatischen Dokumentation verwendet.
+
+## Automatische Dokumentation
+
+Die JSON-Schemas Ihrer Modelle werden Teil ihrer OpenAPI-generierten Schemas und werden in der interaktiven API Dokumentation angezeigt:
+
+
+
+Und werden auch verwendet in der API-Dokumentation innerhalb jeder *Pfadoperation*, welche sie braucht:
+
+
+
+## Editor Unterstützung
+
+In Ihrem Editor, innerhalb Ihrer Funktion, erhalten Sie Typhinweise und Code-Vervollständigung überall (was nicht der Fall wäre, wenn Sie ein `dict` anstelle eines Pydantic Modells erhalten hätten):
+
+
+
+Sie bekommen auch Fehler-Meldungen für inkorrekte Typoperationen:
+
+
+
+Das ist nicht zufällig so, das ganze Framework wurde um dieses Design herum aufgebaut.
+
+Und es wurde in der Designphase gründlich getestet, vor der Implementierung, um sicherzustellen, dass es mit jedem Editor funktioniert.
+
+Es gab sogar ein paar Änderungen an Pydantic selbst, um das zu unterstützen.
+
+Die vorherigen Screenshots zeigten Visual Studio Code.
+
+Aber Sie bekommen die gleiche Editor-Unterstützung in PyCharm und in den meisten anderen Python-Editoren:
+
+
+
+!!! tip "Tipp"
+ Wenn Sie PyCharm als Ihren Editor verwenden, probieren Sie das Pydantic PyCharm Plugin aus.
+
+ Es verbessert die Editor-Unterstützung für Pydantic-Modelle, mit:
+
+ * Code-Vervollständigung
+ * Typüberprüfungen
+ * Refaktorisierung
+ * Suchen
+ * Inspektionen
+
+## Das Modell verwenden
+
+Innerhalb der Funktion können Sie alle Attribute des Modells direkt verwenden:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="19"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="21"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial002.py!}
+ ```
+
+## Requestbody- + Pfad-Parameter
+
+Sie können Pfad- und Requestbody-Parameter gleichzeitig deklarieren.
+
+**FastAPI** erkennt, dass Funktionsparameter, die mit Pfad-Parametern übereinstimmen, **vom Pfad genommen** werden sollen, und dass Funktionsparameter, welche Pydantic-Modelle sind, **vom Requestbody genommen** werden sollen.
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="15-16"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial003_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="17-18"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial003.py!}
+ ```
+
+## Requestbody- + Pfad- + Query-Parameter
+
+Sie können auch zur gleichen Zeit **Body-**, **Pfad-** und **Query-Parameter** deklarieren.
+
+**FastAPI** wird jeden Parameter korrekt erkennen und die Daten vom richtigen Ort holen.
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="16"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial004_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="18"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial004.py!}
+ ```
+
+Die Funktionsparameter werden wie folgt erkannt:
+
+* Wenn der Parameter auch im **Pfad** deklariert wurde, wird er als Pfad-Parameter interpretiert.
+* Wenn der Parameter ein **einfacher Typ** ist (wie `int`, `float`, `str`, `bool`, usw.), wird er als **Query**-Parameter interpretiert.
+* Wenn der Parameter vom Typ eines **Pydantic-Modells** ist, wird er als Request**body** interpretiert.
+
+!!! note "Hinweis"
+ FastAPI weiß, dass der Wert von `q` nicht erforderlich ist, wegen des definierten Defaultwertes `= None`
+
+ Das `Union` in `Union[str, None]` wird von FastAPI nicht verwendet, aber es erlaubt Ihrem Editor, Sie besser zu unterstützen und Fehler zu erkennen.
+
+## Ohne Pydantic
+
+Wenn Sie keine Pydantic-Modelle verwenden wollen, können Sie auch **Body**-Parameter nehmen. Siehe die Dokumentation unter [Body – Mehrere Parameter: Einfache Werte im Body](body-multiple-params.md#einzelne-werte-im-body){.internal-link target=\_blank}.
diff --git a/docs/de/docs/tutorial/first-steps.md b/docs/de/docs/tutorial/first-steps.md
new file mode 100644
index 000000000..27ba3ec16
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/tutorial/first-steps.md
@@ -0,0 +1,333 @@
+# Erste Schritte
+
+Die einfachste FastAPI-Datei könnte wie folgt aussehen:
+
+```Python
+{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
+```
+
+Kopieren Sie dies in eine Datei `main.py`.
+
+Starten Sie den Live-Server:
+
+get-Operation gehen
+
+!!! info "`@decorator` Information"
+ Diese `@something`-Syntax wird in Python „Dekorator“ genannt.
+
+ Sie platzieren ihn über einer Funktion. Wie ein hübscher, dekorativer Hut (daher kommt wohl der Begriff).
+
+ Ein „Dekorator“ nimmt die darunter stehende Funktion und macht etwas damit.
+
+ In unserem Fall teilt dieser Dekorator **FastAPI** mit, dass die folgende Funktion mit dem **Pfad** `/` und der **Operation** `get` zusammenhängt.
+
+ Dies ist der „**Pfadoperation-Dekorator**“.
+
+Sie können auch die anderen Operationen verwenden:
+
+* `@app.post()`
+* `@app.put()`
+* `@app.delete()`
+
+Oder die exotischeren:
+
+* `@app.options()`
+* `@app.head()`
+* `@app.patch()`
+* `@app.trace()`
+
+!!! tip "Tipp"
+ Es steht Ihnen frei, jede Operation (HTTP-Methode) so zu verwenden, wie Sie es möchten.
+
+ **FastAPI** erzwingt keine bestimmte Bedeutung.
+
+ Die hier aufgeführten Informationen dienen als Leitfaden und sind nicht verbindlich.
+
+ Wenn Sie beispielsweise GraphQL verwenden, führen Sie normalerweise alle Aktionen nur mit „POST“-Operationen durch.
+
+### Schritt 4: Definieren der **Pfadoperation-Funktion**
+
+Das ist unsere „**Pfadoperation-Funktion**“:
+
+* **Pfad**: ist `/`.
+* **Operation**: ist `get`.
+* **Funktion**: ist die Funktion direkt unter dem „Dekorator“ (unter `@app.get("/")`).
+
+```Python hl_lines="7"
+{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
+```
+
+Dies ist eine Python-Funktion.
+
+Sie wird von **FastAPI** immer dann aufgerufen, wenn sie eine Anfrage an die URL "`/`" mittels einer `GET`-Operation erhält.
+
+In diesem Fall handelt es sich um eine `async`-Funktion.
+
+---
+
+Sie könnten sie auch als normale Funktion anstelle von `async def` definieren:
+
+```Python hl_lines="7"
+{!../../../docs_src/first_steps/tutorial003.py!}
+```
+
+!!! note "Hinweis"
+ Wenn Sie den Unterschied nicht kennen, lesen Sie [Async: *„In Eile?“*](../async.md#in-eile){.internal-link target=_blank}.
+
+### Schritt 5: den Inhalt zurückgeben
+
+```Python hl_lines="8"
+{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
+```
+
+Sie können ein `dict`, eine `list`, einzelne Werte wie `str`, `int`, usw. zurückgeben.
+
+Sie können auch Pydantic-Modelle zurückgeben (dazu später mehr).
+
+Es gibt viele andere Objekte und Modelle, die automatisch zu JSON konvertiert werden (einschließlich ORMs usw.). Versuchen Sie, Ihre Lieblingsobjekte zu verwenden. Es ist sehr wahrscheinlich, dass sie bereits unterstützt werden.
+
+## Zusammenfassung
+
+* Importieren Sie `FastAPI`.
+* Erstellen Sie eine `app` Instanz.
+* Schreiben Sie einen **Pfadoperation-Dekorator** (wie z. B. `@app.get("/")`).
+* Schreiben Sie eine **Pfadoperation-Funktion** (wie z. B. oben `def root(): ...`).
+* Starten Sie den Entwicklungsserver (z. B. `uvicorn main:app --reload`).
diff --git a/docs/de/docs/tutorial/index.md b/docs/de/docs/tutorial/index.md
new file mode 100644
index 000000000..93a30d1b3
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/tutorial/index.md
@@ -0,0 +1,80 @@
+# Tutorial – Benutzerhandbuch
+
+Dieses Tutorial zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie **FastAPI** und die meisten seiner Funktionen verwenden können.
+
+Jeder Abschnitt baut schrittweise auf den vorhergehenden auf. Diese Abschnitte sind aber nach einzelnen Themen gegliedert, sodass Sie direkt zu einem bestimmten Thema übergehen können, um Ihre speziellen API-Anforderungen zu lösen.
+
+Außerdem dienen diese als zukünftige Referenz.
+
+Dadurch können Sie jederzeit zurückkommen und sehen genau das, was Sie benötigen.
+
+## Den Code ausführen
+
+Alle Codeblöcke können kopiert und direkt verwendet werden (da es sich um getestete Python-Dateien handelt).
+
+Um eines der Beispiele auszuführen, kopieren Sie den Code in eine Datei `main.py`, und starten Sie `uvicorn` mit:
+
+
+ 
+
+ 
@@ -113,7 +113,7 @@ Mira esta función que ya tiene type hints:
{!../../../docs_src/python_types/tutorial003.py!}
```
-Como el editor conoce el tipo de las variables no solo obtienes autocompletado, si no que también obtienes chequeo de errores:
+Como el editor conoce el tipo de las variables no solo obtienes auto-completado, si no que también obtienes chequeo de errores:
@@ -162,7 +162,7 @@ De `typing`, importa `List` (con una `L` mayúscula):
{!../../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
```
-Declara la variable con la misma sintáxis de los dos puntos (`:`).
+Declara la variable con la misma sintaxis de los dos puntos (`:`).
Pon `List` como el tipo.
@@ -176,7 +176,7 @@ Esto significa: la variable `items` es una `list` y cada uno de los ítems en es
Con esta declaración tu editor puede proveerte soporte inclusive mientras está procesando ítems de la lista.
-Sin tipos el autocompletado en este tipo de estructura es casi imposible de lograr:
+Sin tipos el auto-completado en este tipo de estructura es casi imposible de lograr:
diff --git a/docs/es/docs/resources/index.md b/docs/es/docs/resources/index.md
new file mode 100644
index 000000000..92898d319
--- /dev/null
+++ b/docs/es/docs/resources/index.md
@@ -0,0 +1,3 @@
+# Recursos
+
+Recursos adicionales, enlaces externos, artículos y más. ✈️
diff --git a/docs/es/docs/tutorial/first-steps.md b/docs/es/docs/tutorial/first-steps.md
index efa61f994..2cb7e6308 100644
--- a/docs/es/docs/tutorial/first-steps.md
+++ b/docs/es/docs/tutorial/first-steps.md
@@ -303,7 +303,7 @@ En este caso es una función `async`.
---
-También podrías definirla como una función normal, en vez de `async def`:
+También podrías definirla como una función estándar en lugar de `async def`:
```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial003.py!}
diff --git a/docs/es/docs/tutorial/index.md b/docs/es/docs/tutorial/index.md
index 1cff8b4e3..f0dff02b4 100644
--- a/docs/es/docs/tutorial/index.md
+++ b/docs/es/docs/tutorial/index.md
@@ -28,7 +28,7 @@ $ uvicorn main:app --reload
Se **RECOMIENDA** que escribas o copies el código, lo edites y lo ejecutes localmente.
-Usarlo en tu editor de código es lo que realmente te muestra los beneficios de FastAPI, al ver la poca cantidad de código que tienes que escribir, todas las verificaciones de tipo, autocompletado, etc.
+Usarlo en tu editor de código es lo que realmente te muestra los beneficios de FastAPI, al ver la poca cantidad de código que tienes que escribir, todas las verificaciones de tipo, auto-completado, etc.
---
diff --git a/docs/es/docs/tutorial/path-params.md b/docs/es/docs/tutorial/path-params.md
index 6432de1cd..765ae4140 100644
--- a/docs/es/docs/tutorial/path-params.md
+++ b/docs/es/docs/tutorial/path-params.md
@@ -25,7 +25,7 @@ Puedes declarar el tipo de un parámetro de path en la función usando las anota
En este caso, `item_id` es declarado como un `int`.
!!! check "Revisa"
- Esto te dará soporte en el editor dentro de tu función, con chequeos de errores, autocompletado, etc.
+ Esto te dará soporte en el editor dentro de tu función, con chequeo de errores, auto-completado, etc.
## Conversión de datos
@@ -135,7 +135,7 @@ Luego crea atributos de clase con valores fijos, que serán los valores disponib
Las Enumerations (o enums) están disponibles en Python desde la versión 3.4.
!!! tip "Consejo"
- Si lo estás dudando, "AlexNet", "ResNet", y "LeNet" son solo nombres de modelos de Machine Learning.
+ Si lo estás dudando, "AlexNet", "ResNet", y "LeNet" son solo nombres de modelos de Machine Learning.
### Declara un *parámetro de path*
@@ -234,7 +234,7 @@ Entonces lo puedes usar con:
Con **FastAPI**, usando declaraciones de tipo de Python intuitivas y estándares, obtienes:
-* Soporte en el editor: chequeos de errores, auto-completado, etc.
+* Soporte en el editor: chequeo de errores, auto-completado, etc.
* "Parsing" de datos
* Validación de datos
* Anotación de la API y documentación automática
diff --git a/docs/fa/docs/features.md b/docs/fa/docs/features.md
new file mode 100644
index 000000000..3040ce3dd
--- /dev/null
+++ b/docs/fa/docs/features.md
@@ -0,0 +1,206 @@
+# ویژگی ها
+
+## ویژگی های FastAPI
+
+**FastAPI** موارد زیر را به شما ارائه میدهد:
+
+### برپایه استاندارد های باز
+
+* OpenAPI برای ساخت API, شامل مشخص سازی path operation ها, پارامترها, body request ها, امنیت و غیره.
+* مستندسازی خودکار data model با JSON Schema (همانطور که OpenAPI خود نیز مبتنی بر JSON Schema است).
+* طراحی شده بر اساس استاندارد هایی که پس از یک مطالعه دقیق بدست آمده اند بجای طرحی ناپخته و بدون فکر.
+* همچنین به شما اجازه میدهد تا از تولید خودکار client code در بسیاری از زبان ها استفاده کنید.
+
+### مستندات خودکار
+
+مستندات API تعاملی و ایجاد رابط کاربری وب. از آنجایی که این فریم ورک برپایه OpenAPI میباشد، آپشن های متعددی وجود دارد که ۲ مورد بصورت پیش فرض گنجانده شده اند.
+
+* Swagger UI، با کاوش تعاملی، API خود را مستقیما از طریق مرورگر صدازده و تست کنید.
+
+
+
+* مستندات API جایگزین با ReDoc.
+
+
+
+### فقط پایتون مدرن
+
+همه اینها برپایه type declaration های **پایتون ۳.۶** استاندارد (به لطف Pydantic) میباشند. سینتکس جدیدی درکار نیست. تنها پایتون مدرن استاندارد.
+
+اگر به یک یادآوری ۲ دقیقه ای در مورد نحوه استفاده از تایپ های پایتون دارید (حتی اگر از FastAPI استفاده نمیکنید) این آموزش کوتاه را بررسی کنید: [Python Types](python-types.md){.internal-link target=\_blank}.
+
+شما پایتون استاندارد را با استفاده از تایپ ها مینویسید:
+
+```Python
+from datetime import date
+
+from pydantic import BaseModel
+
+# Declare a variable as a str
+# and get editor support inside the function
+def main(user_id: str):
+ return user_id
+
+
+# A Pydantic model
+class User(BaseModel):
+ id: int
+ name: str
+ joined: date
+```
+
+که سپس میتوان به این شکل از آن استفاده کرد:
+
+```Python
+my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")
+
+second_user_data = {
+ "id": 4,
+ "name": "Mary",
+ "joined": "2018-11-30",
+}
+
+my_second_user: User = User(**second_user_data)
+```
+
+!!! info
+ `**second_user_data` یعنی:
+
+ کلید ها و مقادیر دیکشنری `second_user_data` را مستقیما به عنوان ارگومان های key-value بفرست، که معادل است با : `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`
+
+### پشتیبانی ویرایشگر
+
+تمام فریم ورک به گونه ای طراحی شده که استفاده از آن آسان و شهودی باشد، تمام تصمیمات حتی قبل از شروع توسعه بر روی چندین ویرایشگر آزمایش شده اند، تا از بهترین تجربه توسعه اطمینان حاصل شود.
+
+در آخرین نظرسنجی توسعه دهندگان پایتون کاملا مشخص بود که بیشترین ویژگی مورد استفاده از "تکمیل خودکار" است.
+
+تمام فریم ورک **FastAPI** برپایه ای برای براورده کردن این نیاز نیز ایجاد گشته است. تکمیل خودکار در همه جا کار میکند.
+
+شما به ندرت نیاز به بازگشت به مستندات را خواهید داشت.
+
+ببینید که چگونه ویرایشگر شما ممکن است به شما کمک کند:
+
+* در Visual Studio Code:
+
+
+
+* در PyCharm:
+
+
+
+شما پیشنهاد های تکمیل خودکاری را خواهید گرفت که حتی ممکن است قبلا آن را غیرممکن تصور میکردید. به عنوان مثال کلید `price` در داخل بدنه JSON (که میتوانست تودرتو نیز باشد) که از یک درخواست آمده است.
+
+دیگر خبری از تایپ کلید اشتباهی، برگشتن به مستندات یا پایین بالا رفتن برای فهمیدن اینکه شما از `username` یا `user_name` استفاده کرده اید نیست.
+
+### مختصر
+
+FastAPI **پیش فرض** های معقولی برای همه چیز دارد، با قابلیت تنظیمات اختیاری در همه جا. تمام پارامترها را میتوانید برای انجام انچه نیاز دارید و برای تعریف API مورد نیاز خود به خوبی تنظیم کنید.
+
+اما به طور پیش فرض، همه چیز **کار میکند**.
+
+### اعتبارسنجی
+
+* اعتبارسنجی برای بیشتر (یا همه؟) **data type** های پایتون، شامل:
+
+ * JSON objects (`dict`)
+ * آرایه های (`list`) JSON با قابلیت مشخص سازی تایپ ایتم های درون لیست.
+ * فیلد های رشته (`str`)، به همراه مشخص سازی حداقل و حداکثر طول رشته.
+ * اعداد (`int`,`float`) با حداقل و حداکثر مقدار و غیره.
+
+* اعتبارسنجی برای تایپ های عجیب تر، مثل:
+ * URL.
+ * Email.
+ * UUID.
+ * و غیره.
+
+تمام اعتبارسنجی ها توسط کتابخانه اثبات شده و قدرتمند **Pydantic** انجام میشود.
+
+### امنیت و احراز هویت
+
+امنیت و احرازهویت بدون هیچگونه ارتباط و مصالحه ای با پایگاه های داده یا مدل های داده ایجاد شده اند.
+
+تمام طرح های امنیتی در OpenAPI تعریف شده اند، از جمله:
+
+* .
+* **OAuth2** (همچنین با **JWT tokens**). آموزش را در [OAuth2 with JWT](tutorial/security/oauth2-jwt.md){.internal-link target=\_blank} مشاهده کنید.
+* کلید های API:
+ * Headers
+ * Query parameters
+ * Cookies، و غیره.
+
+به علاوه تمام ویژگی های امنیتی از **Statlette** (شامل **session cookies**)
+
+همه اینها به عنوان ابزارها و اجزای قابل استفاده ای ساخته شده اند که به راحتی با سیستم های شما، مخازن داده، پایگاه های داده رابطه ای و NoSQL و غیره ادغام میشوند.
+
+### Dependency Injection
+
+FastAPI شامل یک سیستم Dependency Injection بسیار آسان اما بسیار قدرتمند است.
+
+* حتی وابستگی ها نیز میتوانند وابستگی هایی داشته باشند و یک سلسله مراتب یا **"گرافی" از وابستگی ها** ایجاد کنند.
+
+* همه چیز توسط فریم ورک **به طور خودکار اداره میشود**
+
+* همه وابستگی ها میتوانند به داده های request ها نیاز داشته باشند و مستندات خودکار و محدودیت های path operation را **افزایش** دهند.
+
+* با قابلیت **اعتبارسنجی خودکار** حتی برای path operation parameter های تعریف شده در وابستگی ها.
+
+* پشتیبانی از سیستم های پیچیده احرازهویت کاربر، **اتصالات پایگاه داده** و غیره.
+
+* بدون هیچ ارتباطی با دیتابیس ها، فرانت اند و غیره. اما ادغام آسان و راحت با همه آنها.
+
+### پلاگین های نامحدود
+
+یا به عبارت دیگر، هیچ نیازی به آنها نیست، کد موردنیاز خود را وارد و استفاده کنید.
+
+هر یکپارچه سازی به گونه ای طراحی شده است که استفاده از آن بسیار ساده باشد (با وابستگی ها) که میتوانید با استفاده از همان ساختار و روشی که برای _path operation_ های خود استفاده کرده اید تنها در ۲ خط کد "پلاگین" برنامه خودتان را ایجاد کنید.
+
+### تست شده
+
+* 100% پوشش تست.
+
+* 100% کد بر اساس type annotate ها.
+
+* استفاده شده در اپلیکیشن های تولید
+
+## ویژگی های Starlette
+
+**FastAPI** کاملا (و براساس) با Starlette سازگار است. بنابراین، هرکد اضافی Starlette که دارید، نیز کار خواهد کرد.
+
+`FastAPI` در واقع یک زیرکلاس از `Starlette` است. بنابراین اگر از قبل Starlette را میشناسید یا با آن کار کرده اید، بیشتر قابلیت ها به همین روش کار خواهد کرد.
+
+با **FastAPI** شما تمام ویژگی های **Starlette** را خواهید داشت (زیرا FastAPI یک نسخه و نمونه به تمام معنا از Starlette است):
+
+* عملکرد به طورجدی چشمگیر. این یکی از سریعترین فریم ورک های موجود در پایتون است که همتراز با **نود جی اس** و **گو** است.
+* پشتیبانی از **WebSocket**.
+* تسک های درجریان در پس زمینه.
+* رویداد های راه اندازی و متوفق شدن.
+* تست کلاینت ساخته شده به روی HTTPX.
+* **CORS**, GZip, فایل های استاتیک, پاسخ های جریانی.
+* پشتیبانی از **نشست ها و کوکی ها**.
+* 100% پوشش با تست.
+* 100% کد براساس type annotate ها.
+
+## ویژگی های Pydantic
+
+**FastAPI** کاملا (و براساس) با Pydantic سازگار است. بنابراین هرکد Pydantic اضافی که داشته باشید، نیز کار خواهد کرد.
+
+از جمله کتابخانه های خارجی نیز مبتنی بر Pydantic میتوان به ORM و ODM ها برای دیتابیس ها اشاره کرد.
+
+این همچنین به این معناست که در خیلی از موارد میتوانید همان ابجکتی که از request میگیرید را **مستقیما به دیتابیس** بفرستید زیرا همه چیز به طور خودکار تأیید میشود.
+
+همین امر برعکس نیز صدق میکند، در بسیاری از موارد شما میتوانید ابجکتی را که از پایگاه داده دریافت میکنید را **مستقیماً به کاربر** ارسال کنید.
+
+با FastAPI شما تمام ویژگی های Pydantic را دراختیار دارید (زیرا FastAPI برای تمام بخش مدیریت دیتا بر اساس Pydantic عمل میکند):
+
+* **خبری از گیج شدن نیست**:
+ * هیچ زبان خردی برای یادگیری تعریف طرحواره های جدید وجود ندارد.
+ * اگر تایپ های پایتون را میشناسید، نحوه استفاده از Pydantic را نیز میدانید.
+* به خوبی با **IDE/linter/مغز** شما عمل میکند:
+ * به این دلیل که ساختار داده Pydantic فقط نمونه هایی از کلاس هایی هستند که شما تعریف میکنید، تکمیل خودکار، mypy، linting و مشاهده شما باید به درستی با داده های معتبر شما کار کنند.
+* اعتبار سنجی **ساختارهای پیچیده**:
+ * استفاده از مدل های سلسله مراتبی Pydantic, `List` و `Dict` کتابخانه `typing` پایتون و غیره.
+ * و اعتبارسنج ها اجازه میدهند که طرحواره های داده پیچیده به طور واضح و آسان تعریف، بررسی و بر پایه JSON مستند شوند.
+ * شما میتوانید ابجکت های عمیقا تودرتو JSON را که همگی تایید شده و annotated شده اند را داشته باشید.
+* **قابل توسعه**:
+ * Pydantic اجازه میدهد تا data type های سفارشی تعریف شوند یا میتوانید اعتبارسنجی را با روش هایی به روی مدل ها با validator decorator گسترش دهید.
+* 100% پوشش با تست.
diff --git a/docs/fa/docs/index.md b/docs/fa/docs/index.md
index 248084389..cc211848b 100644
--- a/docs/fa/docs/index.md
+++ b/docs/fa/docs/index.md
@@ -32,9 +32,9 @@ FastAPI یک وب فریمورک مدرن و سریع (با کارایی با
* **سرعت**: کارایی بسیار بالا و قابل مقایسه با **NodeJS** و **Go** (با تشکر از Starlette و Pydantic). [یکی از سریعترین فریمورکهای پایتونی موجود](#performance).
-* **کدنویسی سریع**: افزایش ۲۰۰ تا ۳۰۰ درصدی سرعت توسعه فابلیتهای جدید. *
+* **کدنویسی سریع**: افزایش ۲۰۰ تا ۳۰۰ درصدی سرعت توسعه قابلیتهای جدید. *
* **باگ کمتر**: کاهش ۴۰ درصدی خطاهای انسانی (برنامهنویسی). *
-* **غریزی**: پشتیبانی فوقالعاده در محیطهای توسعه یکپارچه (IDE). تکمیل در همه بخشهای کد. کاهش زمان رفع باگ.
+* **هوشمندانه**: پشتیبانی فوقالعاده در محیطهای توسعه یکپارچه (IDE). تکمیل در همه بخشهای کد. کاهش زمان رفع باگ.
* **آسان**: طراحی شده برای یادگیری و استفاده آسان. کاهش زمان مورد نیاز برای مراجعه به مستندات.
* **کوچک**: کاهش تکرار در کد. چندین قابلیت برای هر پارامتر (منظور پارامترهای ورودی تابع هندلر میباشد، به بخش خلاصه در همین صفحه مراجعه شود). باگ کمتر.
* **استوار**: ایجاد کدی آماده برای استفاده در محیط پروداکشن و تولید خودکار مستندات تعاملی
@@ -140,7 +140,7 @@ $ pip install "uvicorn[standard]"
## مثال
### ایجاد کنید
-* فایلی به نام `main.py` با محتوای زیر ایجاد کنید :
+* فایلی به نام `main.py` با محتوای زیر ایجاد کنید:
```Python
from typing import Union
@@ -163,7 +163,7 @@ def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
async def... نیز استفاده کنیدuvicorn main:app --reload...jinja2 - در صورتی که بخواهید از پیکربندی پیشفرض برای قالبها استفاده کنید.
* python-multipart - در صورتی که بخواهید با استفاده از `request.form()` از قابلیت "تجزیه (parse)" فرم استفاده کنید.
* itsdangerous - در صورتی که بخواید از `SessionMiddleware` پشتیبانی کنید.
-* pyyaml - برای پشتیبانی `SchemaGenerator` در Starlet (به احتمال زیاد برای کار کردن با FastAPI به آن نیازی پیدا نمیکنید.).
+* pyyaml - برای پشتیبانی `SchemaGenerator` در Starlet (به احتمال زیاد برای کار کردن با FastAPI به آن نیازی پیدا نمیکنید).
* graphene - در صورتی که از `GraphQLApp` پشتیبانی میکنید.
* ujson - در صورتی که بخواهید از `UJSONResponse` استفاده کنید.
diff --git a/docs/fa/docs/tutorial/middleware.md b/docs/fa/docs/tutorial/middleware.md
new file mode 100644
index 000000000..c5752a4b5
--- /dev/null
+++ b/docs/fa/docs/tutorial/middleware.md
@@ -0,0 +1,59 @@
+# میانافزار - middleware
+
+شما میتوانید میانافزارها را در **FastAPI** اضافه کنید.
+
+"میانافزار" یک تابع است که با هر درخواست(request) قبل از پردازش توسط هر path operation (عملیات مسیر) خاص کار میکند. همچنین با هر پاسخ(response) قبل از بازگشت آن نیز کار میکند.
+
+* هر **درخواستی (request)** که به برنامه شما می آید را می گیرد.
+* سپس می تواند کاری برای آن **درخواست** انجام دهید یا هر کد مورد نیازتان را اجرا کنید.
+* سپس **درخواست** را به بخش دیگری از برنامه (توسط یک path operation مشخص) برای پردازش ارسال می کند.
+* سپس **پاسخ** تولید شده توسط برنامه را (توسط یک path operation مشخص) دریافت میکند.
+* می تواند کاری با **پاسخ** انجام دهید یا هر کد مورد نیازتان را اجرا کند.
+* سپس **پاسخ** را برمی گرداند.
+
+!!! توجه "جزئیات فنی"
+ در صورت وجود وابستگی هایی با `yield`، کد خروجی **پس از** اجرای میانافزار اجرا خواهد شد.
+
+ در صورت وجود هر گونه وظایف پس زمینه (که در ادامه توضیح داده میشوند)، تمام میانافزارها *پس از آن* اجرا خواهند شد.
+
+## ساخت یک میان افزار
+
+برای ایجاد یک میانافزار، از دکوریتور `@app.middleware("http")` در بالای یک تابع استفاده میشود.
+
+تابع میان افزار دریافت می کند:
+* `درخواست`
+* تابع `call_next` که `درخواست` را به عنوان پارامتر دریافت می کند
+ * این تابع `درخواست` را به *path operation* مربوطه ارسال می کند.
+ * سپس `پاسخ` تولید شده توسط *path operation* مربوطه را برمیگرداند.
+* شما میتوانید سپس `پاسخ` را تغییر داده و پس از آن را برگردانید.
+
+```Python hl_lines="8-9 11 14"
+{!../../../docs_src/middleware/tutorial001.py!}
+```
+
+!!! نکته به خاطر داشته باشید که هدرهای اختصاصی سفارشی را می توان با استفاده از پیشوند "X-" اضافه کرد.
+
+ اما اگر هدرهای سفارشی دارید که میخواهید مرورگر کاربر بتواند آنها را ببیند، باید آنها را با استفاده از پارامتر `expose_headers` که در مستندات CORS از Starlette توضیح داده شده است، به پیکربندی CORS خود اضافه کنید.
+
+!!! توجه "جزئیات فنی"
+ شما همچنین میتوانید از `from starlette.requests import Request` استفاده کنید.
+
+ **FastAPI** این را به عنوان یک سهولت برای شما به عنوان برنامهنویس فراهم میکند. اما این مستقیما از Starlette به دست میآید.
+
+### قبل و بعد از `پاسخ`
+
+شما میتوانید کدی را برای اجرا با `درخواست`، قبل از اینکه هر *path operation* آن را دریافت کند، اضافه کنید.
+
+همچنین پس از تولید `پاسخ`، قبل از بازگشت آن، میتوانید کدی را اضافه کنید.
+
+به عنوان مثال، میتوانید یک هدر سفارشی به نام `X-Process-Time` که شامل زمان پردازش درخواست و تولید پاسخ به صورت ثانیه است، اضافه کنید.
+
+```Python hl_lines="10 12-13"
+{!../../../docs_src/middleware/tutorial001.py!}
+```
+
+ ## سایر میان افزار
+
+شما میتوانید بعداً در مورد میانافزارهای دیگر در [راهنمای کاربر پیشرفته: میانافزار پیشرفته](../advanced/middleware.md){.internal-link target=_blank} بیشتر بخوانید.
+
+شما در بخش بعدی در مورد این که چگونه با استفاده از یک میانافزار، CORS را مدیریت کنید، خواهید خواند.
diff --git a/docs/fa/docs/tutorial/security/index.md b/docs/fa/docs/tutorial/security/index.md
new file mode 100644
index 000000000..4e68ba961
--- /dev/null
+++ b/docs/fa/docs/tutorial/security/index.md
@@ -0,0 +1,100 @@
+# امنیت
+
+روشهای مختلفی برای مدیریت امنیت، تأیید هویت و اعتبارسنجی وجود دارد.
+
+عموماً این یک موضوع پیچیده و "سخت" است.
+
+در بسیاری از فریم ورک ها و سیستمها، فقط مدیریت امنیت و تأیید هویت نیاز به تلاش و کد نویسی زیادی دارد (در بسیاری از موارد میتواند 50% یا بیشتر کل کد نوشته شده باشد).
+
+
+فریم ورک **FastAPI** ابزارهای متعددی را در اختیار شما قرار می دهد تا به راحتی، با سرعت، به صورت استاندارد و بدون نیاز به مطالعه و یادگیری همه جزئیات امنیت، در مدیریت **امنیت** به شما کمک کند.
+
+اما قبل از آن، بیایید برخی از مفاهیم کوچک را بررسی کنیم.
+
+## عجله دارید؟
+
+اگر به هیچ یک از این اصطلاحات اهمیت نمی دهید و فقط نیاز به افزودن امنیت با تأیید هویت بر اساس نام کاربری و رمز عبور دارید، *همین الان* به فصل های بعدی بروید.
+
+## پروتکل استاندارد OAuth2
+
+پروتکل استاندارد OAuth2 یک مشخصه است که چندین روش برای مدیریت تأیید هویت و اعتبار سنجی تعریف می کند.
+
+این مشخصه بسیار گسترده است و چندین حالت استفاده پیچیده را پوشش می دهد.
+
+در آن روش هایی برای تأیید هویت با استفاده از "برنامه های شخص ثالث" وجود دارد.
+
+این همان چیزی است که تمامی سیستم های با "ورود با فیسبوک، گوگل، توییتر، گیت هاب" در پایین آن را استفاده می کنند.
+
+### پروتکل استاندارد OAuth 1
+
+پروتکل استاندارد OAuth1 نیز وجود داشت که با OAuth2 خیلی متفاوت است و پیچیدگی بیشتری داشت، زیرا شامل مشخصات مستقیم در مورد رمزگذاری ارتباط بود.
+
+در حال حاضر OAuth1 بسیار محبوب یا استفاده شده نیست.
+
+پروتکل استاندارد OAuth2 روش رمزگذاری ارتباط را مشخص نمی کند، بلکه انتظار دارد که برنامه شما با HTTPS سرویس دهی شود.
+
+!!! نکته
+ در بخش در مورد **استقرار** ، شما یاد خواهید گرفت که چگونه با استفاده از Traefik و Let's Encrypt رایگان HTTPS را راه اندازی کنید.
+
+## استاندارد OpenID Connect
+
+استاندارد OpenID Connect، مشخصهای دیگر است که بر پایه **OAuth2** ساخته شده است.
+
+این مشخصه، به گسترش OAuth2 میپردازد و برخی مواردی که در OAuth2 نسبتاً تردید برانگیز هستند را مشخص میکند تا سعی شود آن را با سایر سیستمها قابل ارتباط کند.
+
+به عنوان مثال، ورود به سیستم گوگل از OpenID Connect استفاده میکند (که در زیر از OAuth2 استفاده میکند).
+
+اما ورود به سیستم فیسبوک، از OpenID Connect پشتیبانی نمیکند. به جای آن، نسخه خودش از OAuth2 را دارد.
+
+### استاندارد OpenID (نه "OpenID Connect" )
+
+همچنین مشخصه "OpenID" نیز وجود داشت که سعی در حل مسائل مشابه OpenID Connect داشت، اما بر پایه OAuth2 ساخته نشده بود.
+
+بنابراین، یک سیستم جداگانه بود.
+
+اکنون این مشخصه کمتر استفاده میشود و محبوبیت زیادی ندارد.
+
+## استاندارد OpenAPI
+
+استاندارد OpenAPI (قبلاً با نام Swagger شناخته میشد) یک open specification برای ساخت APIs (که در حال حاضر جزئی از بنیاد لینوکس میباشد) است.
+
+فریم ورک **FastAPI** بر اساس **OpenAPI** است.
+
+این خاصیت، امکان دارد تا چندین رابط مستندات تعاملی خودکار(automatic interactive documentation interfaces)، تولید کد و غیره وجود داشته باشد.
+
+مشخصه OpenAPI روشی برای تعریف چندین "schemes" دارد.
+
+با استفاده از آنها، شما میتوانید از همه این ابزارهای مبتنی بر استاندارد استفاده کنید، از جمله این سیستمهای مستندات تعاملی(interactive documentation systems).
+
+استاندارد OpenAPI شیوههای امنیتی زیر را تعریف میکند:
+
+* شیوه `apiKey`: یک کلید اختصاصی برای برنامه که میتواند از موارد زیر استفاده شود:
+ * پارامتر جستجو.
+ * هدر.
+ * کوکی.
+* شیوه `http`: سیستمهای استاندارد احراز هویت HTTP، از جمله:
+ * مقدار `bearer`: یک هدر `Authorization` با مقدار `Bearer` به همراه یک توکن. این از OAuth2 به ارث برده شده است.
+ * احراز هویت پایه HTTP.
+ * ویژگی HTTP Digest و غیره.
+* شیوه `oauth2`: تمام روشهای OAuth2 برای مدیریت امنیت (به نام "flows").
+ * چندین از این flows برای ساخت یک ارائهدهنده احراز هویت OAuth 2.0 مناسب هستند (مانند گوگل، فیسبوک، توییتر، گیتهاب و غیره):
+ * ویژگی `implicit`
+ * ویژگی `clientCredentials`
+ * ویژگی `authorizationCode`
+ * اما یک "flow" خاص وجود دارد که میتواند به طور کامل برای مدیریت احراز هویت در همان برنامه به کار رود:
+ * بررسی `password`: چند فصل بعدی به مثالهای این مورد خواهیم پرداخت.
+* شیوه `openIdConnect`: یک روش برای تعریف نحوه کشف دادههای احراز هویت OAuth2 به صورت خودکار.
+ * کشف خودکار این موضوع را که در مشخصه OpenID Connect تعریف شده است، مشخص میکند.
+
+!!! نکته
+ ادغام سایر ارائهدهندگان احراز هویت/اجازهدهی مانند گوگل، فیسبوک، توییتر، گیتهاب و غیره نیز امکانپذیر و نسبتاً آسان است.
+
+ مشکل پیچیدهترین مسئله، ساخت یک ارائهدهنده احراز هویت/اجازهدهی مانند آنها است، اما **FastAPI** ابزارهای لازم برای انجام این کار را با سهولت به شما میدهد و همه کارهای سنگین را برای شما انجام میدهد.
+
+## ابزارهای **FastAPI**
+
+فریم ورک FastAPI ابزارهایی برای هر یک از این شیوههای امنیتی در ماژول`fastapi.security` فراهم میکند که استفاده از این مکانیزمهای امنیتی را سادهتر میکند.
+
+در فصلهای بعدی، شما یاد خواهید گرفت که چگونه با استفاده از این ابزارهای ارائه شده توسط **FastAPI**، امنیت را به API خود اضافه کنید.
+
+همچنین، خواهید دید که چگونه به صورت خودکار در سیستم مستندات تعاملی ادغام میشود.
diff --git a/docs/hu/docs/index.md b/docs/hu/docs/index.md
new file mode 100644
index 000000000..29c3c05ac
--- /dev/null
+++ b/docs/hu/docs/index.md
@@ -0,0 +1,469 @@
+
+
+
+ FastAPI keretrendszer, nagy teljesítmény, könnyen tanulható, gyorsan kódolható, productionre kész +
+ + +--- + +**Dokumentáció**: https://fastapi.tiangolo.com + +**Forrás kód**: https://github.com/tiangolo/fastapi + +--- +A FastAPI egy modern, gyors (nagy teljesítményű), webes keretrendszer API-ok építéséhez Python 3.8+-al, a Python szabványos típusjelöléseire építve. + + +Kulcs funkciók: + +* **Gyors**: Nagyon nagy teljesítmény, a **NodeJS**-el és a **Go**-val egyenrangú (a Starlettenek és a Pydantic-nek köszönhetően). [Az egyik leggyorsabb Python keretrendszer](#performance). +* **Gyorsan kódolható**: A funkciók fejlesztési sebességét 200-300 százalékkal megnöveli. * +* **Kevesebb hiba**: Körülbelül 40%-al csökkenti az emberi (fejlesztői) hibák számát. * +* **Intuitív**: Kiváló szerkesztő támogatás. Kiegészítés mindenhol. Kevesebb hibakereséssel töltött idő. +* **Egyszerű**: Egyszerű tanulásra és használatra tervezve. Kevesebb dokumentáció olvasással töltött idő. +* **Rövid**: Kód duplikáció minimalizálása. Több funkció minden paraméter deklarálásával. Kevesebb hiba. +* **Robosztus**: Production ready kód. Automatikus interaktív dokumentáció val. +* **Szabvány alapú**: Az API-ok nyílt szabványaira alapuló (és azokkal teljesen kompatibilis): OpenAPI (korábban Swagger néven ismert) és a JSON Schema. + +* Egy production alkalmazásokat építő belső fejlesztői csapat tesztjein alapuló becslés. + +## Szponzorok + + + +{% if sponsors %} +{% for sponsor in sponsors.gold -%} +
+
+Ha egy olyan CLI alkalmazást fejlesztesz amit a parancssorban kell használni webes API helyett, tekintsd meg: **Typer**.
+
+**Typer** a FastAPI kistestvére. A **CLI-k FastAPI-ja**. ⌨️ 🚀
+
+## Követelmények
+
+Python 3.8+
+
+A FastAPI óriások vállán áll:
+
+* Starlette a webes részekhez.
+* Pydantic az adat részekhez.
+
+## Telepítés
+
+async def-et...uvicorn main:app --reload...email_validator - e-mail validációkra.
+* pydantic-settings - Beállítások követésére.
+* pydantic-extra-types - Extra típusok Pydantic-hoz.
+
+Starlette által használt:
+
+* httpx - Követelmény ha a `TestClient`-et akarod használni.
+* jinja2 - Követelmény ha az alap template konfigurációt akarod használni.
+* python-multipart - Követelmény ha "parsing"-ot akarsz támogatni, `request.form()`-al.
+* itsdangerous - Követelmény `SessionMiddleware` támogatáshoz.
+* pyyaml - Követelmény a Starlette `SchemaGenerator`-ának támogatásához (valószínűleg erre nincs szükség FastAPI használása esetén).
+* ujson - Követelmény ha `UJSONResponse`-t akarsz használni.
+
+FastAPI / Starlette által használt
+
+* uvicorn - Szerverekhez amíg betöltik és szolgáltatják az applikációdat.
+* orjson - Követelmény ha `ORJSONResponse`-t akarsz használni.
+
+Ezeket mind telepítheted a `pip install "fastapi[all]"` paranccsal.
+
+## Licensz
+Ez a projekt az MIT license, licensz alatt fut
diff --git a/docs/hu/mkdocs.yml b/docs/hu/mkdocs.yml
new file mode 100644
index 000000000..de18856f4
--- /dev/null
+++ b/docs/hu/mkdocs.yml
@@ -0,0 +1 @@
+INHERIT: ../en/mkdocs.yml
diff --git a/docs/it/docs/index.md b/docs/it/docs/index.md
new file mode 100644
index 000000000..6190eb6aa
--- /dev/null
+++ b/docs/it/docs/index.md
@@ -0,0 +1,464 @@
+
+{!../../../docs/missing-translation.md!}
+
+
+
+
+
+ FastAPI framework, alte prestazioni, facile da imparare, rapido da implementare, pronto per il rilascio in produzione +
+ + +--- + +**Documentazione**: https://fastapi.tiangolo.com + +**Codice Sorgente**: https://github.com/tiangolo/fastapi + +--- + +FastAPI è un web framework moderno e veloce (a prestazioni elevate) che serve a creare API con Python 3.6+ basato sulle annotazioni di tipo di Python. + +Le sue caratteristiche principali sono: + +* **Velocità**: Prestazioni molto elevate, alla pari di **NodeJS** e **Go** (grazie a Starlette e Pydantic). [Uno dei framework Python più veloci in circolazione](#performance). +* **Veloce da programmare**: Velocizza il lavoro consentendo il rilascio di nuove funzionalità tra il 200% e il 300% più rapidamente. * +* **Meno bug**: Riduce di circa il 40% gli errori che commettono gli sviluppatori durante la scrittura del codice. * +* **Intuitivo**: Grande supporto per gli editor di testo con autocompletamento in ogni dove. In questo modo si può dedicare meno tempo al debugging. +* **Facile**: Progettato per essere facile da usare e imparare. Si riduce il tempo da dedicare alla lettura della documentazione. +* **Sintentico**: Minimizza la duplicazione di codice. Molteplici funzionalità, ognuna con la propria dichiarazione dei parametri. Meno errori. +* **Robusto**: Crea codice pronto per la produzione con documentazione automatica interattiva. +* **Basato sugli standard**: Basato su (e completamente compatibile con) gli open standard per le API: OpenAPI (precedentemente Swagger) e JSON Schema. + +* Stima basata sull'esito di test eseguiti su codice sorgente di applicazioni rilasciate in produzione da un team interno di sviluppatori. + +## Sponsor + + + +{% if sponsors %} +{% for sponsor in sponsors.gold -%} +
+
+Se stai sviluppando un'app CLI da usare nel terminale invece che una web API, ti consigliamo **Typer**.
+
+**Typer** è il fratello minore di FastAPI. Ed è stato ideato per essere la **FastAPI delle CLI**. ⌨️ 🚀
+
+## Requisiti
+
+Python 3.6+
+
+FastAPI è basata su importanti librerie:
+
+* Starlette per le parti web.
+* Pydantic per le parti dei dati.
+
+## Installazione
+
+
+
+
+async def...uvicorn main:app --reload...ujson - per un "parsing" di JSON più veloce.
+* email_validator - per la validazione di email.
+
+Usate da Starlette:
+
+* requests - Richiesto se vuoi usare il `TestClient`.
+* aiofiles - Richiesto se vuoi usare `FileResponse` o `StaticFiles`.
+* jinja2 - Richiesto se vuoi usare la configurazione template di default.
+* python-multipart - Richiesto se vuoi supportare il "parsing" con `request.form()`.
+* itsdangerous - Richiesto per usare `SessionMiddleware`.
+* pyyaml - Richiesto per il supporto dello `SchemaGenerator` di Starlette (probabilmente non ti serve con FastAPI).
+* graphene - Richiesto per il supporto di `GraphQLApp`.
+* ujson - Richiesto se vuoi usare `UJSONResponse`.
+
+Usate da FastAPI / Starlette:
+
+* uvicorn - per il server che carica e serve la tua applicazione.
+* orjson - ichiesto se vuoi usare `ORJSONResponse`.
+
+Puoi installarle tutte con `pip install fastapi[all]`.
+
+## Licenza
+
+Questo progetto è concesso in licenza in base ai termini della licenza MIT.
diff --git a/docs/it/mkdocs.yml b/docs/it/mkdocs.yml
new file mode 100644
index 000000000..de18856f4
--- /dev/null
+++ b/docs/it/mkdocs.yml
@@ -0,0 +1 @@
+INHERIT: ../en/mkdocs.yml
diff --git a/docs/ja/docs/index.md b/docs/ja/docs/index.md
index f340fdb87..22c31e7ca 100644
--- a/docs/ja/docs/index.md
+++ b/docs/ja/docs/index.md
@@ -24,7 +24,7 @@
---
-FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。
+FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.8 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。
主な特徴:
@@ -317,7 +317,7 @@ def update_item(item_id: int, item: Item):
新しい構文や特定のライブラリのメソッドやクラスなどを覚える必要はありません。
-単なる標準的な**3.6 以降の Python**です。
+単なる標準的な**3.8 以降の Python**です。
例えば、`int`の場合:
diff --git a/docs/ja/docs/python-types.md b/docs/ja/docs/python-types.md
new file mode 100644
index 000000000..bbfef2adf
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/python-types.md
@@ -0,0 +1,315 @@
+# Pythonの型の紹介
+
+**Python 3.6以降** では「型ヒント」オプションがサポートされています。
+
+これらの **"型ヒント"** は変数の型を宣言することができる新しい構文です。（Python 3.6以降）
+
+変数に型を宣言することでエディターやツールがより良いサポートを提供することができます。
+
+ここではPythonの型ヒントについての **クイックチュートリアル/リフレッシュ** で、**FastAPI**でそれらを使用するために必要な最低限のことだけをカバーしています。...実際には本当に少ないです。
+
+**FastAPI** はすべてこれらの型ヒントに基づいており、多くの強みと利点を与えてくれます。
+
+しかしたとえまったく **FastAPI** を使用しない場合でも、それらについて少し学ぶことで利点を得ることができるでしょう。
+
+!!! note "備考"
+ もしあなたがPythonの専門家で、すでに型ヒントについてすべて知っているのであれば、次の章まで読み飛ばしてください。
+
+## 動機
+
+簡単な例から始めてみましょう:
+
+```Python
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial001.py!}
+```
+
+このプログラムを実行すると以下が出力されます:
+
+```
+John Doe
+```
+
+この関数は以下のようなことを行います:
+
+* `first_name`と`last_name`を取得します。
+* `title()`を用いて、それぞれの最初の文字を大文字に変換します。
+* 真ん中にスペースを入れて連結します。
+
+```Python hl_lines="2"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial001.py!}
+```
+
+### 編集
+
+これはとても簡単なプログラムです。
+
+しかし、今、あなたがそれを一から書いていたと想像してみてください。
+
+パラメータの準備ができていたら、そのとき、関数の定義を始めていたことでしょう...
+
+しかし、そうすると「最初の文字を大文字に変換するあのメソッド」を呼び出す必要があります。
+
+それは`upper`でしたか？`uppercase`でしたか？それとも`first_uppercase`？または`capitalize`？
+
+そして、古くからプログラマーの友人であるエディタで自動補完を試してみます。
+
+関数の最初のパラメータ`first_name`を入力し、ドット(`.`)を入力してから、`Ctrl+Space`を押すと補完が実行されます。
+
+しかし、悲しいことに、これはなんの役にも立ちません:
+
+
+
+### 型の追加
+
+先ほどのコードから一行変更してみましょう。
+
+以下の関数のパラメータ部分を:
+
+```Python
+ first_name, last_name
+```
+
+以下へ変更します:
+
+```Python
+ first_name: str, last_name: str
+```
+
+これだけです。
+
+それが「型ヒント」です:
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial002.py!}
+```
+
+これは、以下のようにデフォルト値を宣言するのと同じではありません:
+
+```Python
+ first_name="john", last_name="doe"
+```
+
+それとは別物です。
+
+イコール（`=`）ではなく、コロン（`:`）を使用します。
+
+そして、通常、型ヒントを追加しても、それらがない状態と起こることは何も変わりません。
+
+しかし今、あなたが再びその関数を作成している最中に、型ヒントを使っていると想像してみて下さい。
+
+同じタイミングで`Ctrl+Space`で自動補完を実行すると、以下のようになります:
+
+
+
+これであれば、あなたは「ベルを鳴らす」一つを見つけるまで、オプションを見て、スクロールすることができます:
+
+
+
+## より強い動機
+
+この関数を見てください。すでに型ヒントを持っています:
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial003.py!}
+```
+
+エディタは変数の型を知っているので、補完だけでなく、エラーチェックをすることもできます。
+
+
+
+これで`age`を`str(age)`で文字列に変換して修正する必要があることがわかります:
+
+```Python hl_lines="2"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial004.py!}
+```
+
+## 型の宣言
+
+関数のパラメータとして、型ヒントを宣言している主な場所を確認しました。
+
+これは **FastAPI** で使用する主な場所でもあります。
+
+### 単純な型
+
+`str`だけでなく、Pythonの標準的な型すべてを宣言することができます。
+
+例えば、以下を使用可能です:
+
+* `int`
+* `float`
+* `bool`
+* `bytes`
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial005.py!}
+```
+
+### 型パラメータを持つジェネリック型
+
+データ構造の中には、`dict`、`list`、`set`、そして`tuple`のように他の値を含むことができるものがあります。また内部の値も独自の型を持つことができます。
+
+これらの型や内部の型を宣言するには、Pythonの標準モジュール`typing`を使用します。
+
+これらの型ヒントをサポートするために特別に存在しています。
+
+#### `List`
+
+例えば、`str`の`list`の変数を定義してみましょう。
+
+`typing`から`List`をインポートします（大文字の`L`を含む）:
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
+```
+
+同じようにコロン（`:`）の構文で変数を宣言します。
+
+型として、`List`を入力します。
+
+リストはいくつかの内部の型を含む型なので、それらを角括弧で囲んでいます。
+
+```Python hl_lines="4"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
+```
+
+!!! tip "豆知識"
+ 角括弧内の内部の型は「型パラメータ」と呼ばれています。
+
+ この場合、`str`は`List`に渡される型パラメータです。
+
+つまり: 変数`items`は`list`であり、このリストの各項目は`str`です。
+
+そうすることで、エディタはリストの項目を処理している間にもサポートを提供できます。
+
+
+
+タイプがなければ、それはほぼ不可能です。
+
+変数`item`はリスト`items`の要素の一つであることに注意してください。
+
+それでも、エディタはそれが`str`であることを知っていて、そのためのサポートを提供しています。
+
+#### `Tuple` と `Set`
+
+`tuple`と`set`の宣言も同様です:
+
+```Python hl_lines="1 4"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial007.py!}
+```
+
+つまり:
+
+* 変数`items_t`は`int`、`int`、`str`の3つの項目を持つ`tuple`です
+
+* 変数`items_s`はそれぞれの項目が`bytes`型である`set`です。
+
+#### `Dict`
+
+`dict`を宣言するためには、カンマ区切りで2つの型パラメータを渡します。
+
+最初の型パラメータは`dict`のキーです。
+
+２番目の型パラメータは`dict`の値です。
+
+```Python hl_lines="1 4"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial008.py!}
+```
+
+つまり:
+
+* 変数`prices`は`dict`であり:
+ * この`dict`のキーは`str`型です。（つまり、各項目の名前）
+ * この`dict`の値は`float`型です。（つまり、各項目の価格）
+
+#### `Optional`
+
+また、`Optional`を使用して、変数が`str`のような型を持つことを宣言することもできますが、それは「オプション」であり、`None`にすることもできます。
+
+```Python hl_lines="1 4"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial009.py!}
+```
+
+ただの`str`の代わりに`Optional[str]`を使用することで、エディタは値が常に`str`であると仮定している場合に実際には`None`である可能性があるエラーを検出するのに役立ちます。
+
+#### ジェネリック型
+
+以下のように角括弧で型パラメータを取る型を:
+
+* `List`
+* `Tuple`
+* `Set`
+* `Dict`
+* `Optional`
+* ...など
+
+**ジェネリック型** または **ジェネリクス** と呼びます。
+
+### 型としてのクラス
+
+変数の型としてクラスを宣言することもできます。
+
+例えば、`Person`クラスという名前のクラスがあるとしましょう:
+
+```Python hl_lines="1 2 3"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial010.py!}
+```
+
+変数の型を`Person`として宣言することができます:
+
+```Python hl_lines="6"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial010.py!}
+```
+
+そして、再び、すべてのエディタのサポートを得ることができます:
+
+
+
+## Pydanticのモデル
+
+Pydantic はデータ検証を行うためのPythonライブラリです。
+
+データの「形」を属性付きのクラスとして宣言します。
+
+そして、それぞれの属性は型を持ちます。
+
+さらに、いくつかの値を持つクラスのインスタンスを作成すると、その値を検証し、適切な型に変換して（もしそうであれば）全てのデータを持つオブジェクトを提供してくれます。
+
+また、その結果のオブジェクトですべてのエディタのサポートを受けることができます。
+
+Pydanticの公式ドキュメントから引用:
+
+```Python
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial011.py!}
+```
+
+!!! info "情報"
+ Pydanticについてより学びたい方はドキュメントを参照してください.
+
+**FastAPI** はすべてPydanticをベースにしています。
+
+すべてのことは[チュートリアル - ユーザーガイド](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}で実際に見ることができます。
+
+## **FastAPI**での型ヒント
+
+**FastAPI** はこれらの型ヒントを利用していくつかのことを行います。
+
+**FastAPI** では型ヒントを使って型パラメータを宣言すると以下のものが得られます:
+
+* **エディタサポート**.
+* **型チェック**.
+
+...そして **FastAPI** は同じように宣言をすると、以下のことを行います:
+
+* **要件の定義**: リクエストパスパラメータ、クエリパラメータ、ヘッダー、ボディ、依存関係などから要件を定義します。
+* **データの変換**: リクエストのデータを必要な型に変換します。
+* **データの検証**: リクエストごとに:
+ * データが無効な場合にクライアントに返される **自動エラー** を生成します。
+* **ドキュメント** OpenAPIを使用したAPI:
+ * 自動的に対話型ドキュメントのユーザーインターフェイスで使用されます。
+
+すべてが抽象的に聞こえるかもしれません。心配しないでください。 この全ての動作は [チュートリアル - ユーザーガイド](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}で見ることができます。
+
+重要なのは、Pythonの標準的な型を使うことで、（クラスやデコレータなどを追加するのではなく）１つの場所で **FastAPI** が多くの作業を代わりにやってくれているということです。
+
+!!! info "情報"
+ すでにすべてのチュートリアルを終えて、型についての詳細を見るためにこのページに戻ってきた場合は、`mypy`のチートシートを参照してください
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/background-tasks.md b/docs/ja/docs/tutorial/background-tasks.md
new file mode 100644
index 000000000..6094c370f
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/background-tasks.md
@@ -0,0 +1,94 @@
+# バックグラウンドタスク
+
+レスポンスを返した *後に* 実行されるバックグラウンドタスクを定義できます。
+
+これは、リクエスト後に処理を開始する必要があるが、クライアントがレスポンスを受け取る前に処理を終える必要のない操作に役立ちます。
+
+これには、たとえば次のものが含まれます。
+
+* 作業実行後のメール通知:
+ * メールサーバーへの接続とメールの送信は「遅い」(数秒) 傾向があるため、すぐにレスポンスを返し、バックグラウンドでメール通知ができます。
+* データ処理:
+ * たとえば、時間のかかる処理を必要とするファイル受信時には、「受信済み」(HTTP 202) のレスポンスを返し、バックグラウンドで処理できます。
+
+## `BackgroundTasks` の使用
+
+まず初めに、`BackgroundTasks` をインポートし、` BackgroundTasks` の型宣言と共に、*path operation 関数* のパラメーターを定義します:
+
+```Python hl_lines="1 13"
+{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
+```
+
+**FastAPI** は、`BackgroundTasks` 型のオブジェクトを作成し、そのパラメーターに渡します。
+
+## タスク関数の作成
+
+バックグラウンドタスクとして実行される関数を作成します。
+
+これは、パラメーターを受け取ることができる単なる標準的な関数です。
+
+これは `async def` または通常の `def` 関数であり、**FastAPI** はこれを正しく処理します。
+
+ここで、タスク関数はファイル書き込みを実行します (メール送信のシミュレーション)。
+
+また、書き込み操作では `async` と `await` を使用しないため、通常の `def` で関数を定義します。
+
+```Python hl_lines="6-9"
+{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
+```
+
+## バックグラウンドタスクの追加
+
+*path operations 関数* 内で、`.add_task()` メソッドを使用してタスク関数を *background tasks* オブジェクトに渡します。
+
+```Python hl_lines="14"
+{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
+```
+
+`.add_task()` は以下の引数を受け取ります:
+
+* バックグラウンドで実行されるタスク関数 (`write_notification`)。
+* タスク関数に順番に渡す必要のある引数の列 (`email`)。
+* タスク関数に渡す必要のあるキーワード引数 (`message="some notification"`)。
+
+## 依存性注入
+
+`BackgroundTasks` の使用は依存性注入システムでも機能し、様々な階層 (*path operations 関数*、依存性 (依存可能性)、サブ依存性など) で `BackgroundTasks` 型のパラメーターを宣言できます。
+
+**FastAPI** は、それぞれの場合の処理方法と同じオブジェクトの再利用方法を知っているため、すべてのバックグラウンドタスクがマージされ、バックグラウンドで後で実行されます。
+
+```Python hl_lines="13 15 22 25"
+{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py!}
+```
+
+この例では、レスポンスが送信された *後* にメッセージが `log.txt` ファイルに書き込まれます。
+
+リクエストにクエリがあった場合、バックグラウンドタスクでログに書き込まれます。
+
+そして、*path operations 関数* で生成された別のバックグラウンドタスクは、`email` パスパラメータを使用してメッセージを書き込みます。
+
+## 技術的な詳細
+
+`BackgroundTasks` クラスは、`starlette.background`から直接取得されます。
+
+これは、FastAPI に直接インポート/インクルードされるため、`fastapi` からインポートできる上に、`starlette.background`から別の `BackgroundTask` (末尾に `s` がない) を誤ってインポートすることを回避できます。
+
+`BackgroundTasks`のみを使用することで (`BackgroundTask` ではなく)、`Request` オブジェクトを直接使用する場合と同様に、それを *path operations 関数* パラメーターとして使用し、**FastAPI** に残りの処理を任せることができます。
+
+それでも、FastAPI で `BackgroundTask` を単独で使用することは可能ですが、コード内でオブジェクトを作成し、それを含むStarlette `Response` を返す必要があります。
+
+詳細については、バックグラウンドタスクに関する Starlette の公式ドキュメントを参照して下さい。
+
+## 警告
+
+大量のバックグラウンド計算が必要であり、必ずしも同じプロセスで実行する必要がない場合 (たとえば、メモリや変数などを共有する必要がない場合)、Celery のようなより大きな他のツールを使用するとメリットがあるかもしれません。
+
+これらは、より複雑な構成、RabbitMQ や Redis などのメッセージ/ジョブキューマネージャーを必要とする傾向がありますが、複数のプロセス、特に複数のサーバーでバックグラウンドタスクを実行できます。
+
+例を確認するには、[Project Generators](../project-generation.md){.internal-link target=_blank} を参照してください。これらにはすべて、Celery が構築済みです。
+
+ただし、同じ **FastAPI** アプリから変数とオブジェクトにアクセスする必要がある場合、または小さなバックグラウンドタスク (電子メール通知の送信など) を実行する必要がある場合は、単に `BackgroundTasks` を使用できます。
+
+## まとめ
+
+`BackgroundTasks` をインポートして、*path operations 関数* や依存関係のパラメータに `BackgroundTasks`を使用し、バックグラウンドタスクを追加して下さい。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/body-fields.md b/docs/ja/docs/tutorial/body-fields.md
new file mode 100644
index 000000000..8f01e8216
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/body-fields.md
@@ -0,0 +1,48 @@
+# ボディ - フィールド
+
+`Query`や`Path`、`Body`を使って *path operation関数* のパラメータに追加のバリデーションやメタデータを宣言するのと同じように、Pydanticの`Field`を使ってPydanticモデルの内部でバリデーションやメタデータを宣言することができます。
+
+## `Field`のインポート
+
+まず、以下のようにインポートします:
+
+```Python hl_lines="4"
+{!../../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
+```
+
+!!! warning "注意"
+ `Field`は他の全てのもの（`Query`、`Path`、`Body`など）とは違い、`fastapi`からではなく、`pydantic`から直接インポートされていることに注意してください。
+
+## モデルの属性の宣言
+
+以下のように`Field`をモデルの属性として使用することができます:
+
+```Python hl_lines="11 12 13 14"
+{!../../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
+```
+
+`Field`は`Query`や`Path`、`Body`と同じように動作し、全く同様のパラメータなどを持ちます。
+
+!!! note "技術詳細"
+ 実際には次に見る`Query`や`Path`などは、共通の`Param`クラスのサブクラスのオブジェクトを作成しますが、それ自体はPydanticの`FieldInfo`クラスのサブクラスです。
+
+ また、Pydanticの`Field`は`FieldInfo`のインスタンスも返します。
+
+ `Body`は`FieldInfo`のサブクラスのオブジェクトを直接返すこともできます。そして、他にも`Body`クラスのサブクラスであるものがあります。
+
+ `fastapi`から`Query`や`Path`などをインポートする場合、これらは実際には特殊なクラスを返す関数であることに注意してください。
+
+!!! tip "豆知識"
+ 型、デフォルト値、`Field`を持つ各モデルの属性が、`Path`や`Query`、`Body`の代わりに`Field`を持つ、*path operation 関数の*パラメータと同じ構造になっていることに注目してください。
+
+## 追加情報の追加
+
+追加情報は`Field`や`Query`、`Body`などで宣言することができます。そしてそれは生成されたJSONスキーマに含まれます。
+
+後に例を用いて宣言を学ぶ際に、追加情報を句悪方法を学べます。
+
+## まとめ
+
+Pydanticの`Field`を使用して、モデルの属性に追加のバリデーションやメタデータを宣言することができます。
+
+追加のキーワード引数を使用して、追加のJSONスキーマのメタデータを渡すこともできます。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/body-multiple-params.md b/docs/ja/docs/tutorial/body-multiple-params.md
new file mode 100644
index 000000000..2ba10c583
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/body-multiple-params.md
@@ -0,0 +1,169 @@
+# ボディ - 複数のパラメータ
+
+これまで`Path`と`Query`をどう使うかを見てきましたが、リクエストボディの宣言のより高度な使い方を見てみましょう。
+
+## `Path`、`Query`とボディパラメータを混ぜる
+
+まず、もちろん、`Path`と`Query`とリクエストボディのパラメータの宣言は自由に混ぜることができ、 **FastAPI** は何をするべきかを知っています。
+
+また、デフォルトの`None`を設定することで、ボディパラメータをオプションとして宣言することもできます:
+
+```Python hl_lines="19 20 21"
+{!../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001.py!}
+```
+
+!!! note "備考"
+ この場合、ボディから取得する`item`はオプションであることに注意してください。デフォルト値は`None`です。
+
+## 複数のボディパラメータ
+
+上述の例では、*path operations*は`item`の属性を持つ以下のようなJSONボディを期待していました:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+}
+```
+
+しかし、`item`と`user`のように複数のボディパラメータを宣言することもできます:
+
+```Python hl_lines="22"
+{!../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002.py!}
+```
+
+この場合、**FastAPI**は関数内に複数のボディパラメータ（Pydanticモデルである２つのパラメータ）があることに気付きます。
+
+そのため、パラメータ名をボディのキー（フィールド名）として使用し、以下のようなボディを期待しています:
+
+```JSON
+{
+ "item": {
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+ },
+ "user": {
+ "username": "dave",
+ "full_name": "Dave Grohl"
+ }
+}
+```
+
+!!! note "備考"
+ 以前と同じように`item`が宣言されていたにもかかわらず、`item`はキー`item`を持つボディの内部にあることが期待されていることに注意してください。
+
+**FastAPI** はリクエストから自動で変換を行い、パラメータ`item`が特定の内容を受け取り、`user`も同じように特定の内容を受け取ります。
+
+複合データの検証を行い、OpenAPIスキーマや自動ドキュメントのように文書化してくれます。
+
+## ボディ内の単数値
+
+クエリとパスパラメータの追加データを定義するための `Query` と `Path` があるのと同じように、 **FastAPI** は同等の `Body` を提供します。
+
+例えば、前のモデルを拡張して、同じボディに `item` と `user` の他にもう一つのキー `importance` を入れたいと決めることができます。
+
+単数値なのでそのまま宣言すると、**FastAPI** はそれがクエリパラメータであるとみなします。
+
+しかし、`Body`を使用して、**FastAPI** に別のボディキーとして扱うように指示することができます:
+
+
+```Python hl_lines="23"
+{!../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003.py!}
+```
+
+この場合、**FastAPI** は以下のようなボディを期待します:
+
+
+```JSON
+{
+ "item": {
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+ },
+ "user": {
+ "username": "dave",
+ "full_name": "Dave Grohl"
+ },
+ "importance": 5
+}
+```
+
+繰り返しになりますが、データ型の変換、検証、文書化などを行います。
+
+## 複数のボディパラメータとクエリ
+
+もちろん、ボディパラメータに加えて、必要に応じて追加のクエリパラメータを宣言することもできます。
+
+デフォルトでは、単数値はクエリパラメータとして解釈されるので、明示的に `Query` を追加する必要はありません。
+
+```Python
+q: str = None
+```
+
+以下において:
+
+```Python hl_lines="27"
+{!../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004.py!}
+```
+
+!!! info "情報"
+ `Body`もまた、後述する `Query` や `Path` などと同様に、すべての検証パラメータとメタデータパラメータを持っています。
+
+
+## 単一のボディパラメータの埋め込み
+
+Pydanticモデル`Item`のボディパラメータ`item`を1つだけ持っているとしましょう。
+
+デフォルトでは、**FastAPI**はそのボディを直接期待します。
+
+しかし、追加のボディパラメータを宣言したときのように、キー `item` を持つ JSON とその中のモデルの内容を期待したい場合は、特別な `Body` パラメータ `embed` を使うことができます:
+
+```Python
+item: Item = Body(..., embed=True)
+```
+
+以下において:
+
+```Python hl_lines="17"
+{!../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005.py!}
+```
+
+この場合、**FastAPI** は以下のようなボディを期待します:
+
+```JSON hl_lines="2"
+{
+ "item": {
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+ }
+}
+```
+
+以下の代わりに:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+}
+```
+
+## まとめ
+
+リクエストが単一のボディしか持てない場合でも、*path operation関数*に複数のボディパラメータを追加することができます。
+
+しかし、**FastAPI** はそれを処理し、関数内の正しいデータを与え、*path operation*内の正しいスキーマを検証し、文書化します。
+
+また、ボディの一部として受け取る単数値を宣言することもできます。
+
+また、単一のパラメータしか宣言されていない場合でも、ボディをキーに埋め込むように **FastAPI** に指示することができます。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/body-nested-models.md b/docs/ja/docs/tutorial/body-nested-models.md
new file mode 100644
index 000000000..7f916c47a
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/body-nested-models.md
@@ -0,0 +1,244 @@
+# ボディ - ネストされたモデル
+
+**FastAPI** を使用すると、深くネストされた任意のモデルを定義、検証、文書化、使用することができます（Pydanticのおかげです）。
+
+## リストのフィールド
+
+属性をサブタイプとして定義することができます。例えば、Pythonの`list`は以下のように定義できます:
+
+```Python hl_lines="12"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial001.py!}
+```
+
+これにより、各項目の型は宣言されていませんが、`tags`はある項目のリストになります。
+
+## タイプパラメータを持つリストのフィールド
+
+しかし、Pythonには型や「タイプパラメータ」を使ってリストを宣言する方法があります:
+
+### typingの`List`をインポート
+
+まず、Pythonの標準の`typing`モジュールから`List`をインポートします:
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
+```
+
+### タイプパラメータを持つ`List`の宣言
+
+`list`や`dict`、`tuple`のようなタイプパラメータ（内部の型）を持つ型を宣言するには:
+
+* `typing`モジュールからそれらをインストールします。
+* 角括弧（`[`と`]`）を使って「タイプパラメータ」として内部の型を渡します:
+
+```Python
+from typing import List
+
+my_list: List[str]
+```
+
+型宣言の標準的なPythonの構文はこれだけです。
+
+内部の型を持つモデルの属性にも同じ標準の構文を使用してください。
+
+そのため、以下の例では`tags`を具体的な「文字列のリスト」にすることができます:
+
+```Python hl_lines="14"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
+```
+
+## セット型
+
+しかし、よく考えてみると、タグは繰り返すべきではなく、おそらくユニークな文字列になるのではないかと気付いたとします。
+
+そして、Pythonにはユニークな項目のセットのための特別なデータ型`set`があります。
+
+そのため、以下のように、`Set`をインポートして`str`の`set`として`tags`を宣言することができます:
+
+```Python hl_lines="1 14"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003.py!}
+```
+
+これを使えば、データが重複しているリクエストを受けた場合でも、ユニークな項目のセットに変換されます。
+
+そして、そのデータを出力すると、たとえソースに重複があったとしても、固有の項目のセットとして出力されます。
+
+また、それに応じて注釈をつけたり、文書化したりします。
+
+## ネストされたモデル
+
+Pydanticモデルの各属性には型があります。
+
+しかし、その型はそれ自体が別のPydanticモデルである可能性があります。
+
+そのため、特定の属性名、型、バリデーションを指定して、深くネストしたJSON`object`を宣言することができます。
+
+すべては、任意のネストにされています。
+
+### サブモデルの定義
+
+例えば、`Image`モデルを定義することができます:
+
+```Python hl_lines="9 10 11"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!}
+```
+
+### サブモデルを型として使用
+
+そして、それを属性の型として使用することができます:
+
+```Python hl_lines="20"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!}
+```
+
+これは **FastAPI** が以下のようなボディを期待することを意味します:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2,
+ "tags": ["rock", "metal", "bar"],
+ "image": {
+ "url": "http://example.com/baz.jpg",
+ "name": "The Foo live"
+ }
+}
+```
+
+繰り返しになりますが、**FastAPI** を使用して、その宣言を行うだけで以下のような恩恵を受けられます:
+
+* ネストされたモデルでも対応可能なエディタのサポート（補完など）
+* データ変換
+* データの検証
+* 自動文書化
+
+## 特殊な型とバリデーション
+
+`str`や`int`、`float`のような通常の単数型の他にも、`str`を継承したより複雑な単数型を使うこともできます。
+
+すべてのオプションをみるには、Pydanticのエキゾチック な型のドキュメントを確認してください。次の章でいくつかの例をみることができます。
+
+例えば、`Image`モデルのように`url`フィールドがある場合、`str`の代わりにPydanticの`HttpUrl`を指定することができます:
+
+```Python hl_lines="4 10"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py!}
+```
+
+文字列は有効なURLであることが確認され、そのようにJSONスキーマ・OpenAPIで文書化されます。
+
+## サブモデルのリストを持つ属性
+
+Pydanticモデルを`list`や`set`などのサブタイプとして使用することもできます:
+
+```Python hl_lines="20"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial006.py!}
+```
+
+これは、次のようなJSONボディを期待します（変換、検証、ドキュメントなど）:
+
+```JSON hl_lines="11"
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2,
+ "tags": [
+ "rock",
+ "metal",
+ "bar"
+ ],
+ "images": [
+ {
+ "url": "http://example.com/baz.jpg",
+ "name": "The Foo live"
+ },
+ {
+ "url": "http://example.com/dave.jpg",
+ "name": "The Baz"
+ }
+ ]
+}
+```
+
+!!! info "情報"
+ `images`キーが画像オブジェクトのリストを持つようになったことに注目してください。
+
+## 深くネストされたモデル
+
+深くネストされた任意のモデルを定義することができます:
+
+```Python hl_lines="9 14 20 23 27"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py!}
+```
+
+!!! info "情報"
+ `Offer`は`Item`のリストであり、オプションの`Image`のリストを持っていることに注目してください。
+
+## 純粋なリストのボディ
+
+期待するJSONボディのトップレベルの値がJSON`array`（Pythonの`list`）であれば、Pydanticモデルと同じように、関数のパラメータで型を宣言することができます:
+
+```Python
+images: List[Image]
+```
+
+以下のように:
+
+```Python hl_lines="15"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py!}
+```
+
+## あらゆる場所でのエディタサポート
+
+エディタのサポートもどこでも受けることができます。
+
+以下のようにリストの中の項目でも:
+
+
+
+Pydanticモデルではなく、`dict`を直接使用している場合はこのようなエディタのサポートは得られません。
+
+しかし、それらについて心配する必要はありません。入力された辞書は自動的に変換され、出力も自動的にJSONに変換されます。
+
+## 任意の`dict`のボディ
+
+また、ある型のキーと別の型の値を持つ`dict`としてボディを宣言することもできます。
+
+有効なフィールド・属性名を事前に知る必要がありません（Pydanticモデルの場合のように）。
+
+これは、まだ知らないキーを受け取りたいときに便利だと思います。
+
+---
+
+他にも、`int`のように他の型のキーを持ちたい場合などに便利です。
+
+それをここで見ていきましょう。
+
+この場合、`int`のキーと`float`の値を持つものであれば、どんな`dict`でも受け入れることができます:
+
+```Python hl_lines="15"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial009.py!}
+```
+
+!!! tip "豆知識"
+ JSONはキーとして`str`しかサポートしていないことに注意してください。
+
+ しかしPydanticには自動データ変換機能があります。
+
+ これは、APIクライアントがキーとして文字列しか送信できなくても、それらの文字列に純粋な整数が含まれている限り、Pydanticが変換して検証することを意味します。
+
+ そして、`weights`として受け取る`dict`は、実際には`int`のキーと`float`の値を持つことになります。
+
+## まとめ
+
+**FastAPI** を使用すると、Pydanticモデルが提供する最大限の柔軟性を持ちながら、コードをシンプルに短く、エレガントに保つことができます。
+
+以下のような利点があります:
+
+* エディタのサポート（どこでも補完！）
+* データ変換（別名：構文解析・シリアライズ）
+* データの検証
+* スキーマ文書
+* 自動文書化
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
new file mode 100644
index 000000000..5c150d00c
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
@@ -0,0 +1,191 @@
+# 依存関係としてのクラス
+
+**依存性注入** システムを深く掘り下げる前に、先ほどの例をアップグレードしてみましょう。
+
+## 前の例の`dict`
+
+前の例では、依存関係（"dependable"）から`dict`を返していました:
+
+```Python hl_lines="9"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
+```
+
+しかし、*path operation関数*のパラメータ`commons`に`dict`が含まれています。
+
+また、エディタは`dict`のキーと値の型を知ることができないため、多くのサポート（補完のような）を提供することができません。
+
+もっとうまくやれるはずです...。
+
+## 依存関係を作るもの
+
+これまでは、依存関係が関数として宣言されているのを見てきました。
+
+しかし、依存関係を定義する方法はそれだけではありません（その方が一般的かもしれませんが）。
+
+重要なのは、依存関係が「呼び出し可能」なものであることです。
+
+Pythonにおける「**呼び出し可能**」とは、Pythonが関数のように「呼び出す」ことができるものを指します。
+
+そのため、`something`オブジェクト（関数ではないかもしれませんが）を持っていて、それを次のように「呼び出す」（実行する）ことができるとします:
+
+```Python
+something()
+```
+
+または
+
+```Python
+something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
+```
+
+これを「呼び出し可能」なものと呼びます。
+
+## 依存関係としてのクラス
+
+Pythonのクラスのインスタンスを作成する際に、同じ構文を使用していることに気づくかもしれません。
+
+例えば:
+
+```Python
+class Cat:
+ def __init__(self, name: str):
+ self.name = name
+
+
+fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
+```
+
+この場合、`fluffy`は`Cat`クラスのインスタンスです。
+
+そして`fluffy`を作成するために、`Cat`を「呼び出している」ことになります。
+
+そのため、Pythonのクラスもまた「呼び出し可能」です。
+
+そして、**FastAPI** では、Pythonのクラスを依存関係として使用することができます。
+
+FastAPIが実際にチェックしているのは、それが「呼び出し可能」（関数、クラス、その他なんでも）であり、パラメータが定義されているかどうかということです。
+
+**FastAPI** の依存関係として「呼び出し可能なもの」を渡すと、その「呼び出し可能なもの」のパラメータを解析し、サブ依存関係も含めて、*path operation関数*のパラメータと同じように処理します。
+
+それは、パラメータが全くない呼び出し可能なものにも適用されます。パラメータのない*path operation関数*と同じように。
+
+そこで、上で紹介した依存関係の`common_parameters`を`CommonQueryParams`クラスに変更します:
+
+```Python hl_lines="11 12 13 14 15"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial002.py!}
+```
+
+クラスのインスタンスを作成するために使用される`__init__`メソッドに注目してください:
+
+```Python hl_lines="12"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial002.py!}
+```
+
+...以前の`common_parameters`と同じパラメータを持っています:
+
+```Python hl_lines="8"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
+```
+
+これらのパラメータは **FastAPI** が依存関係を「解決」するために使用するものです。
+
+どちらの場合も以下を持っています:
+
+* オプショナルの`q`クエリパラメータ。
+* `skip`クエリパラメータ、デフォルトは`0`。
+* `limit`クエリパラメータ、デフォルトは`100`。
+
+どちらの場合も、データは変換され、検証され、OpenAPIスキーマなどで文書化されます。
+
+## 使用
+
+これで、このクラスを使用して依存関係を宣言することができます。
+
+```Python hl_lines="19"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial002.py!}
+```
+
+**FastAPI** は`CommonQueryParams`クラスを呼び出します。これにより、そのクラスの「インスタンス」が作成され、インスタンスはパラメータ`commons`として関数に渡されます。
+
+## 型注釈と`Depends`
+
+上のコードでは`CommonQueryParams`を２回書いていることに注目してください:
+
+```Python
+commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
+```
+
+以下にある最後の`CommonQueryParams`:
+
+```Python
+... = Depends(CommonQueryParams)
+```
+
+...は、**FastAPI** が依存関係を知るために実際に使用するものです。
+
+そこからFastAPIが宣言されたパラメータを抽出し、それが実際にFastAPIが呼び出すものです。
+
+---
+
+この場合、以下にある最初の`CommonQueryParams`:
+
+```Python
+commons: CommonQueryParams ...
+```
+
+...は **FastAPI** に対して特別な意味をもちません。FastAPIはデータ変換や検証などには使用しません（それらのためには`= Depends(CommonQueryParams)`を使用しています）。
+
+実際には以下のように書けばいいだけです:
+
+```Python
+commons = Depends(CommonQueryParams)
+```
+
+以下にあるように:
+
+```Python hl_lines="19"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial003.py!}
+```
+
+しかし、型を宣言することは推奨されています。そうすれば、エディタは`commons`のパラメータとして何が渡されるかを知ることができ、コードの補完や型チェックなどを行うのに役立ちます:
+
+
+
+## ショートカット
+
+しかし、ここでは`CommonQueryParams`を２回書くというコードの繰り返しが発生していることがわかります:
+
+```Python
+commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
+```
+
+依存関係が、クラス自体のインスタンスを作成するために**FastAPI**が「呼び出す」*特定の*クラスである場合、**FastAPI** はこれらのケースのショートカットを提供しています。
+
+それらの具体的なケースについては以下のようにします:
+
+以下のように書く代わりに:
+
+```Python
+commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
+```
+
+...以下のように書きます:
+
+```Python
+commons: CommonQueryParams = Depends()
+```
+
+パラメータの型として依存関係を宣言し、`Depends()`の中でパラメータを指定せず、`Depends()`をその関数のパラメータの「デフォルト」値（`=`のあとの値）として使用することで、`Depends(CommonQueryParams)`の中でクラス全体を*もう一度*書かなくてもよくなります。
+
+同じ例では以下のようになります:
+
+```Python hl_lines="19"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial004.py!}
+```
+
+...そして **FastAPI** は何をすべきか知っています。
+
+!!! tip "豆知識"
+ 役に立つというよりも、混乱するようであれば無視してください。それをする*必要*はありません。
+
+ それは単なるショートカットです。なぜなら **FastAPI** はコードの繰り返しを最小限に抑えることに気を使っているからです。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md
new file mode 100644
index 000000000..1684d9ca1
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md
@@ -0,0 +1,62 @@
+# path operationデコレータの依存関係
+
+場合によっては*path operation関数*の中で依存関係の戻り値を本当に必要としないこともあります。
+
+もしくは、依存関係が値を返さない場合もあります。
+
+しかし、それでも実行・解決する必要があります。
+
+このような場合、*path operation関数*のパラメータを`Depends`で宣言する代わりに、*path operation decorator*に`dependencies`の`list`を追加することができます。
+
+## *path operationデコレータ*への`dependencies`の追加
+
+*path operationデコレータ*はオプショナルの引数`dependencies`を受け取ります。
+
+それは`Depends()`の`list`であるべきです:
+
+```Python hl_lines="17"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial006.py!}
+```
+
+これらの依存関係は、通常の依存関係と同様に実行・解決されます。しかし、それらの値（何かを返す場合）は*path operation関数*には渡されません。
+
+!!! tip "豆知識"
+ エディタによっては、未使用の関数パラメータをチェックしてエラーとして表示するものもあります。
+
+ `dependencies`を`path operationデコレータ`で使用することで、エディタやツールのエラーを回避しながら確実に実行することができます。
+
+ また、コードの未使用のパラメータがあるのを見て、それが不要だと思ってしまうような新しい開発者の混乱を避けるのにも役立つかもしれません。
+
+## 依存関係のエラーと戻り値
+
+通常使用している依存関係の*関数*と同じものを使用することができます。
+
+### 依存関係の要件
+
+これらはリクエストの要件（ヘッダのようなもの）やその他のサブ依存関係を宣言することができます:
+
+```Python hl_lines="6 11"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial006.py!}
+```
+
+### 例外の発生
+
+これらの依存関係は通常の依存関係と同じように、例外を`raise`発生させることができます:
+
+```Python hl_lines="8 13"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial006.py!}
+```
+
+### 戻り値
+
+そして、値を返すことも返さないこともできますが、値は使われません。
+
+つまり、すでにどこかで使っている通常の依存関係（値を返すもの）を再利用することができ、値は使われなくても依存関係は実行されます:
+
+```Python hl_lines="9 14"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial006.py!}
+```
+
+## *path operations*のグループに対する依存関係
+
+後で、より大きなアプリケーションの構造([Bigger Applications - Multiple Files](../../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank})について読む時に、おそらく複数のファイルを使用して、*path operations*のグループに対して単一の`dependencies`パラメータを宣言する方法を学ぶでしょう。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md
new file mode 100644
index 000000000..2a89e51d2
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md
@@ -0,0 +1,225 @@
+# yieldを持つ依存関係
+
+FastAPIは、いくつかの終了後の追加のステップを行う依存関係をサポートしています。
+
+これを行うには、`return`の代わりに`yield`を使い、その後に追加のステップを書きます。
+
+!!! tip "豆知識"
+ `yield`は必ず一度だけ使用するようにしてください。
+
+!!! info "情報"
+ これを動作させるには、**Python 3.7** 以上を使用するか、**Python 3.6** では"backports"をインストールする必要があります:
+
+ ```
+ pip install async-exit-stack async-generator
+ ```
+
+ これによりasync-exit-stackとasync-generatorがインストールされます。
+
+!!! note "技術詳細"
+ 以下と一緒に使用できる関数なら何でも有効です:
+
+ * `@contextlib.contextmanager`または
+ * `@contextlib.asynccontextmanager`
+
+ これらは **FastAPI** の依存関係として使用するのに有効です。
+
+ 実際、FastAPIは内部的にこれら２つのデコレータを使用しています。
+
+## `yield`を持つデータベースの依存関係
+
+例えば、これを使ってデータベースセッションを作成し、終了後にそれを閉じることができます。
+
+レスポンスを送信する前に`yield`文を含む前のコードのみが実行されます。
+
+```Python hl_lines="2 3 4"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial007.py!}
+```
+
+生成された値は、*path operations*や他の依存関係に注入されるものです:
+
+```Python hl_lines="4"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial007.py!}
+```
+
+`yield`文に続くコードは、レスポンスが送信された後に実行されます:
+
+```Python hl_lines="5 6"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial007.py!}
+```
+
+!!! tip "豆知識"
+ `async`や通常の関数を使用することができます。
+
+ **FastAPI** は、通常の依存関係と同じように、それぞれで正しいことを行います。
+
+## `yield`と`try`を持つ依存関係
+
+`yield`を持つ依存関係で`try`ブロックを使用した場合、その依存関係を使用した際に発生した例外を受け取ることになります。
+
+例えば、途中のどこかの時点で、別の依存関係や*path operation*の中で、データベーストランザクションを「ロールバック」したり、その他のエラーを作成したりするコードがあった場合、依存関係の中で例外を受け取ることになります。
+
+そのため、依存関係の中にある特定の例外を`except SomeException`で探すことができます。
+
+同様に、`finally`を用いて例外があったかどうかにかかわらず、終了ステップを確実に実行することができます。
+
+```Python hl_lines="3 5"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial007.py!}
+```
+
+## `yield`を持つサブ依存関係
+
+任意の大きさや形のサブ依存関係やサブ依存関係の「ツリー」を持つことができ、その中で`yield`を使用することができます。
+
+**FastAPI** は、`yield`を持つ各依存関係の「終了コード」が正しい順番で実行されていることを確認します。
+
+例えば、`dependency_c`は`dependency_b`と`dependency_b`に依存する`dependency_a`に、依存することができます:
+
+```Python hl_lines="4 12 20"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial008.py!}
+```
+
+そして、それらはすべて`yield`を使用することができます。
+
+この場合、`dependency_c`は終了コードを実行するために、`dependency_b`（ここでは`dep_b`という名前）の値がまだ利用可能である必要があります。
+
+そして、`dependency_b`は`dependency_a`（ここでは`dep_a`という名前）の値を終了コードで利用できるようにする必要があります。
+
+```Python hl_lines="16 17 24 25"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial008.py!}
+```
+
+同様に、`yield`と`return`が混在した依存関係を持つこともできます。
+
+また、単一の依存関係を持っていて、`yield`などの他の依存関係をいくつか必要とすることもできます。
+
+依存関係の組み合わせは自由です。
+
+**FastAPI** は、全てが正しい順序で実行されていることを確認します。
+
+!!! note "技術詳細"
+ これはPythonのContext Managersのおかげで動作します。
+
+ **FastAPI** はこれを実現するために内部的に使用しています。
+
+## `yield`と`HTTPException`を持つ依存関係
+
+`yield`と例外をキャッチする`try`ブロックを持つことができる依存関係を使用することができることがわかりました。
+
+`yield`の後の終了コードで`HTTPException`などを発生させたくなるかもしれません。しかし**それはうまくいきません**
+
+`yield`を持つ依存関係の終了コードは[例外ハンドラ](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank}の*後に*実行されます。依存関係によって投げられた例外を終了コード（`yield`の後）でキャッチするものはなにもありません。
+
+つまり、`yield`の後に`HTTPException`を発生させた場合、`HTTTPException`をキャッチしてHTTP 400のレスポンスを返すデフォルトの（あるいは任意のカスタムの）例外ハンドラは、その例外をキャッチすることができなくなります。
+
+これは、依存関係に設定されているもの（例えば、DBセッション）を、例えば、バックグラウンドタスクで使用できるようにするものです。
+
+バックグラウンドタスクはレスポンスが送信された*後*に実行されます。そのため、*すでに送信されている*レスポンスを変更する方法すらないので、`HTTPException`を発生させる方法はありません。
+
+しかし、バックグラウンドタスクがDBエラーを発生させた場合、少なくとも`yield`で依存関係のセッションをロールバックしたり、きれいに閉じたりすることができ、エラーをログに記録したり、リモートのトラッキングシステムに報告したりすることができます。
+
+例外が発生する可能性があるコードがある場合は、最も普通の「Python流」なことをして、コードのその部分に`try`ブロックを追加してください。
+
+レスポンスを返したり、レスポンスを変更したり、`HTTPException`を発生させたりする*前に*処理したいカスタム例外がある場合は、[カスタム例外ハンドラ](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank}を作成してください。
+
+!!! tip "豆知識"
+ `HTTPException`を含む例外は、`yield`の*前*でも発生させることができます。ただし、後ではできません。
+
+実行の順序は多かれ少なかれ以下の図のようになります。時間は上から下へと流れていきます。そして、各列はコードを相互作用させたり、実行したりしている部分の一つです。
+
+```mermaid
+sequenceDiagram
+
+participant client as Client
+participant handler as Exception handler
+participant dep as Dep with yield
+participant operation as Path Operation
+participant tasks as Background tasks
+
+ Note over client,tasks: Can raise exception for dependency, handled after response is sent
+ Note over client,operation: Can raise HTTPException and can change the response
+ client ->> dep: Start request
+ Note over dep: Run code up to yield
+ opt raise
+ dep -->> handler: Raise HTTPException
+ handler -->> client: HTTP error response
+ dep -->> dep: Raise other exception
+ end
+ dep ->> operation: Run dependency, e.g. DB session
+ opt raise
+ operation -->> handler: Raise HTTPException
+ handler -->> client: HTTP error response
+ operation -->> dep: Raise other exception
+ end
+ operation ->> client: Return response to client
+ Note over client,operation: Response is already sent, can't change it anymore
+ opt Tasks
+ operation -->> tasks: Send background tasks
+ end
+ opt Raise other exception
+ tasks -->> dep: Raise other exception
+ end
+ Note over dep: After yield
+ opt Handle other exception
+ dep -->> dep: Handle exception, can't change response. E.g. close DB session.
+ end
+```
+
+!!! info "情報"
+ **１つのレスポンス** だけがクライアントに送信されます。それはエラーレスポンスの一つかもしれませんし、*path operation*からのレスポンスかもしれません。
+
+ いずれかのレスポンスが送信された後、他のレスポンスを送信することはできません。
+
+!!! tip "豆知識"
+ この図は`HTTPException`を示していますが、[カスタム例外ハンドラ](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank}を作成することで、他の例外を発生させることもできます。そして、その例外は依存関係の終了コードではなく、そのカスタム例外ハンドラによって処理されます。
+
+ しかし例外ハンドラで処理されない例外を発生させた場合は、依存関係の終了コードで処理されます。
+
+## コンテキストマネージャ
+
+### 「コンテキストマネージャ」とは
+
+「コンテキストマネージャ」とは、`with`文の中で使用できるPythonオブジェクトのことです。
+
+例えば、ファイルを読み込むには`with`を使用することができます:
+
+```Python
+with open("./somefile.txt") as f:
+ contents = f.read()
+ print(contents)
+```
+
+その後の`open("./somefile.txt")`は「コンテキストマネージャ」と呼ばれるオブジェクトを作成します。
+
+`with`ブロックが終了すると、例外があったとしてもファイルを確かに閉じます。
+
+`yield`を依存関係を作成すると、**FastAPI** は内部的にそれをコンテキストマネージャに変換し、他の関連ツールと組み合わせます。
+
+### `yield`を持つ依存関係でのコンテキストマネージャの使用
+
+!!! warning "注意"
+ これは多かれ少なかれ、「高度な」発想です。
+
+ **FastAPI** を使い始めたばかりの方は、とりあえずスキップした方がよいかもしれません。
+
+Pythonでは、以下の２つのメソッドを持つクラスを作成する: `__enter__()`と`__exit__()`ことでコンテキストマネージャを作成することができます。
+
+また、依存関数の中で`with`や`async with`文を使用することによって`yield`を持つ **FastAPI** の依存関係の中でそれらを使用することができます:
+
+```Python hl_lines="1 2 3 4 5 6 7 8 9 13"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial010.py!}
+```
+
+!!! tip "豆知識"
+ コンテキストマネージャを作成するもう一つの方法はwithです:
+
+ * `@contextlib.contextmanager` または
+ * `@contextlib.asynccontextmanager`
+
+ これらを使って、関数を単一の`yield`でデコレートすることができます。
+
+ これは **FastAPI** が内部的に`yield`を持つ依存関係のために使用しているものです。
+
+ しかし、FastAPIの依存関係にデコレータを使う必要はありません（そして使うべきではありません）。
+
+ FastAPIが内部的にやってくれます。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/index.md b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/index.md
new file mode 100644
index 000000000..ec563a16d
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/index.md
@@ -0,0 +1,209 @@
+# 依存関係 - 最初のステップ
+
+** FastAPI** は非常に強力でありながら直感的な **依存性注入** システムを持っています。
+
+それは非常にシンプルに使用できるように設計されており、開発者が他のコンポーネント **FastAPI** と統合するのが非常に簡単になるように設計されています。
+
+## 「依存性注入」とは
+
+**「依存性注入」** とは、プログラミングにおいて、コード（この場合は、*path operation関数*）が動作したり使用したりするために必要なもの（「依存関係」）を宣言する方法があることを意味します:
+
+そして、そのシステム（この場合は、**FastAPI**）は、必要な依存関係をコードに提供するために必要なことは何でも行います（依存関係を「注入」します）。
+
+これは以下のようなことが必要な時にとても便利です:
+
+* ロジックを共有している。（同じコードロジックを何度も繰り返している）。
+* データベース接続を共有する。
+* セキュリティ、認証、ロール要件などを強制する。
+* そのほかにも多くのこと...
+
+これらすべてを、コードの繰り返しを最小限に抑えながら行います。
+
+## 最初のステップ
+
+非常にシンプルな例を見てみましょう。あまりにもシンプルなので、今のところはあまり参考にならないでしょう。
+
+しかし、この方法では **依存性注入** システムがどのように機能するかに焦点を当てることができます。
+
+### 依存関係の作成
+
+まずは依存関係に注目してみましょう。
+
+以下のように、*path operation関数*と同じパラメータを全て取ることができる関数にすぎません:
+
+```Python hl_lines="8 9"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
+```
+
+これだけです。
+
+**２行**。
+
+そして、それはすべての*path operation関数*が持っているのと同じ形と構造を持っています。
+
+「デコレータ」を含まない（`@app.get("/some-path")`を含まない）*path operation関数*と考えることもできます。
+
+そして何でも返すことができます。
+
+この場合、この依存関係は以下を期待しています:
+
+* オプショナルのクエリパラメータ`q`は`str`です。
+* オプショナルのクエリパラメータ`skip`は`int`で、デフォルトは`0`です。
+* オプショナルのクエリパラメータ`limit`は`int`で、デフォルトは`100`です。
+
+そして、これらの値を含む`dict`を返します。
+
+### `Depends`のインポート
+
+```Python hl_lines="3"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
+```
+
+### "dependant"での依存関係の宣言
+
+*path operation関数*のパラメータに`Body`や`Query`などを使用するのと同じように、新しいパラメータに`Depends`を使用することができます:
+
+```Python hl_lines="13 18"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
+```
+
+関数のパラメータに`Depends`を使用するのは`Body`や`Query`などと同じですが、`Depends`の動作は少し異なります。
+
+`Depends`は１つのパラメータしか与えられません。
+
+このパラメータは関数のようなものである必要があります。
+
+そして、その関数は、*path operation関数*が行うのと同じ方法でパラメータを取ります。
+
+!!! tip "豆知識"
+ 次の章では、関数以外の「もの」が依存関係として使用できるものを見ていきます。
+
+新しいリクエストが到着するたびに、**FastAPI** が以下のような処理を行います:
+
+* 依存関係（"dependable"）関数を正しいパラメータで呼び出します。
+* 関数の結果を取得します。
+* *path operation関数*のパラメータにその結果を代入してください。
+
+```mermaid
+graph TB
+
+common_parameters(["common_parameters"])
+read_items["/items/"]
+read_users["/users/"]
+
+common_parameters --> read_items
+common_parameters --> read_users
+```
+
+この方法では、共有されるコードを一度書き、**FastAPI** が*path operations*のための呼び出しを行います。
+
+!!! check "確認"
+ 特別なクラスを作成してどこかで **FastAPI** に渡して「登録」する必要はないことに注意してください。
+
+ `Depends`を渡すだけで、**FastAPI** が残りの処理をしてくれます。
+
+## `async`にするかどうか
+
+依存関係は **FastAPI**（*path operation関数*と同じ）からも呼び出されるため、関数を定義する際にも同じルールが適用されます。
+
+`async def`や通常の`def`を使用することができます。
+
+また、通常の`def`*path operation関数*の中に`async def`を入れて依存関係を宣言したり、`async def`*path operation関数*の中に`def`を入れて依存関係を宣言したりすることなどができます。
+
+それは重要ではありません。**FastAPI** は何をすべきかを知っています。
+
+!!! note "備考"
+ わからない場合は、ドキュメントの[Async: *"In a hurry?"*](../../async.md){.internal-link target=_blank}の中の`async`と`await`についてのセクションを確認してください。
+
+## OpenAPIとの統合
+
+依存関係（およびサブ依存関係）のすべてのリクエスト宣言、検証、および要件は、同じOpenAPIスキーマに統合されます。
+
+つまり、対話型ドキュメントにはこれらの依存関係から得られる全ての情報も含まれているということです:
+
+
+
+## 簡単な使い方
+
+見てみると、*path*と*operation*が一致した時に*path operation関数*が宣言されていて、**FastAPI** が正しいパラメータで関数を呼び出してリクエストからデータを抽出する処理をしています。
+
+実は、すべての（あるいはほとんどの）Webフレームワークは、このように動作します。
+
+これらの関数を直接呼び出すことはありません。これらの関数はフレームワーク（この場合は、**FastAPI**）によって呼び出されます。
+
+依存性注入システムでは、**FastAPI** に*path operation*もまた、*path operation関数*の前に実行されるべき他の何かに「依存」していることを伝えることができ、**FastAPI** がそれを実行し、結果を「注入」することを引き受けます。
+
+他にも、「依存性注入」と同じような考えの一般的な用語があります:
+
+* リソース
+* プロバイダ
+* サービス
+* インジェクタブル
+* コンポーネント
+
+## **FastAPI** プラグイン
+
+統合や「プラグイン」は **依存性注入** システムを使って構築することができます。しかし、実際には、**「プラグイン」を作成する必要はありません**。依存関係を使用することで、無限の数の統合やインタラクションを宣言することができ、それが**path operation関数*で利用可能になるからです。
+
+依存関係は非常にシンプルで直感的な方法で作成することができ、必要なPythonパッケージをインポートするだけで、*文字通り*数行のコードでAPI関数と統合することができます。
+
+次の章では、リレーショナルデータベースやNoSQLデータベース、セキュリティなどについて、その例を見ていきます。
+
+## **FastAPI** 互換性
+
+依存性注入システムがシンプルなので、**FastAPI** は以下のようなものと互換性があります:
+
+* すべてのリレーショナルデータベース
+* NoSQLデータベース
+* 外部パッケージ
+* 外部API
+* 認証・認可システム
+* API利用状況監視システム
+* レスポンスデータ注入システム
+* など。
+
+## シンプルでパワフル
+
+階層依存性注入システムは、定義や使用方法が非常にシンプルであるにもかかわらず、非常に強力なものとなっています。
+
+依存関係事態を定義する依存関係を定義することができます。
+
+最終的には、依存関係の階層ツリーが構築され、**依存性注入**システムが、これらの依存関係（およびそのサブ依存関係）をすべて解決し、各ステップで結果を提供（注入）します。
+
+例えば、４つのAPIエンドポイント（*path operations*）があるとします:
+
+* `/items/public/`
+* `/items/private/`
+* `/users/{user_id}/activate`
+* `/items/pro/`
+
+そして、依存関係とサブ依存関係だけで、それぞれに異なるパーミッション要件を追加することができます:
+
+```mermaid
+graph TB
+
+current_user(["current_user"])
+active_user(["active_user"])
+admin_user(["admin_user"])
+paying_user(["paying_user"])
+
+public["/items/public/"]
+private["/items/private/"]
+activate_user["/users/{user_id}/activate"]
+pro_items["/items/pro/"]
+
+current_user --> active_user
+active_user --> admin_user
+active_user --> paying_user
+
+current_user --> public
+active_user --> private
+admin_user --> activate_user
+paying_user --> pro_items
+```
+
+## **OpenAPI** との統合
+
+これら全ての依存関係は、要件を宣言すると同時に、*path operations*にパラメータやバリデーションを追加します。
+
+**FastAPI** はそれをすべてOpenAPIスキーマに追加して、対話型のドキュメントシステムに表示されるようにします。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
new file mode 100644
index 000000000..8848ac79e
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
@@ -0,0 +1,86 @@
+# サブ依存関係
+
+**サブ依存関係** を持つ依存関係を作成することができます。
+
+それらは必要なだけ **深く** することができます。
+
+**FastAPI** はそれらを解決してくれます。
+
+### 最初の依存関係「依存可能なもの」
+
+以下のような最初の依存関係（「依存可能なもの」）を作成することができます:
+
+```Python hl_lines="8 9"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial005.py!}
+```
+
+これはオプショナルのクエリパラメータ`q`を`str`として宣言し、それを返すだけです。
+
+これは非常にシンプルです（あまり便利ではありません）が、サブ依存関係がどのように機能するかに焦点を当てるのに役立ちます。
+
+### 第二の依存関係 「依存可能なもの」と「依存」
+
+そして、別の依存関数（「依存可能なもの」）を作成して、同時にそれ自身の依存関係を宣言することができます（つまりそれ自身も「依存」です）:
+
+```Python hl_lines="13"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial005.py!}
+```
+
+宣言されたパラメータに注目してみましょう:
+
+* この関数は依存関係（「依存可能なもの」）そのものであるにもかかわらず、別の依存関係を宣言しています（何か他のものに「依存」しています）。
+ * これは`query_extractor`に依存しており、それが返す値をパラメータ`q`に代入します。
+* また、オプショナルの`last_query`クッキーを`str`として宣言します。
+ * ユーザーがクエリ`q`を提供しなかった場合、クッキーに保存していた最後に使用したクエリを使用します。
+
+### 依存関係の使用
+
+以下のように依存関係を使用することができます:
+
+```Python hl_lines="21"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial005.py!}
+```
+
+!!! info "情報"
+ *path operation関数*の中で宣言している依存関係は`query_or_cookie_extractor`の１つだけであることに注意してください。
+
+ しかし、**FastAPI** は`query_extractor`を最初に解決し、その結果を`query_or_cookie_extractor`を呼び出す時に渡す必要があることを知っています。
+
+```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
+```
+
+## 同じ依存関係の複数回の使用
+
+依存関係の１つが同じ*path operation*に対して複数回宣言されている場合、例えば、複数の依存関係が共通のサブ依存関係を持っている場合、**FastAPI** はリクエストごとに１回だけそのサブ依存関係を呼び出します。
+
+そして、返された値を「キャッシュ」に保存し、同じリクエストに対して依存関係を何度も呼び出す代わりに、特定のリクエストでそれを必要とする全ての「依存関係」に渡すことになります。
+
+高度なシナリオでは、「キャッシュされた」値を使うのではなく、同じリクエストの各ステップ（おそらく複数回）で依存関係を呼び出す必要があることがわかっている場合、`Depens`を使用する際に、`use_cache=False`というパラメータを設定することができます。
+
+```Python hl_lines="1"
+async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
+ return {"fresh_value": fresh_value}
+```
+
+## まとめ
+
+ここで使われている派手な言葉は別にして、**依存性注入** システムは非常にシンプルです。
+
+*path operation関数*と同じように見えるただの関数です。
+
+しかし、それでも非常に強力で、任意の深くネストされた依存関係「グラフ」（ツリー）を宣言することができます。
+
+!!! tip "豆知識"
+ これらの単純な例では、全てが役に立つとは言えないかもしれません。
+
+ しかし、**security** についての章で、それがどれほど有用であるかがわかるでしょう。
+
+ そして、あなたを救うコードの量もみることになるでしょう。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/encoder.md b/docs/ja/docs/tutorial/encoder.md
new file mode 100644
index 000000000..305867ab7
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/encoder.md
@@ -0,0 +1,34 @@
+# JSON互換エンコーダ
+
+データ型（Pydanticモデルのような）をJSONと互換性のあるもの（`dict`や`list`など）に変更する必要がある場合があります。
+
+例えば、データベースに保存する必要がある場合です。
+
+そのために、**FastAPI** は`jsonable_encoder()`関数を提供しています。
+
+## `jsonable_encoder`の使用
+
+JSON互換のデータのみを受信するデータベース`fase_db`があるとしましょう。
+
+例えば、`datetime`オブジェクトはJSONと互換性がないので、このデーターベースには受け取られません。
+
+そのため、`datetime`オブジェクトはISO形式のデータを含む`str`に変換されなければなりません。
+
+同様に、このデータベースはPydanticモデル（属性を持つオブジェクト）を受け取らず、`dict`だけを受け取ります。
+
+そのために`jsonable_encoder`を使用することができます。
+
+Pydanticモデルのようなオブジェクトを受け取り、JSON互換版を返します:
+
+```Python hl_lines="5 22"
+{!../../../docs_src/encoder/tutorial001.py!}
+```
+
+この例では、Pydanticモデルを`dict`に、`datetime`を`str`に変換します。
+
+呼び出した結果は、Pythonの標準の`json.dumps()`でエンコードできるものです。
+
+これはJSON形式のデータを含む大きな`str`を（文字列として）返しません。JSONと互換性のある値とサブの値を持つPython標準のデータ構造（例：`dict`）を返します。
+
+!!! note "備考"
+ `jsonable_encoder`は実際には **FastAPI** が内部的にデータを変換するために使用します。しかしこれは他の多くのシナリオで有用です。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/extra-data-types.md b/docs/ja/docs/tutorial/extra-data-types.md
new file mode 100644
index 000000000..a152e0322
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/extra-data-types.md
@@ -0,0 +1,66 @@
+# 追加データ型
+
+今までは、以下のような一般的なデータ型を使用してきました:
+
+* `int`
+* `float`
+* `str`
+* `bool`
+
+しかし、より複雑なデータ型を使用することもできます。
+
+そして、今まで見てきたのと同じ機能を持つことになります:
+
+* 素晴らしいエディタのサポート
+* 受信したリクエストからのデータ変換
+* レスポンスデータのデータ変換
+* データの検証
+* 自動注釈と文書化
+
+## 他のデータ型
+
+ここでは、使用できる追加のデータ型のいくつかを紹介します:
+
+* `UUID`:
+ * 多くのデータベースやシステムで共通のIDとして使用される、標準的な「ユニバーサルにユニークな識別子」です。
+ * リクエストとレスポンスでは`str`として表現されます。
+* `datetime.datetime`:
+ * Pythonの`datetime.datetime`です。
+ * リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます: `2008-09-15T15:53:00+05:00`
+* `datetime.date`:
+ * Pythonの`datetime.date`です。
+ * リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます: `2008-09-15`
+* `datetime.time`:
+ * Pythonの`datetime.time`.
+ * リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます: `14:23:55.003`
+* `datetime.timedelta`:
+ * Pythonの`datetime.timedelta`です。
+ * リクエストとレスポンスでは合計秒数の`float`で表現されます。
+ * Pydanticでは「ISO 8601 time diff encoding」として表現することも可能です。詳細はドキュメントを参照してください。
+* `frozenset`:
+ * リクエストとレスポンスでは`set`と同じように扱われます:
+ * リクエストでは、リストが読み込まれ、重複を排除して`set`に変換されます。
+ * レスポンスでは`set`が`list`に変換されます。
+ * 生成されたスキーマは`set`の値が一意であることを指定します（JSON Schemaの`uniqueItems`を使用します）。
+* `bytes`:
+ * Pythonの標準的な`bytes`です。
+ * リクエストとレスポンスでは`str`として扱われます。
+ * 生成されたスキーマは`str`で`binary`の「フォーマット」持つことを指定します。
+* `Decimal`:
+ * Pythonの標準的な`Decimal`です。
+ * リクエストやレスポンスでは`float`と同じように扱います。
+
+* Pydanticの全ての有効な型はこちらで確認できます: Pydantic data types。
+## 例
+
+ここでは、上記の型のいくつかを使用したパラメータを持つ*path operation*の例を示します。
+
+```Python hl_lines="1 2 12-16"
+{!../../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py!}
+```
+
+関数内のパラメータは自然なデータ型を持っていることに注意してください。そして、以下のように通常の日付操作を行うことができます:
+
+```Python hl_lines="18 19"
+{!../../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py!}
+```
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/extra-models.md b/docs/ja/docs/tutorial/extra-models.md
new file mode 100644
index 000000000..aa2e5ffdc
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/extra-models.md
@@ -0,0 +1,195 @@
+# モデル - より詳しく
+
+先ほどの例に続き、複数の関連モデルを持つことが一般的です。
+
+これはユーザーモデルの場合は特にそうです。なぜなら:
+
+* **入力モデル** にはパスワードが必要です。
+* **出力モデル**はパスワードをもつべきではありません。
+* **データベースモデル**はおそらくハッシュ化されたパスワードが必要になるでしょう。
+
+!!! danger "危険"
+ ユーザーの平文のパスワードは絶対に保存しないでください。常に認証に利用可能な「安全なハッシュ」を保存してください。
+
+ 知らない方は、[セキュリティの章](security/simple-oauth2.md#password-hashing){.internal-link target=_blank}で「パスワードハッシュ」とは何かを学ぶことができます。
+
+## 複数のモデル
+
+ここでは、パスワードフィールドをもつモデルがどのように見えるのか、また、どこで使われるのか、大まかなイメージを紹介します:
+
+```Python hl_lines="9 11 16 22 24 29-30 33-35 40-41"
+{!../../../docs_src/extra_models/tutorial001.py!}
+```
+
+### `**user_in.dict()`について
+
+#### Pydanticの`.dict()`
+
+`user_in`は`UserIn`クラスのPydanticモデルです。
+
+Pydanticモデルには、モデルのデータを含む`dict`を返す`.dict()`メソッドがあります。
+
+そこで、以下のようなPydanticオブジェクト`user_in`を作成すると:
+
+```Python
+user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
+```
+
+そして呼び出すと:
+
+```Python
+user_dict = user_in.dict()
+```
+
+これで変数`user_dict`のデータを持つ`dict`ができました。（これはPydanticモデルのオブジェクトの代わりに`dict`です）。
+
+そして呼び出すと:
+
+```Python
+print(user_dict)
+```
+
+以下のようなPythonの`dict`を得ることができます:
+
+```Python
+{
+ 'username': 'john',
+ 'password': 'secret',
+ 'email': 'john.doe@example.com',
+ 'full_name': None,
+}
+```
+
+#### `dict`の展開
+
+`user_dict`のような`dict`を受け取り、それを`**user_dict`を持つ関数（またはクラス）に渡すと、Pythonはそれを「展開」します。これは`user_dict`のキーと値を直接キー・バリューの引数として渡します。
+
+そこで上述の`user_dict`の続きを以下のように書くと:
+
+```Python
+UserInDB(**user_dict)
+```
+
+以下と同等の結果になります:
+
+```Python
+UserInDB(
+ username="john",
+ password="secret",
+ email="john.doe@example.com",
+ full_name=None,
+)
+```
+
+もっと正確に言えば、`user_dict`を将来的にどんな内容であっても直接使用することになります:
+
+```Python
+UserInDB(
+ username = user_dict["username"],
+ password = user_dict["password"],
+ email = user_dict["email"],
+ full_name = user_dict["full_name"],
+)
+```
+
+#### 別のモデルからつくるPydanticモデル
+
+上述の例では`user_in.dict()`から`user_dict`をこのコードのように取得していますが:
+
+```Python
+user_dict = user_in.dict()
+UserInDB(**user_dict)
+```
+
+これは以下と同等です:
+
+```Python
+UserInDB(**user_in.dict())
+```
+
+...なぜなら`user_in.dict()`は`dict`であり、`**`を付与して`UserInDB`を渡してPythonに「展開」させているからです。
+
+そこで、別のPydanticモデルのデータからPydanticモデルを取得します。
+
+#### `dict`の展開と追加引数
+
+そして、追加のキーワード引数`hashed_password=hashed_password`を以下のように追加すると:
+
+```Python
+UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password)
+```
+
+...以下のようになります:
+
+```Python
+UserInDB(
+ username = user_dict["username"],
+ password = user_dict["password"],
+ email = user_dict["email"],
+ full_name = user_dict["full_name"],
+ hashed_password = hashed_password,
+)
+```
+
+!!! warning "注意"
+ サポートしている追加機能は、データの可能な流れをデモするだけであり、もちろん本当のセキュリティを提供しているわけではありません。
+
+## 重複の削減
+
+コードの重複を減らすことは、**FastAPI**の中核的なアイデアの１つです。
+
+コードの重複が増えると、バグやセキュリティの問題、コードの非同期化問題（ある場所では更新しても他の場所では更新されない場合）などが発生する可能性が高くなります。
+
+そして、これらのモデルは全てのデータを共有し、属性名や型を重複させています。
+
+もっと良い方法があります。
+
+他のモデルのベースとなる`UserBase`モデルを宣言することができます。そして、そのモデルの属性（型宣言、検証など）を継承するサブクラスを作ることができます。
+
+データの変換、検証、文書化などはすべて通常通りに動作します。
+
+このようにして、モデル間の違いだけを宣言することができます:
+
+```Python hl_lines="9 15 16 19 20 23 24"
+{!../../../docs_src/extra_models/tutorial002.py!}
+```
+
+## `Union`または`anyOf`
+
+レスポンスを２つの型の`Union`として宣言することができます。
+
+OpenAPIでは`anyOf`で定義されます。
+
+そのためには、標準的なPythonの型ヒント`typing.Union`を使用します:
+
+```Python hl_lines="1 14 15 18 19 20 33"
+{!../../../docs_src/extra_models/tutorial003.py!}
+```
+
+## モデルのリスト
+
+同じように、オブジェクトのリストのレスポンスを宣言することができます。
+
+そのためには、標準のPythonの`typing.List`を使用する:
+
+```Python hl_lines="1 20"
+{!../../../docs_src/extra_models/tutorial004.py!}
+```
+
+## 任意の`dict`を持つレスポンス
+
+また、Pydanticモデルを使用せずに、キーと値の型だけを定義した任意の`dict`を使ってレスポンスを宣言することもできます。
+
+これは、有効なフィールド・属性名（Pydanticモデルに必要なもの）を事前に知らない場合に便利です。
+
+この場合、`typing.Dict`を使用することができます:
+
+```Python hl_lines="1 8"
+{!../../../docs_src/extra_models/tutorial005.py!}
+```
+
+## まとめ
+
+複数のPydanticモデルを使用し、ケースごとに自由に継承します。
+
+エンティティが異なる「状態」を持たなければならない場合は、エンティティごとに単一のデータモデルを持つ必要はありません。`password` や `password_hash` やパスワードなしなどのいくつかの「状態」をもつユーザー「エンティティ」の場合の様にすれば良いです。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/handling-errors.md b/docs/ja/docs/tutorial/handling-errors.md
new file mode 100644
index 000000000..ec36e9880
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/handling-errors.md
@@ -0,0 +1,265 @@
+# エラーハンドリング
+
+APIを使用しているクライアントにエラーを通知する必要がある状況はたくさんあります。
+
+このクライアントは、フロントエンドを持つブラウザ、誰かのコード、IoTデバイスなどが考えられます。
+
+クライアントに以下のようなことを伝える必要があるかもしれません:
+
+* クライアントにはその操作のための十分な権限がありません。
+* クライアントはそのリソースにアクセスできません。
+* クライアントがアクセスしようとしていた項目が存在しません。
+* など
+
+これらの場合、通常は **400**（400から499）の範囲内の **HTTPステータスコード** を返すことになります。
+
+これは200のHTTPステータスコード（200から299）に似ています。これらの「200」ステータスコードは、何らかの形でリクエスト「成功」であったことを意味します。
+
+400の範囲にあるステータスコードは、クライアントからのエラーがあったことを意味します。
+
+**"404 Not Found"** のエラー（およびジョーク）を覚えていますか？
+
+## `HTTPException`の使用
+
+HTTPレスポンスをエラーでクライアントに返すには、`HTTPException`を使用します。
+
+### `HTTPException`のインポート
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial001.py!}
+```
+
+### コード内での`HTTPException`の発生
+
+`HTTPException`は通常のPythonの例外であり、APIに関連するデータを追加したものです。
+
+Pythonの例外なので、`return`ではなく、`raise`です。
+
+これはまた、*path operation関数*の内部で呼び出しているユーティリティ関数の内部から`HTTPException`を発生させた場合、*path operation関数*の残りのコードは実行されず、そのリクエストを直ちに終了させ、`HTTPException`からのHTTPエラーをクライアントに送信することを意味します。
+
+値を返す`return`よりも例外を発生させることの利点は、「依存関係とセキュリティ」のセクションでより明確になります。
+
+この例では、クライアントが存在しないIDでアイテムを要求した場合、`404`のステータスコードを持つ例外を発生させます:
+
+```Python hl_lines="11"
+{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial001.py!}
+```
+
+### レスポンス結果
+
+クライアントが`http://example.com/items/foo`（`item_id` `"foo"`）をリクエストすると、HTTPステータスコードが200で、以下のJSONレスポンスが返されます:
+
+```JSON
+{
+ "item": "The Foo Wrestlers"
+}
+```
+
+しかし、クライアントが`http://example.com/items/bar`（存在しない`item_id` `"bar"`）をリクエストした場合、HTTPステータスコード404（"not found"エラー）と以下のJSONレスポンスが返されます:
+
+```JSON
+{
+ "detail": "Item not found"
+}
+```
+
+!!! tip "豆知識"
+ `HTTPException`を発生させる際には、`str`だけでなく、JSONに変換できる任意の値を`detail`パラメータとして渡すことができます。
+
+ `dist`や`list`などを渡すことができます。
+
+ これらは **FastAPI** によって自動的に処理され、JSONに変換されます。
+
+## カスタムヘッダーの追加
+
+例えば、いくつかのタイプのセキュリティのために、HTTPエラーにカスタムヘッダを追加できると便利な状況がいくつかあります。
+
+おそらくコードの中で直接使用する必要はないでしょう。
+
+しかし、高度なシナリオのために必要な場合には、カスタムヘッダーを追加することができます:
+
+```Python hl_lines="14"
+{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial002.py!}
+```
+
+## カスタム例外ハンドラのインストール
+
+カスタム例外ハンドラはStarletteと同じ例外ユーティリティを使用して追加することができます。
+
+あなた（または使用しているライブラリ）が`raise`するかもしれないカスタム例外`UnicornException`があるとしましょう。
+
+そして、この例外をFastAPIでグローバルに処理したいと思います。
+
+カスタム例外ハンドラを`@app.exception_handler()`で追加することができます:
+
+```Python hl_lines="5 6 7 13 14 15 16 17 18 24"
+{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial003.py!}
+```
+
+ここで、`/unicorns/yolo`をリクエストすると、*path operation*は`UnicornException`を`raise`します。
+
+しかし、これは`unicorn_exception_handler`で処理されます。
+
+そのため、HTTPステータスコードが`418`で、JSONの内容が以下のような明確なエラーを受け取ることになります:
+
+```JSON
+{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
+```
+
+!!! note "技術詳細"
+ また、`from starlette.requests import Request`と`from starlette.responses import JSONResponse`を使用することもできます。
+
+ **FastAPI** は開発者の利便性を考慮して、`fastapi.responses`と同じ`starlette.responses`を提供しています。しかし、利用可能なレスポンスのほとんどはStarletteから直接提供されます。これは`Request`と同じです。
+
+## デフォルトの例外ハンドラのオーバーライド
+
+**FastAPI** にはいくつかのデフォルトの例外ハンドラがあります。
+
+これらのハンドラは、`HTTPException`を`raise`させた場合や、リクエストに無効なデータが含まれている場合にデフォルトのJSONレスポンスを返す役割を担っています。
+
+これらの例外ハンドラを独自のものでオーバーライドすることができます。
+
+### リクエスト検証の例外のオーバーライド
+
+リクエストに無効なデータが含まれている場合、**FastAPI** は内部的に`RequestValidationError`を発生させます。
+
+また、そのためのデフォルトの例外ハンドラも含まれています。
+
+これをオーバーライドするには`RequestValidationError`をインポートして`@app.exception_handler(RequestValidationError)`と一緒に使用して例外ハンドラをデコレートします。
+
+この例外ハンドラは`Requset`と例外を受け取ります。
+
+```Python hl_lines="2 14 15 16"
+{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial004.py!}
+```
+
+これで、`/items/foo`にアクセスすると、デフォルトのJSONエラーの代わりに以下が返されます:
+
+```JSON
+{
+ "detail": [
+ {
+ "loc": [
+ "path",
+ "item_id"
+ ],
+ "msg": "value is not a valid integer",
+ "type": "type_error.integer"
+ }
+ ]
+}
+```
+
+以下のようなテキスト版を取得します:
+
+```
+1 validation error
+path -> item_id
+ value is not a valid integer (type=type_error.integer)
+```
+
+#### `RequestValidationError`と`ValidationError`
+
+!!! warning "注意"
+ これらは今のあなたにとって重要でない場合は省略しても良い技術的な詳細です。
+
+`RequestValidationError`はPydanticの`ValidationError`のサブクラスです。
+
+**FastAPI** は`response_model`でPydanticモデルを使用していて、データにエラーがあった場合、ログにエラーが表示されるようにこれを使用しています。
+
+しかし、クライアントやユーザーはそれを見ることはありません。その代わりに、クライアントはHTTPステータスコード`500`の「Internal Server Error」を受け取ります。
+
+*レスポンス*やコードのどこか（クライアントの*リクエスト*ではなく）にPydanticの`ValidationError`がある場合、それは実際にはコードのバグなのでこのようにすべきです。
+
+また、あなたがそれを修正している間は、セキュリティの脆弱性が露呈する場合があるため、クライアントやユーザーがエラーに関する内部情報にアクセスできないようにしてください。
+
+### エラーハンドラ`HTTPException`のオーバーライド
+
+同様に、`HTTPException`ハンドラをオーバーライドすることもできます。
+
+例えば、これらのエラーに対しては、JSONではなくプレーンテキストを返すようにすることができます:
+
+```Python hl_lines="3 4 9 10 11 22"
+{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial004.py!}
+```
+
+!!! note "技術詳細"
+ また、`from starlette.responses import PlainTextResponse`を使用することもできます。
+
+ **FastAPI** は開発者の利便性を考慮して、`fastapi.responses`と同じ`starlette.responses`を提供しています。しかし、利用可能なレスポンスのほとんどはStarletteから直接提供されます。
+
+### `RequestValidationError`のボディの使用
+
+`RequestValidationError`には無効なデータを含む`body`が含まれています。
+
+アプリ開発中に本体のログを取ってデバッグしたり、ユーザーに返したりなどに使用することができます。
+
+```Python hl_lines="14"
+{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial005.py!}
+```
+
+ここで、以下のような無効な項目を送信してみてください:
+
+```JSON
+{
+ "title": "towel",
+ "size": "XL"
+}
+```
+
+受信したボディを含むデータが無効であることを示すレスポンスが表示されます:
+
+```JSON hl_lines="12 13 14 15"
+{
+ "detail": [
+ {
+ "loc": [
+ "body",
+ "size"
+ ],
+ "msg": "value is not a valid integer",
+ "type": "type_error.integer"
+ }
+ ],
+ "body": {
+ "title": "towel",
+ "size": "XL"
+ }
+}
+```
+
+#### FastAPIの`HTTPException`とStarletteの`HTTPException`
+
+**FastAPI**は独自の`HTTPException`を持っています。
+
+また、 **FastAPI**のエラークラス`HTTPException`はStarletteのエラークラス`HTTPException`を継承しています。
+
+唯一の違いは、**FastAPI** の`HTTPException`はレスポンスに含まれるヘッダを追加できることです。
+
+これはOAuth 2.0といくつかのセキュリティユーティリティのために内部的に必要とされ、使用されています。
+
+そのため、コード内では通常通り **FastAPI** の`HTTPException`を発生させ続けることができます。
+
+しかし、例外ハンドラを登録する際には、Starletteの`HTTPException`を登録しておく必要があります。
+
+これにより、Starletteの内部コードやStarletteの拡張機能やプラグインの一部が`HTTPException`を発生させた場合、ハンドラがそれをキャッチして処理することができるようになります。
+
+以下の例では、同じコード内で両方の`HTTPException`を使用できるようにするために、Starletteの例外の名前を`StarletteHTTPException`に変更しています:
+
+```Python
+from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
+```
+
+### **FastAPI** の例外ハンドラの再利用
+
+また、何らかの方法で例外を使用することもできますが、**FastAPI** から同じデフォルトの例外ハンドラを使用することもできます。
+
+デフォルトの例外ハンドラを`fastapi.exception_handlers`からインポートして再利用することができます:
+
+```Python hl_lines="2 3 4 5 15 21"
+{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial006.py!}
+```
+
+この例では、非常に表現力のあるメッセージでエラーを`print`しています。
+
+しかし、例外を使用して、デフォルトの例外ハンドラを再利用することができるということが理解できます。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md b/docs/ja/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
new file mode 100644
index 000000000..551aeabb3
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
@@ -0,0 +1,122 @@
+# パスパラメータと数値の検証
+
+クエリパラメータに対して`Query`でより多くのバリデーションとメタデータを宣言できるのと同じように、パスパラメータに対しても`Path`で同じ種類のバリデーションとメタデータを宣言することができます。
+
+## Pathのインポート
+
+まず初めに、`fastapi`から`Path`をインポートします:
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001.py!}
+```
+
+## メタデータの宣言
+
+パラメータは`Query`と同じものを宣言することができます。
+
+例えば、パスパラメータ`item_id`に対して`title`のメタデータを宣言するには以下のようにします:
+
+```Python hl_lines="8"
+{!../../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001.py!}
+```
+
+!!! note "備考"
+ パスの一部でなければならないので、パスパラメータは常に必須です。
+
+ そのため、`...`を使用して必須と示す必要があります。
+
+ それでも、`None`で宣言しても、デフォルト値を設定しても、何の影響もなく、常に必要とされていることに変わりはありません。
+
+## 必要に応じてパラメータを並び替える
+
+クエリパラメータ`q`を必須の`str`として宣言したいとしましょう。
+
+また、このパラメータには何も宣言する必要がないので、`Query`を使う必要はありません。
+
+しかし、パスパラメータ`item_id`のために`Path`を使用する必要があります。
+
+Pythonは「デフォルト」を持たない値の前に「デフォルト」を持つ値を置くことができません。
+
+しかし、それらを並び替えることができ、デフォルト値を持たない値（クエリパラメータ`q`）を最初に持つことができます。
+
+**FastAPI**では関係ありません。パラメータは名前、型、デフォルトの宣言（`Query`、`Path`など）で検出され、順番は気にしません。
+
+そのため、以下のように関数を宣言することができます:
+
+```Python hl_lines="8"
+{!../../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002.py!}
+```
+
+## 必要に応じてパラメータを並び替えるトリック
+
+クエリパラメータ`q`を`Query`やデフォルト値なしで宣言し、パスパラメータ`item_id`を`Path`を用いて宣言し、それらを別の順番に並びたい場合、Pythonには少し特殊な構文が用意されています。
+
+関数の最初のパラメータとして`*`を渡します。
+
+Pythonはその`*`で何かをすることはありませんが、それ以降のすべてのパラメータがキーワード引数（キーと値のペア）として呼ばれるべきものであると知っているでしょう。それはkwargsとしても知られています。たとえデフォルト値がなくても。
+
+```Python hl_lines="8"
+{!../../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003.py!}
+```
+
+## 数値の検証: 以上
+
+`Query`と`Path`（、そして後述する他のもの）を用いて、文字列の制約を宣言することができますが、数値の制約も同様に宣言できます。
+
+ここで、`ge=1`の場合、`item_id`は`1`「より大きい`g`か、同じ`e`」整数でなれけばなりません。
+
+```Python hl_lines="8"
+{!../../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004.py!}
+```
+
+## 数値の検証: より大きいと小なりイコール
+
+以下も同様です:
+
+* `gt`: より大きい（`g`reater `t`han）
+* `le`: 小なりイコール（`l`ess than or `e`qual）
+
+```Python hl_lines="9"
+{!../../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005.py!}
+```
+
+## 数値の検証: 浮動小数点、 大なり小なり
+
+数値のバリデーションは`float`の値に対しても有効です。
+
+ここで重要になってくるのはgtだけでなくgeも宣言できることです。これと同様に、例えば、値が`1`より小さくても`0`より大きくなければならないことを要求することができます。
+
+したがって、`0.5`は有効な値ですが、`0.0`や`0`はそうではありません。
+
+これはltも同じです。
+
+```Python hl_lines="11"
+{!../../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006.py!}
+```
+
+## まとめ
+
+`Query`と`Path`（そしてまだ見たことない他のもの）では、[クエリパラメータと文字列の検証](query-params-str-validations.md){.internal-link target=_blank}と同じようにメタデータと文字列の検証を宣言することができます。
+
+また、数値のバリデーションを宣言することもできます:
+
+* `gt`: より大きい（`g`reater `t`han）
+* `ge`: 以上（`g`reater than or `e`qual）
+* `lt`: より小さい（`l`ess `t`han）
+* `le`: 以下（`l`ess than or `e`qual）
+
+!!! info "情報"
+ `Query`、`Path`などは後に共通の`Param`クラスのサブクラスを見ることになります。（使う必要はありません）
+
+ そして、それらすべては、これまで見てきた追加のバリデーションとメタデータと同じパラメータを共有しています。
+
+!!! note "技術詳細"
+ `fastapi`から`Query`、`Path`などをインポートすると、これらは実際には関数です。
+
+ 呼び出されると、同じ名前のクラスのインスタンスを返します。
+
+ そのため、関数である`Query`をインポートし、それを呼び出すと、`Query`という名前のクラスのインスタンスが返されます。
+
+ これらの関数は（クラスを直接使うのではなく）エディタが型についてエラーとしないようにするために存在します。
+
+ この方法によって、これらのエラーを無視するための設定を追加することなく、通常のエディタやコーディングツールを使用することができます。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/response-model.md b/docs/ja/docs/tutorial/response-model.md
new file mode 100644
index 000000000..749b33061
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/response-model.md
@@ -0,0 +1,208 @@
+# レスポンスモデル
+
+*path operations* のいずれにおいても、`response_model`パラメータを使用して、レスポンスのモデルを宣言することができます:
+
+* `@app.get()`
+* `@app.post()`
+* `@app.put()`
+* `@app.delete()`
+* など。
+
+```Python hl_lines="17"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial001.py!}
+```
+
+!!! note "備考"
+ `response_model`は「デコレータ」メソッド（`get`、`post`など）のパラメータであることに注意してください。すべてのパラメータやボディのように、*path operation関数* のパラメータではありません。
+
+Pydanticモデルの属性に対して宣言するのと同じ型を受け取るので、Pydanticモデルになることもできますが、例えば、`List[Item]`のようなPydanticモデルの`list`になることもできます。
+
+FastAPIは`response_model`を使って以下のことをします:
+
+* 出力データを型宣言に変換します。
+* データを検証します。
+* OpenAPIの *path operation* で、レスポンス用のJSON Schemaを追加します。
+* 自動ドキュメントシステムで使用されます。
+
+しかし、最も重要なのは:
+
+* 出力データをモデルのデータに限定します。これがどのように重要なのか以下で見ていきましょう。
+
+!!! note "技術詳細"
+ レスポンスモデルは、関数の戻り値のアノテーションではなく、このパラメータで宣言されています。なぜなら、パス関数は実際にはそのレスポンスモデルを返すのではなく、`dict`やデータベースオブジェクト、あるいは他のモデルを返し、`response_model`を使用してフィールドの制限やシリアライズを行うからです。
+
+## 同じ入力データの返却
+
+ここでは`UserIn`モデルを宣言しています。それには平文のパスワードが含まれています:
+
+```Python hl_lines="9 11"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial002.py!}
+```
+
+そして、このモデルを使用して入力を宣言し、同じモデルを使って出力を宣言しています:
+
+```Python hl_lines="17 18"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial002.py!}
+```
+
+これで、ブラウザがパスワードを使ってユーザーを作成する際に、APIがレスポンスで同じパスワードを返すようになりました。
+
+この場合、ユーザー自身がパスワードを送信しているので問題ないかもしれません。
+
+しかし、同じモデルを別の*path operation*に使用すると、すべてのクライアントにユーザーのパスワードを送信してしまうことになります。
+
+!!! danger "危険"
+ ユーザーの平文のパスワードを保存したり、レスポンスで送信したりすることは絶対にしないでください。
+
+## 出力モデルの追加
+
+代わりに、平文のパスワードを持つ入力モデルと、パスワードを持たない出力モデルを作成することができます:
+
+```Python hl_lines="9 11 16"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial003.py!}
+```
+
+ここでは、*path operation関数*がパスワードを含む同じ入力ユーザーを返しているにもかかわらず:
+
+```Python hl_lines="24"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial003.py!}
+```
+
+...`response_model`を`UserOut`と宣言したことで、パスワードが含まれていません:
+
+```Python hl_lines="22"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial003.py!}
+```
+
+そのため、**FastAPI** は出力モデルで宣言されていない全てのデータをフィルタリングしてくれます（Pydanticを使用）。
+
+## ドキュメントを見る
+
+自動ドキュメントを見ると、入力モデルと出力モデルがそれぞれ独自のJSON Schemaを持っていることが確認できます。
+
+
+
+そして、両方のモデルは、対話型のAPIドキュメントに使用されます:
+
+
+
+## レスポンスモデルのエンコーディングパラメータ
+
+レスポンスモデルにはデフォルト値を設定することができます:
+
+```Python hl_lines="11 13 14"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial004.py!}
+```
+
+* `description: str = None`は`None`がデフォルト値です。
+* `tax: float = 10.5`は`10.5`がデフォルト値です。
+* `tags: List[str] = []` は空のリスト（`[]`）がデフォルト値です。
+
+しかし、実際に保存されていない場合には結果からそれらを省略した方が良いかもしれません。
+
+例えば、NoSQLデータベースに多くのオプション属性を持つモデルがあるが、デフォルト値でいっぱいの非常に長いJSONレスポンスを送信したくない場合です。
+
+### `response_model_exclude_unset`パラメータの使用
+
+*path operation デコレータ*に`response_model_exclude_unset=True`パラメータを設定することができます:
+
+```Python hl_lines="24"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial004.py!}
+```
+
+そして、これらのデフォルト値はレスポンスに含まれず、実際に設定された値のみが含まれます。
+
+そのため、*path operation*にID`foo`が設定されたitemのリクエストを送ると、レスポンスは以下のようになります（デフォルト値を含まない）:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "price": 50.2
+}
+```
+
+!!! info "情報"
+ FastAPIはこれをするために、Pydanticモデルの`.dict()`をその`exclude_unset`パラメータで使用しています。
+
+!!! info "情報"
+ 以下も使用することができます:
+
+ * `response_model_exclude_defaults=True`
+ * `response_model_exclude_none=True`
+
+ `exclude_defaults`と`exclude_none`については、Pydanticのドキュメントで説明されている通りです。
+
+#### デフォルト値を持つフィールドの値を持つデータ
+
+しかし、ID`bar`のitemのように、デフォルト値が設定されているモデルのフィールドに値が設定されている場合:
+
+```Python hl_lines="3 5"
+{
+ "name": "Bar",
+ "description": "The bartenders",
+ "price": 62,
+ "tax": 20.2
+}
+```
+
+それらはレスポンスに含まれます。
+
+#### デフォルト値と同じ値を持つデータ
+
+ID`baz`のitemのようにデフォルト値と同じ値を持つデータの場合:
+
+```Python hl_lines="3 5 6"
+{
+ "name": "Baz",
+ "description": None,
+ "price": 50.2,
+ "tax": 10.5,
+ "tags": []
+}
+```
+
+FastAPIは十分に賢いので（実際には、Pydanticが十分に賢い）`description`や`tax`、`tags`はデフォルト値と同じ値を持っているにもかかわらず、明示的に設定されていることを理解しています。（デフォルトから取得するのではなく）
+
+そのため、それらはJSONレスポンスに含まれることになります。
+
+!!! tip "豆知識"
+ デフォルト値は`None`だけでなく、なんでも良いことに注意してください。
+ 例えば、リスト（`[]`）や`10.5`の`float`などです。
+
+### `response_model_include`と`response_model_exclude`
+
+*path operationデコレータ*として`response_model_include`と`response_model_exclude`も使用することができます。
+
+属性名を持つ`str`の`set`を受け取り、含める(残りを省略する)か、除外(残りを含む)します。
+
+これは、Pydanticモデルが１つしかなく、出力からいくつかのデータを削除したい場合のクイックショートカットとして使用することができます。
+
+!!! tip "豆知識"
+ それでも、これらのパラメータではなく、複数のクラスを使用して、上記のようなアイデアを使うことをおすすめします。
+
+ これは`response_model_include`や`response_mode_exclude`を使用していくつかの属性を省略しても、アプリケーションのOpenAPI（とドキュメント）で生成されたJSON Schemaが完全なモデルになるからです。
+
+ 同様に動作する`response_model_by_alias`にも当てはまります。
+
+```Python hl_lines="31 37"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial005.py!}
+```
+
+!!! tip "豆知識"
+ `{"name", "description"}`の構文はこれら２つの値をもつ`set`を作成します。
+
+ これは`set(["name", "description"])`と同等です。
+
+#### `set`の代わりに`list`を使用する
+
+もし`set`を使用することを忘れて、代わりに`list`や`tuple`を使用しても、FastAPIはそれを`set`に変換して正しく動作します:
+
+```Python hl_lines="31 37"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial006.py!}
+```
+
+## まとめ
+
+*path operationデコレータの*`response_model`パラメータを使用して、レスポンスモデルを定義し、特にプライベートデータがフィルタリングされていることを保証します。
+
+明示的に設定された値のみを返すには、`response_model_exclude_unset`を使用します。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/response-status-code.md b/docs/ja/docs/tutorial/response-status-code.md
new file mode 100644
index 000000000..ead2addda
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/response-status-code.md
@@ -0,0 +1,89 @@
+# レスポンスステータスコード
+
+レスポンスモデルを指定するのと同じ方法で、レスポンスに使用されるHTTPステータスコードを以下の*path operations*のいずれかの`status_code`パラメータで宣言することもできます。
+
+* `@app.get()`
+* `@app.post()`
+* `@app.put()`
+* `@app.delete()`
+* など。
+
+```Python hl_lines="6"
+{!../../../docs_src/response_status_code/tutorial001.py!}
+```
+
+!!! note "備考"
+ `status_code`は「デコレータ」メソッド（`get`、`post`など）のパラメータであることに注意してください。すべてのパラメータやボディのように、*path operation関数*のものではありません。
+
+`status_code`パラメータはHTTPステータスコードを含む数値を受け取ります。
+
+!!! info "情報"
+ `status_code`は代わりに、Pythonの`http.HTTPStatus`のように、`IntEnum`を受け取ることもできます。
+
+これは:
+
+* レスポンスでステータスコードを返します。
+* OpenAPIスキーマ（およびユーザーインターフェース）に以下のように文書化します:
+
+
+
+!!! note "備考"
+ いくつかのレスポンスコード（次のセクションを参照）は、レスポンスにボディがないことを示しています。
+
+ FastAPIはこれを知っていて、レスポンスボディがないというOpenAPIドキュメントを生成します。
+
+## HTTPステータスコードについて
+
+!!! note "備考"
+ すでにHTTPステータスコードが何であるかを知っている場合は、次のセクションにスキップしてください。
+
+HTTPでは、レスポンスの一部として３桁の数字のステータスコードを送信します。
+
+これらのステータスコードは、それらを認識するために関連付けられた名前を持っていますが、重要な部分は番号です。
+
+つまり:
+
+* `100`以上は「情報」のためのものです。。直接使うことはほとんどありません。これらのステータスコードを持つレスポンスはボディを持つことができません。
+* **`200`** 以上は「成功」のレスポンスのためのものです。これらは最も利用するであろうものです。
+ * `200`はデフォルトのステータスコードで、すべてが「OK」であったことを意味します。
+ * 別の例としては、`201`（Created）があります。これはデータベースに新しいレコードを作成した後によく使用されます。
+ * 特殊なケースとして、`204`（No Content）があります。このレスポンスはクライアントに返すコンテンツがない場合に使用されます。そしてこのレスポンスはボディを持つことはできません。
+* **`300`** 以上は「リダイレクト」のためのものです。これらのステータスコードを持つレスポンスは`304`（Not Modified）を除き、ボディを持つことも持たないこともできます。
+* **`400`** 以上は「クライアントエラー」のレスポンスのためのものです。これらは、おそらく最も多用するであろう２番目のタイプです。
+ * 例えば、`404`は「Not Found」レスポンスです。
+ * クライアントからの一般的なエラーについては、`400`を使用することができます。
+* `500`以上はサーバーエラーのためのものです。これらを直接使うことはほとんどありません。アプリケーションコードやサーバーのどこかで何か問題が発生した場合、これらのステータスコードのいずれかが自動的に返されます。
+
+!!! tip "豆知識"
+ それぞれのステータスコードとどのコードが何のためのコードなのかについて詳細はMDN HTTP レスポンスステータスコードについてのドキュメントを参照してください。
+
+## 名前を覚えるための近道
+
+先ほどの例をもう一度見てみましょう:
+
+```Python hl_lines="6"
+{!../../../docs_src/response_status_code/tutorial001.py!}
+```
+
+`201`は「作成完了」のためのステータスコードです。
+
+しかし、それぞれのコードの意味を暗記する必要はありません。
+
+`fastapi.status`の便利な変数を利用することができます。
+
+```Python hl_lines="1 6"
+{!../../../docs_src/response_status_code/tutorial002.py!}
+```
+
+それらは便利です。それらは同じ番号を保持しており、その方法ではエディタの自動補完を使用してそれらを見つけることができます。
+
+
+
+!!! note "技術詳細"
+ また、`from starlette import status`を使うこともできます。
+
+ **FastAPI** は、`開発者の利便性を考慮して、fastapi.status`と同じ`starlette.status`を提供しています。しかし、これはStarletteから直接提供されています。
+
+## デフォルトの変更
+
+後に、[高度なユーザーガイド](../advanced/response-change-status-code.md){.internal-link target=_blank}で、ここで宣言しているデフォルトとは異なるステータスコードを返す方法を見ていきます。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/schema-extra-example.md b/docs/ja/docs/tutorial/schema-extra-example.md
new file mode 100644
index 000000000..3102a4936
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/schema-extra-example.md
@@ -0,0 +1,58 @@
+# スキーマの追加 - 例
+
+JSON Schemaに追加する情報を定義することができます。
+
+一般的なユースケースはこのドキュメントで示されているように`example`を追加することです。
+
+JSON Schemaの追加情報を宣言する方法はいくつかあります。
+
+## Pydanticの`schema_extra`
+
+Pydanticのドキュメント: スキーマのカスタマイズで説明されているように、`Config`と`schema_extra`を使ってPydanticモデルの例を宣言することができます:
+
+```Python hl_lines="15 16 17 18 19 20 21 22 23"
+{!../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001.py!}
+```
+
+その追加情報はそのまま出力され、JSON Schemaに追加されます。
+
+## `Field`の追加引数
+
+後述する`Field`、`Path`、`Query`、`Body`などでは、任意の引数を関数に渡すことでJSON Schemaの追加情報を宣言することもできます:
+
+```Python hl_lines="4 10 11 12 13"
+{!../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002.py!}
+```
+
+!!! warning "注意"
+ これらの追加引数が渡されても、文書化のためのバリデーションは追加されず、注釈だけが追加されることを覚えておいてください。
+
+## `Body`の追加引数
+
+追加情報を`Field`に渡すのと同じように、`Path`、`Query`、`Body`などでも同じことができます。
+
+例えば、`Body`にボディリクエストの`example`を渡すことができます:
+
+```Python hl_lines="21 22 23 24 25 26"
+{!../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003.py!}
+```
+
+## ドキュメントのUIの例
+
+上記のいずれの方法でも、`/docs`の中では以下のようになります:
+
+
+
+## 技術詳細
+
+`example` と `examples`について...
+
+JSON Schemaの最新バージョンでは`examples`というフィールドを定義していますが、OpenAPIは`examples`を持たない古いバージョンのJSON Schemaをベースにしています。
+
+そのため、OpenAPIでは同じ目的のために`example`を独自に定義しており（`examples`ではなく`example`として）、それがdocs UI（Swagger UIを使用）で使用されています。
+
+つまり、`example`はJSON Schemaの一部ではありませんが、OpenAPIの一部であり、それがdocs UIで使用されることになります。
+
+## その他の情報
+
+同じように、フロントエンドのユーザーインターフェースなどをカスタマイズするために、各モデルのJSON Schemaに追加される独自の追加情報を追加することができます。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/security/get-current-user.md b/docs/ja/docs/tutorial/security/get-current-user.md
new file mode 100644
index 000000000..7f8dcaad2
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/security/get-current-user.md
@@ -0,0 +1,114 @@
+# 現在のユーザーの取得
+
+一つ前の章では、（依存性注入システムに基づいた）セキュリティシステムは、 *path operation関数* に `str` として `token` を与えていました:
+
+```Python hl_lines="10"
+{!../../../docs_src/security/tutorial001.py!}
+```
+
+しかし、それはまだそんなに有用ではありません。
+
+現在のユーザーを取得するようにしてみましょう。
+
+## ユーザーモデルの作成
+
+まずは、Pydanticのユーザーモデルを作成しましょう。
+
+ボディを宣言するのにPydanticを使用するのと同じやり方で、Pydanticを別のどんなところでも使うことができます:
+
+```Python hl_lines="5 12-16"
+{!../../../docs_src/security/tutorial002.py!}
+```
+
+## 依存関係 `get_current_user` を作成
+
+依存関係 `get_current_user` を作ってみましょう。
+
+依存関係はサブ依存関係を持つことができるのを覚えていますか？
+
+`get_current_user` は前に作成した `oauth2_scheme` と同じ依存関係を持ちます。
+
+以前直接 *path operation* の中でしていたのと同じように、新しい依存関係である `get_current_user` は `str` として `token` を受け取るようになります:
+
+```Python hl_lines="25"
+{!../../../docs_src/security/tutorial002.py!}
+```
+
+## ユーザーの取得
+
+`get_current_user` は作成した（偽物の）ユーティリティ関数を使って、 `str` としてトークンを受け取り、先ほどのPydanticの `User` モデルを返却します:
+
+```Python hl_lines="19-22 26-27"
+{!../../../docs_src/security/tutorial002.py!}
+```
+
+## 現在のユーザーの注入
+
+ですので、 `get_current_user` に対して同様に *path operation* の中で `Depends` を利用できます。
+
+```Python hl_lines="31"
+{!../../../docs_src/security/tutorial002.py!}
+```
+
+Pydanticモデルの `User` として、 `current_user` の型を宣言することに注意してください。
+
+その関数の中ですべての入力補完や型チェックを行う際に役に立ちます。
+
+!!! tip "豆知識"
+ リクエストボディはPydanticモデルでも宣言できることを覚えているかもしれません。
+
+ ここでは `Depends` を使っているおかげで、 **FastAPI** が混乱することはありません。
+
+
+!!! check "確認"
+ 依存関係システムがこのように設計されているおかげで、 `User` モデルを返却する別の依存関係（別の"dependables"）を持つことができます。
+
+ 同じデータ型を返却する依存関係は一つだけしか持てない、という制約が入ることはないのです。
+
+
+## 別のモデル
+
+これで、*path operation関数* の中で現在のユーザーを直接取得し、`Depends` を使って、 **依存性注入** レベルでセキュリティメカニズムを処理できるようになりました。
+
+そして、セキュリティ要件のためにどんなモデルやデータでも利用することができます。（この場合は、 Pydanticモデルの `User`）
+
+しかし、特定のデータモデルやクラス、型に制限されることはありません。
+
+モデルを、 `id` と `email` は持つが、 `username` は全く持たないようにしたいですか？ わかりました。同じ手段でこうしたこともできます。
+
+ある `str` だけを持ちたい？ あるいはある `dict` だけですか？ それとも、データベースクラスのモデルインスタンスを直接持ちたいですか？ すべて同じやり方で機能します。
+
+実際には、あなたのアプリケーションにはログインするようなユーザーはおらず、単にアクセストークンを持つロボットやボット、別のシステムがありますか？ここでも、全く同じようにすべて機能します。
+
+あなたのアプリケーションに必要なのがどんな種類のモデル、どんな種類のクラス、どんな種類のデータベースであったとしても、 **FastAPI** は依存性注入システムでカバーしてくれます。
+
+
+## コードサイズ
+
+この例は冗長に見えるかもしれません。セキュリティとデータモデルユーティリティ関数および *path operations* が同じファイルに混在しているということを覚えておいてください。
+
+しかし、ここに重要なポイントがあります。
+
+セキュリティと依存性注入に関するものは、一度だけ書きます。
+
+そして、それは好きなだけ複雑にすることができます。それでも、一箇所に、一度だけ書くのです。すべての柔軟性を備えます。
+
+しかし、同じセキュリティシステムを使って何千ものエンドポイント（*path operations*）を持つことができます。
+
+そして、それらエンドポイントのすべて（必要な、どの部分でも）がこうした依存関係や、あなたが作成する別の依存関係を再利用する利点を享受できるのです。
+
+さらに、こうした何千もの *path operations* は、たった3行で表現できるのです:
+
+```Python hl_lines="30-32"
+{!../../../docs_src/security/tutorial002.py!}
+```
+
+## まとめ
+
+これで、 *path operation関数* の中で直接現在のユーザーを取得できるようになりました。
+
+既に半分のところまで来ています。
+
+あとは、 `username` と `password` を実際にそのユーザーやクライアントに送る、 *path operation* を追加する必要があるだけです。
+
+次はそれを説明します。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/security/index.md b/docs/ja/docs/tutorial/security/index.md
new file mode 100644
index 000000000..390f21047
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/security/index.md
@@ -0,0 +1,101 @@
+# セキュリティ入門
+
+セキュリティ、認証、認可を扱うには多くの方法があります。
+
+そして、通常、それは複雑で「難しい」トピックです。
+
+多くのフレームワークやシステムでは、セキュリティと認証を処理するだけで、膨大な労力とコードが必要になります（多くの場合、書かれた全コードの50%以上を占めることがあります）。
+
+**FastAPI** は、セキュリティの仕様をすべて勉強して学ぶことなく、標準的な方法で簡単に、迅速に**セキュリティ**を扱うためのツールをいくつか提供します。
+
+しかし、その前に、いくつかの小さな概念を確認しましょう。
+
+## お急ぎですか？
+
+もし、これらの用語に興味がなく、ユーザー名とパスワードに基づく認証でセキュリティを**今すぐ**確保する必要がある場合は、次の章に進んでください。
+
+## OAuth2
+
+OAuth2は、認証と認可を処理するためのいくつかの方法を定義した仕様です。
+
+かなり広範囲な仕様で、いくつかの複雑なユースケースをカバーしています。
+
+これには「サードパーティ」を使用して認証する方法が含まれています。
+
+これが、「Facebook、Google、Twitter、GitHubを使ってログイン」を使用したすべてのシステムの背後で使われている仕組みです。
+
+### OAuth 1
+
+OAuth 1というものもありましたが、これはOAuth2とは全く異なり、通信をどのように暗号化するかという仕様が直接的に含まれており、より複雑なものとなっています。
+
+現在ではあまり普及していませんし、使われてもいません。
+
+OAuth2は、通信を暗号化する方法を指定せず、アプリケーションがHTTPSで提供されることを想定しています。
+
+!!! tip "豆知識"
+ **デプロイ**のセクションでは、TraefikとLet's Encryptを使用して、無料でHTTPSを設定する方法が紹介されています。
+
+
+## OpenID Connect
+
+OpenID Connectは、**OAuth2**をベースにした別の仕様です。
+
+これはOAuth2を拡張したもので、OAuth2ではやや曖昧だった部分を明確にし、より相互運用性を高めようとしたものです。
+
+例として、GoogleのログインはOpenID Connectを使用しています（これはOAuth2がベースになっています）。
+
+しかし、FacebookのログインはOpenID Connectをサポートしていません。OAuth2を独自にアレンジしています。
+
+### OpenID (「OpenID Connect」ではない)
+
+また、「OpenID」という仕様もありました。それは、**OpenID Connect**と同じことを解決しようとしたものですが、OAuth2に基づいているわけではありませんでした。
+
+つまり、完全な追加システムだったのです。
+
+現在ではあまり普及していませんし、使われてもいません。
+
+## OpenAPI
+
+OpenAPI（以前はSwaggerとして知られていました）は、APIを構築するためのオープンな仕様です（現在はLinux Foundationの一部になっています）。
+
+**FastAPI**は、**OpenAPI**をベースにしています。
+
+それが、複数の自動対話型ドキュメント・インターフェースやコード生成などを可能にしているのです。
+
+OpenAPIには、複数のセキュリティ「スキーム」を定義する方法があります。
+
+それらを使用することで、これらの対話型ドキュメントシステムを含む、標準ベースのツールをすべて活用できます。
+
+OpenAPIでは、以下のセキュリティスキームを定義しています:
+
+* `apiKey`: アプリケーション固有のキーで、これらのものから取得できます。
+ * クエリパラメータ
+ * ヘッダー
+ * クッキー
+* `http`: 標準的なHTTP認証システムで、これらのものを含みます。
+ * `bearer`: ヘッダ `Authorization` の値が `Bearer ` で、トークンが含まれます。これはOAuth2から継承しています。
+ * HTTP Basic認証
+ * HTTP ダイジェスト認証など
+* `oauth2`: OAuth2のセキュリティ処理方法（「フロー」と呼ばれます）のすべて。
+ * これらのフローのいくつかは、OAuth 2.0認証プロバイダ（Google、Facebook、Twitter、GitHubなど）を構築するのに適しています。
+ * `implicit`
+ * `clientCredentials`
+ * `authorizationCode`
+ * しかし、同じアプリケーション内で認証を直接処理するために完全に機能する特定の「フロー」があります。
+ * `password`: 次のいくつかの章では、その例を紹介します。
+* `openIdConnect`: OAuth2認証データを自動的に発見する方法を定義できます。
+ * この自動検出メカニズムは、OpenID Connectの仕様で定義されているものです。
+
+
+!!! tip "豆知識"
+ Google、Facebook、Twitter、GitHubなど、他の認証/認可プロバイダを統合することも可能で、比較的簡単です。
+
+ 最も複雑な問題は、それらのような認証/認可プロバイダを構築することですが、**FastAPI**は、あなたのために重い仕事をこなしながら、それを簡単に行うためのツールを提供します。
+
+## **FastAPI** ユーティリティ
+
+FastAPIは `fastapi.security` モジュールの中で、これらのセキュリティスキームごとにいくつかのツールを提供し、これらのセキュリティメカニズムを簡単に使用できるようにします。
+
+次の章では、**FastAPI** が提供するこれらのツールを使って、あなたのAPIにセキュリティを追加する方法について見ていきます。
+
+また、それがどのようにインタラクティブなドキュメントシステムに自動的に統合されるかも見ていきます。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md b/docs/ja/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
index 348ffda01..d5b179aa0 100644
--- a/docs/ja/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
@@ -167,7 +167,7 @@ JWTトークンの署名に使用するアルゴリズム`"HS256"`を指定し
JWTアクセストークンを作成し、それを返します。
-```Python hl_lines="115-128"
+```Python hl_lines="115-130"
{!../../../docs_src/security/tutorial004.py!}
```
diff --git a/docs/ko/docs/deployment/cloud.md b/docs/ko/docs/deployment/cloud.md
index f2b965a91..2d6938e20 100644
--- a/docs/ko/docs/deployment/cloud.md
+++ b/docs/ko/docs/deployment/cloud.md
@@ -14,4 +14,3 @@
* Platform.sh
* Porter
-* Deta
diff --git a/docs/ko/docs/deployment/docker.md b/docs/ko/docs/deployment/docker.md
new file mode 100644
index 000000000..587b445fc
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/deployment/docker.md
@@ -0,0 +1,698 @@
+# 컨테이너의 FastAPI - 도커
+
+FastAPI 어플리케이션을 배포할 때 일반적인 접근 방법은 **리눅스 컨테이너 이미지**를 생성하는 것입니다. 이 방법은 주로 **도커**를 사용해 이루어집니다. 그런 다음 해당 컨테이너 이미지를 몇가지 방법으로 배포할 수 있습니다.
+
+리눅스 컨테이너를 사용하는 데에는 **보안**, **반복 가능성**, **단순함** 등의 장점이 있습니다.
+
+!!! 팁
+ 시간에 쫓기고 있고 이미 이런것들을 알고 있다면 [`Dockerfile`👇](#build-a-docker-image-for-fastapi)로 점프할 수 있습니다.
+
+
+
+### 타입 추가하기
+
+이전 버전에서 한 줄만 수정해봅시다.
+
+저희는 이 함수의 매개변수 부분:
+
+```Python
+ first_name, last_name
+```
+
+을 아래와 같이 바꿀 겁니다:
+
+```Python
+ first_name: str, last_name: str
+```
+
+이게 다입니다.
+
+이게 "타입 힌트"입니다:
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial002.py!}
+```
+
+타입힌트는 다음과 같이 기본 값을 선언하는 것과는 다릅니다:
+
+```Python
+ first_name="john", last_name="doe"
+```
+
+이는 다른 것입니다.
+
+등호(`=`) 대신 콜론(`:`)을 쓰고 있습니다.
+
+일반적으로 타입힌트를 추가한다고 해서 특별하게 어떤 일이 일어나지도 않습니다.
+
+그렇지만 이제, 다시 함수를 만드는 도중이라고 생각해봅시다. 다만 이번엔 타입 힌트가 있습니다.
+
+같은 상황에서 `Ctrl+Space`로 자동완성을 작동시키면,
+
+
+
+아래와 같이 "그렇지!"하는 옵션이 나올때까지 스크롤을 내려서 볼 수 있습니다:
+
+
+
+## 더 큰 동기부여
+
+아래 함수를 보면, 이미 타입 힌트가 적용되어 있는 걸 볼 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial003.py!}
+```
+
+편집기가 변수의 타입을 알고 있기 때문에, 자동완성 뿐 아니라 에러도 확인할 수 있습니다:
+
+
+
+이제 고쳐야하는 걸 알기 때문에, `age`를 `str(age)`과 같이 문자열로 바꾸게 됩니다:
+
+```Python hl_lines="2"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial004.py!}
+```
+
+## 타입 선언
+
+방금 함수의 매개변수로써 타입 힌트를 선언하는 주요 장소를 보았습니다.
+
+이 위치는 여러분이 **FastAPI**와 함께 이를 사용하는 주요 장소입니다.
+
+### Simple 타입
+
+`str`뿐 아니라 모든 파이썬 표준 타입을 선언할 수 있습니다.
+
+예를 들면:
+
+* `int`
+* `float`
+* `bool`
+* `bytes`
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial005.py!}
+```
+
+### 타입 매개변수를 활용한 Generic(제네릭) 타입
+
+`dict`, `list`, `set`, `tuple`과 같은 값을 저장할 수 있는 데이터 구조가 있고, 내부의 값은 각자의 타입을 가질 수도 있습니다.
+
+타입과 내부 타입을 선언하기 위해서는 파이썬 표준 모듈인 `typing`을 이용해야 합니다.
+
+구체적으로는 아래 타입 힌트를 지원합니다.
+
+#### `List`
+
+예를 들면, `str`의 `list`인 변수를 정의해봅시다.
+
+`typing`에서 `List`(대문자 `L`)를 import 합니다.
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
+```
+
+콜론(`:`) 문법을 이용하여 변수를 선언합니다.
+
+타입으로는 `List`를 넣어줍니다.
+
+이때 배열은 내부 타입을 포함하는 타입이기 때문에 대괄호 안에 넣어줍니다.
+
+```Python hl_lines="4"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
+```
+
+!!! tip "팁"
+ 대괄호 안의 내부 타입은 "타입 매개변수(type paramters)"라고 합니다.
+
+ 이번 예제에서는 `str`이 `List`에 들어간 타입 매개변수 입니다.
+
+이는 "`items`은 `list`인데, 배열에 들어있는 아이템 각각은 `str`이다"라는 뜻입니다.
+
+이렇게 함으로써, 에디터는 배열에 들어있는 아이템을 처리할때도 도움을 줄 수 있게 됩니다:
+
+
+
+타입이 없으면 이건 거의 불가능이나 다름 없습니다.
+
+변수 `item`은 `items`의 개별 요소라는 사실을 알아두세요.
+
+그리고 에디터는 계속 `str`라는 사실을 알고 도와줍니다.
+
+#### `Tuple`과 `Set`
+
+`tuple`과 `set`도 동일하게 선언할 수 있습니다.
+
+```Python hl_lines="1 4"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial007.py!}
+```
+
+이 뜻은 아래와 같습니다:
+
+* 변수 `items_t`는, 차례대로 `int`, `int`, `str`인 `tuple`이다.
+* 변수 `items_s`는, 각 아이템이 `bytes`인 `set`이다.
+
+#### `Dict`
+
+`dict`를 선언하려면 컴마로 구분된 2개의 파라미터가 필요합니다.
+
+첫 번째 매개변수는 `dict`의 키(key)이고,
+
+두 번째 매개변수는 `dict`의 값(value)입니다.
+
+```Python hl_lines="1 4"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial008.py!}
+```
+
+이 뜻은 아래와 같습니다:
+
+* 변수 `prices`는 `dict`이다:
+ * `dict`의 키(key)는 `str`타입이다. (각 아이템의 이름(name))
+ * `dict`의 값(value)는 `float`타입이다. (각 아이템의 가격(price))
+
+#### `Optional`
+
+`str`과 같이 타입을 선언할 때 `Optional`을 쓸 수도 있는데, "선택적(Optional)"이기때문에 `None`도 될 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="1 4"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial009.py!}
+```
+
+`Optional[str]`을 `str` 대신 쓰게 되면, 특정 값이 실제로는 `None`이 될 수도 있는데 항상 `str`이라고 가정하는 상황에서 에디터가 에러를 찾게 도와줄 수 있습니다.
+
+#### Generic(제네릭) 타입
+
+이 타입은 대괄호 안에 매개변수를 가지며, 종류는:
+
+* `List`
+* `Tuple`
+* `Set`
+* `Dict`
+* `Optional`
+* ...등등
+
+위와 같은 타입은 **Generic(제네릭) 타입** 혹은 **Generics(제네릭스)**라고 불립니다.
+
+### 타입으로서의 클래스
+
+변수의 타입으로 클래스를 선언할 수도 있습니다.
+
+이름(name)을 가진 `Person` 클래스가 있다고 해봅시다.
+
+```Python hl_lines="1-3"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial010.py!}
+```
+
+그렇게 하면 변수를 `Person`이라고 선언할 수 있게 됩니다.
+
+```Python hl_lines="6"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial010.py!}
+```
+
+그리고 역시나 모든 에디터 도움을 받게 되겠죠.
+
+
+
+## Pydantic 모델
+
+Pydantic은 데이터 검증(Validation)을 위한 파이썬 라이브러리입니다.
+
+당신은 속성들을 포함한 클래스 형태로 "모양(shape)"을 선언할 수 있습니다.
+
+그리고 각 속성은 타입을 가지고 있습니다.
+
+이 클래스를 활용하여서 값을 가지고 있는 인스턴스를 만들게 되면, 필요한 경우에는 적당한 타입으로 변환까지 시키기도 하여 데이터가 포함된 객체를 반환합니다.
+
+그리고 결과 객체에 대해서는 에디터의 도움을 받을 수 있게 됩니다.
+
+Pydantic 공식 문서 예시:
+
+```Python
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial011.py!}
+```
+
+!!! info "정보"
+ Pydantic<에 대해 더 배우고 싶다면 공식 문서를 참고하세요.
+
+
+**FastAPI**는 모두 Pydantic을 기반으로 되어 있습니다.
+
+이 모든 것이 실제로 어떻게 사용되는지에 대해서는 [자습서 - 사용자 안내서](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} 에서 더 많이 확인하실 수 있습니다.
+
+## **FastAPI**에서의 타입 힌트
+
+**FastAPI**는 여러 부분에서 타입 힌트의 장점을 취하고 있습니다.
+
+**FastAPI**에서 타입 힌트와 함께 매개변수를 선언하면 장점은:
+
+* **에디터 도움**.
+* **타입 확인**.
+
+...그리고 **FastAPI**는 같은 정의를 아래에도 적용합니다:
+
+* **요구사항 정의**: 요청 경로 매개변수, 쿼리 매개변수, 헤더, 바디, 의존성 등.
+* **데이터 변환**: 요청에서 요구한 타입으로.
+* **데이터 검증**: 각 요청마다:
+ * 데이터가 유효하지 않은 경우에는 **자동으로 에러**를 발생합니다.
+* OpenAPI를 활용한 **API 문서화**:
+ * 자동으로 상호작용하는 유저 인터페이스에 쓰이게 됩니다.
+
+위 내용이 다소 추상적일 수도 있지만, 걱정마세요. [자습서 - 사용자 안내서](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}에서 전부 확인 가능합니다.
+
+가장 중요한 건, 표준 파이썬 타입을 한 곳에서(클래스를 더하거나, 데코레이터 사용하는 대신) 사용함으로써 **FastAPI**가 당신을 위해 많은 일을 해준다는 사실이죠.
+
+!!! info "정보"
+ 만약 모든 자습서를 다 보았음에도 타입에 대해서 더 보고자 방문한 경우에는 `mypy`에서 제공하는 "cheat sheet"이 좋은 자료가 될 겁니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/background-tasks.md b/docs/ko/docs/tutorial/background-tasks.md
new file mode 100644
index 000000000..a951ead16
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/background-tasks.md
@@ -0,0 +1,102 @@
+# 백그라운드 작업
+
+FastAPI에서는 응답을 반환한 후에 실행할 백그라운드 작업을 정의할 수 있습니다.
+
+백그라운드 작업은 클라이언트가 응답을 받기 위해 작업이 완료될 때까지 기다릴 필요가 없기 때문에 요청 후에 발생해야하는 작업에 매우 유용합니다.
+
+이러한 작업에는 다음이 포함됩니다.
+
+* 작업을 수행한 후 전송되는 이메일 알림
+ * 이메일 서버에 연결하고 이메일을 전송하는 것은 (몇 초 정도) "느린" 경향이 있으므로, 응답은 즉시 반환하고 이메일 알림은 백그라운드에서 전송하는 게 가능합니다.
+* 데이터 처리:
+ * 예를 들어 처리에 오랜 시간이 걸리는 데이터를 받았을 때 "Accepted" (HTTP 202)을 반환하고, 백그라운드에서 데이터를 처리할 수 있습니다.
+
+## `백그라운드 작업` 사용
+
+먼저 아래와 같이 `BackgroundTasks`를 임포트하고, `BackgroundTasks`를 _경로 동작 함수_ 에서 매개변수로 가져오고 정의합니다.
+
+```Python hl_lines="1 13"
+{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
+```
+
+**FastAPI** 는 `BackgroundTasks` 개체를 생성하고, 매개 변수로 전달합니다.
+
+## 작업 함수 생성
+
+백그라운드 작업으로 실행할 함수를 정의합니다.
+
+이것은 단순히 매개변수를 받을 수 있는 표준 함수일 뿐입니다.
+
+**FastAPI**는 이것이 `async def` 함수이든, 일반 `def` 함수이든 내부적으로 이를 올바르게 처리합니다.
+
+이 경우, 아래 작업은 파일에 쓰는 함수입니다. (이메일 보내기 시물레이션)
+
+그리고 이 작업은 `async`와 `await`를 사용하지 않으므로 일반 `def` 함수로 선언합니다.
+
+```Python hl_lines="6-9"
+{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
+```
+
+## 백그라운드 작업 추가
+
+_경로 동작 함수_ 내에서 작업 함수를 `.add_task()` 함수 통해 _백그라운드 작업_ 개체에 전달합니다.
+
+```Python hl_lines="14"
+{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
+```
+
+`.add_task()` 함수는 다음과 같은 인자를 받습니다 :
+
+- 백그라운드에서 실행되는 작업 함수 (`write_notification`).
+- 작업 함수에 순서대로 전달되어야 하는 일련의 인자 (`email`).
+- 작업 함수에 전달되어야하는 모든 키워드 인자 (`message="some notification"`).
+
+## 의존성 주입
+
+`BackgroundTasks`를 의존성 주입 시스템과 함께 사용하면 _경로 동작 함수_, 종속성, 하위 종속성 등 여러 수준에서 BackgroundTasks 유형의 매개변수를 선언할 수 있습니다.
+
+**FastAPI**는 각 경우에 수행할 작업과 동일한 개체를 내부적으로 재사용하기에, 모든 백그라운드 작업이 함께 병합되고 나중에 백그라운드에서 실행됩니다.
+
+=== "Python 3.6 and above"
+
+ ```Python hl_lines="13 15 22 25"
+ {!> ../../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10 and above"
+
+ ```Python hl_lines="11 13 20 23"
+ {!> ../../../docs_src/background_tasks/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+이 예제에서는 응답이 반환된 후에 `log.txt` 파일에 메시지가 기록됩니다.
+
+요청에 쿼리가 있는 경우 백그라운드 작업의 로그에 기록됩니다.
+
+그리고 _경로 동작 함수_ 에서 생성된 또 다른 백그라운드 작업은 경로 매개 변수를 활용하여 사용하여 메시지를 작성합니다.
+
+## 기술적 세부사항
+
+`BackgroundTasks` 클래스는 `starlette.background`에서 직접 가져옵니다.
+
+`BackgroundTasks` 클래스는 FastAPI에서 직접 임포트하거나 포함하기 때문에 실수로 `BackgroundTask` (끝에 `s`가 없음)을 임포트하더라도 starlette.background에서 `BackgroundTask`를 가져오는 것을 방지할 수 있습니다.
+
+(`BackgroundTask`가 아닌) `BackgroundTasks`를 사용하면, _경로 동작 함수_ 매개변수로 사용할 수 있게 되고 나머지는 **FastAPI**가 대신 처리하도록 할 수 있습니다. 이것은 `Request` 객체를 직접 사용하는 것과 같은 방식입니다.
+
+FastAPI에서 `BackgroundTask`를 단독으로 사용하는 것은 여전히 가능합니다. 하지만 객체를 코드에서 생성하고, 이 객체를 포함하는 Starlette `Response`를 반환해야 합니다.
+
+`Starlette의 공식 문서`에서 백그라운드 작업에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
+
+## 경고
+
+만약 무거운 백그라운드 작업을 수행해야하고 동일한 프로세스에서 실행할 필요가 없는 경우 (예: 메모리, 변수 등을 공유할 필요가 없음) `Celery`와 같은 큰 도구를 사용하면 도움이 될 수 있습니다.
+
+RabbitMQ 또는 Redis와 같은 메시지/작업 큐 시스템 보다 복잡한 구성이 필요한 경향이 있지만, 여러 작업 프로세스를 특히 여러 서버의 백그라운드에서 실행할 수 있습니다.
+
+예제를 보시려면 [프로젝트 생성기](../project-generation.md){.internal-link target=\_blank} 를 참고하세요. 해당 예제에는 이미 구성된 `Celery`가 포함되어 있습니다.
+
+그러나 동일한 FastAPI 앱에서 변수 및 개체에 접근해야햐는 작은 백그라운드 수행이 필요한 경우 (예 : 알림 이메일 보내기) 간단하게 `BackgroundTasks`를 사용해보세요.
+
+## 요약
+
+백그라운드 작업을 추가하기 위해 _경로 동작 함수_ 에 매개변수로 `BackgroundTasks`를 가져오고 사용합니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/body-multiple-params.md b/docs/ko/docs/tutorial/body-multiple-params.md
new file mode 100644
index 000000000..034c2e84c
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/body-multiple-params.md
@@ -0,0 +1,170 @@
+# 본문 - 다중 매개변수
+
+지금부터 `Path`와 `Query`를 어떻게 사용하는지 확인하겠습니다.
+
+요청 본문 선언에 대한 심화 사용법을 알아보겠습니다.
+
+## `Path`, `Query` 및 본문 매개변수 혼합
+
+당연하게 `Path`, `Query` 및 요청 본문 매개변수 선언을 자유롭게 혼합해서 사용할 수 있고, **FastAPI**는 어떤 동작을 할지 압니다.
+
+또한, 기본 값을 `None`으로 설정해 본문 매개변수를 선택사항으로 선언할 수 있습니다.
+
+```Python hl_lines="19-21"
+{!../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001.py!}
+```
+
+!!! note "참고"
+ 이 경우에는 본문으로 부터 가져온 ` item`은 기본값이 `None`이기 때문에, 선택사항이라는 점을 유의해야 합니다.
+
+## 다중 본문 매개변수
+
+이전 예제에서 보듯이, *경로 동작*은 아래와 같이 `Item` 속성을 가진 JSON 본문을 예상합니다:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+}
+```
+
+하지만, 다중 본문 매개변수 역시 선언할 수 있습니다. 예. `item`과 `user`:
+
+```Python hl_lines="22"
+{!../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002.py!}
+```
+
+이 경우에, **FastAPI**는 이 함수 안에 한 개 이상의 본문 매개변수(Pydantic 모델인 두 매개변수)가 있다고 알 것입니다.
+
+그래서, 본문의 매개변수 이름을 키(필드 명)로 사용할 수 있고, 다음과 같은 본문을 예측합니다:
+
+```JSON
+{
+ "item": {
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+ },
+ "user": {
+ "username": "dave",
+ "full_name": "Dave Grohl"
+ }
+}
+```
+
+!!! note "참고"
+ 이전과 같이 `item`이 선언 되었더라도, 본문 내의 `item` 키가 있을 것이라고 예측합니다.
+
+FastAPI는 요청을 자동으로 변환해, 매개변수의 `item`과 `user`를 특별한 내용으로 받도록 할 것입니다.
+
+복합 데이터의 검증을 수행하고 OpenAPI 스키마 및 자동 문서를 문서화합니다.
+
+## 본문 내의 단일 값
+
+쿼리 및 경로 매개변수에 대한 추가 데이터를 정의하는 `Query`와 `Path`와 같이, **FastAPI**는 동등한 `Body`를 제공합니다.
+
+예를 들어 이전의 모델을 확장하면, `item`과 `user`와 동일한 본문에 또 다른 `importance`라는 키를 갖도록 할 수있습니다.
+
+단일 값을 그대로 선언한다면, **FastAPI**는 쿼리 매개변수로 가정할 것입니다.
+
+하지만, **FastAPI**의 `Body`를 사용해 다른 본문 키로 처리하도록 제어할 수 있습니다:
+
+
+```Python hl_lines="23"
+{!../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003.py!}
+```
+
+이 경우에는 **FastAPI**는 본문을 이와 같이 예측할 것입니다:
+
+
+```JSON
+{
+ "item": {
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+ },
+ "user": {
+ "username": "dave",
+ "full_name": "Dave Grohl"
+ },
+ "importance": 5
+}
+```
+
+다시 말해, 데이터 타입, 검증, 문서 등을 변환합니다.
+
+## 다중 본문 매개변수와 쿼리
+
+당연히, 필요할 때마다 추가적인 쿼리 매개변수를 선언할 수 있고, 이는 본문 매개변수에 추가됩니다.
+
+기본적으로 단일 값은 쿼리 매개변수로 해석되므로, 명시적으로 `Query`를 추가할 필요가 없고, 아래처럼 할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="27"
+{!../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004.py!}
+```
+
+이렇게:
+
+```Python
+q: Optional[str] = None
+```
+
+!!! info "정보"
+ `Body` 또한 `Query`, `Path` 그리고 이후에 볼 다른 것들처럼 동일한 추가 검증과 메타데이터 매개변수를 갖고 있습니다.
+
+## 단일 본문 매개변수 삽입하기
+
+Pydantic 모델 `Item`의 `item`을 본문 매개변수로 오직 한개만 갖고있다고 하겠습니다.
+
+기본적으로 **FastAPI**는 직접 본문으로 예측할 것입니다.
+
+하지만, 만약 모델 내용에 `item `키를 가진 JSON으로 예측하길 원한다면, 추가적인 본문 매개변수를 선언한 것처럼 `Body`의 특별한 매개변수인 `embed`를 사용할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="17"
+{!../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005.py!}
+```
+
+아래 처럼:
+
+```Python
+item: Item = Body(..., embed=True)
+```
+
+이 경우에 **FastAPI**는 본문을 아래 대신에:
+
+```JSON hl_lines="2"
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+}
+```
+
+아래 처럼 예측할 것 입니다:
+
+```JSON
+{
+ "item": {
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+ }
+}
+```
+
+## 정리
+
+요청이 단 한개의 본문을 가지고 있더라도, *경로 동작 함수*로 다중 본문 매개변수를 추가할 수 있습니다.
+
+하지만, **FastAPI**는 이를 처리하고, 함수에 올바른 데이터를 제공하며, *경로 동작*으로 올바른 스키마를 검증하고 문서화 합니다 .
+
+또한, 단일 값을 본문의 일부로 받도록 선언할 수 있습니다.
+
+그리고 **FastAPI**는 단 한개의 매개변수가 선언 되더라도, 본문 내의 키로 삽입 시킬 수 있습니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/body-nested-models.md b/docs/ko/docs/tutorial/body-nested-models.md
new file mode 100644
index 000000000..7b41aa35b
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/body-nested-models.md
@@ -0,0 +1,243 @@
+# 본문 - 중첩 모델
+
+**FastAPI**를 이용하면 (Pydantic 덕분에) 단독으로 깊이 중첩된 모델을 정의, 검증, 문서화하며 사용할 수 있습니다.
+## 리스트 필드
+
+어트리뷰트를 서브타입으로 정의할 수 있습니다. 예를 들어 파이썬 `list`는:
+
+```Python hl_lines="14"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial001.py!}
+```
+
+이는 `tags`를 항목 리스트로 만듭니다. 각 항목의 타입을 선언하지 않더라도요.
+
+## 타입 매개변수가 있는 리스트 필드
+
+하지만 파이썬은 내부의 타입이나 "타입 매개변수"를 선언할 수 있는 특정 방법이 있습니다:
+
+### typing의 `List` 임포트
+
+먼저, 파이썬 표준 `typing` 모듈에서 `List`를 임포트합니다:
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
+```
+
+### 타입 매개변수로 `List` 선언
+
+`list`, `dict`, `tuple`과 같은 타입 매개변수(내부 타입)를 갖는 타입을 선언하려면:
+
+* `typing` 모듈에서 임포트
+* 대괄호를 사용하여 "타입 매개변수"로 내부 타입 전달: `[` 및 `]`
+
+```Python
+from typing import List
+
+my_list: List[str]
+```
+
+이 모든 것은 타입 선언을 위한 표준 파이썬 문법입니다.
+
+내부 타입을 갖는 모델 어트리뷰트에 대해 동일한 표준 문법을 사용하세요.
+
+마찬가지로 예제에서 `tags`를 구체적으로 "문자열의 리스트"로 만들 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="14"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
+```
+
+## 집합 타입
+
+그런데 생각해보니 태그는 반복되면 안 돼고, 고유한(Unique) 문자열이어야 할 것 같습니다.
+
+그리고 파이썬은 집합을 위한 특별한 데이터 타입 `set`이 있습니다.
+
+그렇다면 `Set`을 임포트 하고 `tags`를 `str`의 `set`으로 선언할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="1 14"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003.py!}
+```
+
+덕분에 중복 데이터가 있는 요청을 수신하더라도 고유한 항목들의 집합으로 변환됩니다.
+
+그리고 해당 데이터를 출력 할 때마다 소스에 중복이 있더라도 고유한 항목들의 집합으로 출력됩니다.
+
+또한 그에 따라 주석이 생기고 문서화됩니다.
+
+## 중첩 모델
+
+Pydantic 모델의 각 어트리뷰트는 타입을 갖습니다.
+
+그런데 해당 타입 자체로 또다른 Pydantic 모델의 타입이 될 수 있습니다.
+
+그러므로 특정한 어트리뷰트의 이름, 타입, 검증을 사용하여 깊게 중첩된 JSON "객체"를 선언할 수 있습니다.
+
+모든 것이 단독으로 중첩됩니다.
+
+### 서브모델 정의
+
+예를 들어, `Image` 모델을 선언할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="9-11"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!}
+```
+
+### 서브모듈을 타입으로 사용
+
+그리고 어트리뷰트의 타입으로 사용할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="20"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!}
+```
+
+이는 **FastAPI**가 다음과 유사한 본문을 기대한다는 것을 의미합니다:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2,
+ "tags": ["rock", "metal", "bar"],
+ "image": {
+ "url": "http://example.com/baz.jpg",
+ "name": "The Foo live"
+ }
+}
+```
+
+다시 한번, **FastAPI**를 사용하여 해당 선언을 함으로써 얻는 것은:
+
+* 중첩 모델도 편집기 지원(자동완성 등)
+* 데이터 변환
+* 데이터 검증
+* 자동 문서화
+
+## 특별한 타입과 검증
+
+`str`, `int`, `float` 등과 같은 단일 타입과는 별개로, `str`을 상속하는 더 복잡한 단일 타입을 사용할 수 있습니다.
+
+모든 옵션을 보려면, Pydantic's exotic types 문서를 확인하세요. 다음 장에서 몇가지 예제를 볼 수 있습니다.
+
+예를 들어 `Image` 모델 안에 `url` 필드를 `str` 대신 Pydantic의 `HttpUrl`로 선언할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="4 10"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py!}
+```
+
+이 문자열이 유효한 URL인지 검사하고 JSON 스키마/OpenAPI로 문서화 됩니다.
+
+## 서브모델 리스트를 갖는 어트리뷰트
+
+`list`, `set` 등의 서브타입으로 Pydantic 모델을 사용할 수도 있습니다:
+
+```Python hl_lines="20"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial006.py!}
+```
+
+아래와 같은 JSON 본문으로 예상(변환, 검증, 문서화 등을)합니다:
+
+```JSON hl_lines="11"
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2,
+ "tags": [
+ "rock",
+ "metal",
+ "bar"
+ ],
+ "images": [
+ {
+ "url": "http://example.com/baz.jpg",
+ "name": "The Foo live"
+ },
+ {
+ "url": "http://example.com/dave.jpg",
+ "name": "The Baz"
+ }
+ ]
+}
+```
+
+!!! info "정보"
+ `images` 키가 어떻게 이미지 객체 리스트를 갖는지 주목하세요.
+
+## 깊게 중첩된 모델
+
+단독으로 깊게 중첩된 모델을 정의할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="9 14 20 23 27"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py!}
+```
+
+!!! info "정보"
+ `Offer`가 선택사항 `Image` 리스트를 차례로 갖는 `Item` 리스트를 어떻게 가지고 있는지 주목하세요
+
+## 순수 리스트의 본문
+
+예상되는 JSON 본문의 최상위 값이 JSON `array`(파이썬 `list`)면, Pydantic 모델에서와 마찬가지로 함수의 매개변수에서 타입을 선언할 수 있습니다:
+
+```Python
+images: List[Image]
+```
+
+이를 아래처럼:
+
+```Python hl_lines="15"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py!}
+```
+
+## 어디서나 편집기 지원
+
+그리고 어디서나 편집기 지원을 받을수 있습니다.
+
+리스트 내부 항목의 경우에도:
+
+
+
+Pydantic 모델 대신에 `dict`를 직접 사용하여 작업할 경우, 이러한 편집기 지원을 받을수 없습니다.
+
+하지만 수신한 딕셔너리가 자동으로 변환되고 출력도 자동으로 JSON으로 변환되므로 걱정할 필요는 없습니다.
+
+## 단독 `dict`의 본문
+
+일부 타입의 키와 다른 타입의 값을 사용하여 `dict`로 본문을 선언할 수 있습니다.
+
+(Pydantic을 사용한 경우처럼) 유효한 필드/어트리뷰트 이름이 무엇인지 알 필요가 없습니다.
+
+아직 모르는 키를 받으려는 경우 유용합니다.
+
+---
+
+다른 유용한 경우는 다른 타입의 키를 가질 때입니다. 예. `int`.
+
+여기서 그 경우를 볼 것입니다.
+
+이 경우, `float` 값을 가진 `int` 키가 있는 모든 `dict`를 받아들입니다:
+
+```Python hl_lines="15"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial009.py!}
+```
+
+!!! tip "팁"
+ JSON은 오직 `str`형 키만 지원한다는 것을 염두에 두세요.
+
+ 하지만 Pydantic은 자동 데이터 변환이 있습니다.
+
+ 즉, API 클라이언트가 문자열을 키로 보내더라도 해당 문자열이 순수한 정수를 포함하는한 Pydantic은 이를 변환하고 검증합니다.
+
+ 그러므로 `weights`로 받은 `dict`는 실제로 `int` 키와 `float` 값을 가집니다.
+
+## 요약
+
+**FastAPI**를 사용하면 Pydantic 모델이 제공하는 최대 유연성을 확보하면서 코드를 간단하고 짧게, 그리고 우아하게 유지할 수 있습니다.
+
+물론 아래의 이점도 있습니다:
+
+* 편집기 지원 (자동완성이 어디서나!)
+* 데이터 변환 (일명 파싱/직렬화)
+* 데이터 검증
+* 스키마 문서화
+* 자동 문서
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/body.md b/docs/ko/docs/tutorial/body.md
new file mode 100644
index 000000000..931728572
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/body.md
@@ -0,0 +1,213 @@
+# 요청 본문
+
+클라이언트(브라우저라고 해봅시다)로부터 여러분의 API로 데이터를 보내야 할 때, **요청 본문**으로 보냅니다.
+
+**요청** 본문은 클라이언트에서 API로 보내지는 데이터입니다. **응답** 본문은 API가 클라이언트로 보내는 데이터입니다.
+
+여러분의 API는 대부분의 경우 **응답** 본문을 보내야 합니다. 하지만 클라이언트는 **요청** 본문을 매 번 보낼 필요가 없습니다.
+
+**요청** 본문을 선언하기 위해서 모든 강력함과 이점을 갖춘 Pydantic 모델을 사용합니다.
+
+!!! 정보
+ 데이터를 보내기 위해, (좀 더 보편적인) `POST`, `PUT`, `DELETE` 혹은 `PATCH` 중에 하나를 사용하는 것이 좋습니다.
+
+ `GET` 요청에 본문을 담아 보내는 것은 명세서에 정의되지 않은 행동입니다. 그럼에도 불구하고, 이 방식은 아주 복잡한/극한의 사용 상황에서만 FastAPI에 의해 지원됩니다.
+
+ `GET` 요청에 본문을 담는 것은 권장되지 않기에, Swagger UI같은 대화형 문서에서는 `GET` 사용시 담기는 본문에 대한 문서를 표시하지 않으며, 중간에 있는 프록시는 이를 지원하지 않을 수도 있습니다.
+
+## Pydantic의 `BaseModel` 임포트
+
+먼저 `pydantic`에서 `BaseModel`를 임포트해야 합니다:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="2"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="4"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
+ ```
+
+## 여러분의 데이터 모델 만들기
+
+`BaseModel`를 상속받은 클래스로 여러분의 데이터 모델을 선언합니다.
+
+모든 어트리뷰트에 대해 표준 파이썬 타입을 사용합니다:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="5-9"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="7-11"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
+ ```
+
+쿼리 매개변수를 선언할 때와 같이, 모델 어트리뷰트가 기본 값을 가지고 있어도 이는 필수가 아닙니다. 그외에는 필수입니다. 그저 `None`을 사용하여 선택적으로 만들 수 있습니다.
+
+예를 들면, 위의 이 모델은 JSON "`object`" (혹은 파이썬 `dict`)을 다음과 같이 선언합니다:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "선택적인 설명란",
+ "price": 45.2,
+ "tax": 3.5
+}
+```
+
+...`description`과 `tax`는 (기본 값이 `None`으로 되어 있어) 선택적이기 때문에, 이 JSON "`object`"는 다음과 같은 상황에서도 유효합니다:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "price": 45.2
+}
+```
+
+## 매개변수로서 선언하기
+
+여러분의 *경로 작동*에 추가하기 위해, 경로 매개변수 그리고 쿼리 매개변수에서 선언했던 것과 같은 방식으로 선언하면 됩니다.
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="16"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="18"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
+ ```
+
+...그리고 만들어낸 모델인 `Item`으로 타입을 선언합니다.
+
+## 결과
+
+위에서의 단순한 파이썬 타입 선언으로, **FastAPI**는 다음과 같이 동작합니다:
+
+* 요청의 본문을 JSON으로 읽어 들입니다.
+* (필요하다면) 대응되는 타입으로 변환합니다.
+* 데이터를 검증합니다.
+ * 만약 데이터가 유효하지 않다면, 정확히 어떤 것이 그리고 어디에서 데이터가 잘 못 되었는지 지시하는 친절하고 명료한 에러를 반환할 것입니다.
+* 매개변수 `item`에 포함된 수신 데이터를 제공합니다.
+ * 함수 내에서 매개변수를 `Item` 타입으로 선언했기 때문에, 모든 어트리뷰트와 그에 대한 타입에 대한 편집기 지원(완성 등)을 또한 받을 수 있습니다.
+* 여러분의 모델을 위한 JSON 스키마 정의를 생성합니다. 여러분의 프로젝트에 적합하다면 여러분이 사용하고 싶은 곳 어디에서나 사용할 수 있습니다.
+* 이러한 스키마는, 생성된 OpenAPI 스키마 일부가 될 것이며, 자동 문서화 UI에 사용됩니다.
+
+## 자동 문서화
+
+모델의 JSON 스키마는 생성된 OpenAPI 스키마에 포함되며 대화형 API 문서에 표시됩니다:
+
+
+
+이를 필요로 하는 각각의 *경로 작동*내부의 API 문서에도 사용됩니다:
+
+
+
+## 편집기 지원
+
+편집기에서, 함수 내에서 타입 힌트와 완성을 어디서나 (만약 Pydantic model 대신에 `dict`을 받을 경우 나타나지 않을 수 있습니다) 받을 수 있습니다:
+
+
+
+잘못된 타입 연산에 대한 에러 확인도 받을 수 있습니다:
+
+
+
+단순한 우연이 아닙니다. 프레임워크 전체가 이러한 디자인을 중심으로 설계되었습니다.
+
+그 어떤 실행 전에, 모든 편집기에서 작동할 수 있도록 보장하기 위해 설계 단계에서 혹독하게 테스트되었습니다.
+
+이를 지원하기 위해 Pydantic 자체에서 몇몇 변경점이 있었습니다.
+
+이전 스크린샷은 Visual Studio Code를 찍은 것입니다.
+
+하지만 똑같은 편집기 지원을 PyCharm에서 받을 수 있거나, 대부분의 다른 편집기에서도 받을 수 있습니다:
+
+
+
+!!! 팁
+ 만약 PyCharm를 편집기로 사용한다면, Pydantic PyCharm Plugin을 사용할 수 있습니다.
+
+ 다음 사항을 포함해 Pydantic 모델에 대한 편집기 지원을 향상시킵니다:
+
+ * 자동 완성
+ * 타입 확인
+ * 리팩토링
+ * 검색
+ * 점검
+
+## 모델 사용하기
+
+함수 안에서 모델 객체의 모든 어트리뷰트에 직접 접근 가능합니다:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="19"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="21"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial002.py!}
+ ```
+
+## 요청 본문 + 경로 매개변수
+
+경로 매개변수와 요청 본문을 동시에 선언할 수 있습니다.
+
+**FastAPI**는 경로 매개변수와 일치하는 함수 매개변수가 **경로에서 가져와야 한다**는 것을 인지하며, Pydantic 모델로 선언된 그 함수 매개변수는 **요청 본문에서 가져와야 한다**는 것을 인지할 것입니다.
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="15-16"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial003_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="17-18"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial003.py!}
+ ```
+
+## 요청 본문 + 경로 + 쿼리 매개변수
+
+**본문**, **경로** 그리고 **쿼리** 매개변수 모두 동시에 선언할 수도 있습니다.
+
+**FastAPI**는 각각을 인지하고 데이터를 옳바른 위치에 가져올 것입니다.
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="16"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial004_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="18"
+ {!> ../../../docs_src/body/tutorial004.py!}
+ ```
+
+함수 매개변수는 다음을 따라서 인지하게 됩니다:
+
+* 만약 매개변수가 **경로**에도 선언되어 있다면, 이는 경로 매개변수로 사용될 것입니다.
+* 만약 매개변수가 (`int`, `float`, `str`, `bool` 등과 같은) **유일한 타입**으로 되어있으면, **쿼리** 매개변수로 해석될 것입니다.
+* 만약 매개변수가 **Pydantic 모델** 타입으로 선언되어 있으면, 요청 **본문**으로 해석될 것입니다.
+
+!!! 참고
+ FastAPI는 `q`의 값이 필요없음을 알게 될 것입니다. 기본 값이 `= None`이기 때문입니다.
+
+ `Union[str, None]`에 있는 `Union`은 FastAPI에 의해 사용된 것이 아니지만, 편집기로 하여금 더 나은 지원과 에러 탐지를 지원할 것입니다.
+
+## Pydantic없이
+
+만약 Pydantic 모델을 사용하고 싶지 않다면, **Body** 매개변수를 사용할 수도 있습니다. [Body - 다중 매개변수: 본문에 있는 유일한 값](body-multiple-params.md#singular-values-in-body){.internal-link target=_blank} 문서를 확인하세요.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/dependencies/index.md b/docs/ko/docs/tutorial/dependencies/index.md
new file mode 100644
index 000000000..d5d113860
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/dependencies/index.md
@@ -0,0 +1,353 @@
+# 의존성
+
+**FastAPI**는 아주 강력하지만 직관적인 **의존성 주입** 시스템을 가지고 있습니다.
+
+이는 사용하기 아주 쉽게 설계했으며, 어느 개발자나 다른 컴포넌트와 **FastAPI**를 쉽게 통합할 수 있도록 만들었습니다.
+
+## "의존성 주입"은 무엇입니까?
+
+**"의존성 주입"**은 프로그래밍에서 여러분의 코드(이 경우, 경로 동작 함수)가 작동하고 사용하는 데 필요로 하는 것, 즉 "의존성"을 선언할 수 있는 방법을 의미합니다.
+
+그 후에, 시스템(이 경우 FastAPI)은 여러분의 코드가 요구하는 의존성을 제공하기 위해 필요한 모든 작업을 처리합니다.(의존성을 "주입"합니다)
+
+이는 여러분이 다음과 같은 사항을 필요로 할 때 매우 유용합니다:
+
+* 공용된 로직을 가졌을 경우 (같은 코드 로직이 계속 반복되는 경우).
+* 데이터베이스 연결을 공유하는 경우.
+* 보안, 인증, 역할 요구 사항 등을 강제하는 경우.
+* 그리고 많은 다른 사항...
+
+이 모든 사항을 할 때 코드 반복을 최소화합니다.
+
+## 첫번째 단계
+
+아주 간단한 예제를 봅시다. 너무 간단할 것이기에 지금 당장은 유용하지 않을 수 있습니다.
+
+하지만 이를 통해 **의존성 주입** 시스템이 어떻게 작동하는지에 중점을 둘 것입니다.
+
+### 의존성 혹은 "디펜더블" 만들기
+
+의존성에 집중해 봅시다.
+
+*경로 작동 함수*가 가질 수 있는 모든 매개변수를 갖는 단순한 함수입니다:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="8-9"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="8-11"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="9-12"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ Annotated가 없는 경우"
+
+ !!! 팁
+ 가능하다면 `Annotated`가 달린 버전을 권장합니다.
+
+ ```Python hl_lines="6-7"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+ Annotated가 없는 경우"
+
+ !!! 팁
+ 가능하다면 `Annotated`가 달린 버전을 권장합니다.
+
+ ```Python hl_lines="8-11"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
+ ```
+
+이게 다입니다.
+
+**단 두 줄입니다**.
+
+그리고, 이 함수는 여러분의 모든 *경로 작동 함수*가 가지고 있는 것과 같은 형태와 구조를 가지고 있습니다.
+
+여러분은 이를 "데코레이터"가 없는 (`@app.get("/some-path")`가 없는) *경로 작동 함수*라고 생각할 수 있습니다.
+
+그리고 여러분이 원하는 무엇이든 반환할 수 있습니다.
+
+이 경우, 이 의존성은 다음과 같은 경우를 기대합니다:
+
+* 선택적인 쿼리 매개변수 `q`, `str`을 자료형으로 가집니다.
+* 선택적인 쿼리 매개변수 `skip`, `int`를 자료형으로 가지며 기본 값은 `0`입니다.
+* 선택적인 쿼리 매개변수 `limit`,`int`를 자료형으로 가지며 기본 값은 `100`입니다.
+
+그 후 위의 값을 포함한 `dict` 자료형으로 반환할 뿐입니다.
+
+!!! 정보
+ FastAPI는 0.95.0 버전부터 `Annotated`에 대한 지원을 (그리고 이를 사용하기 권장합니다) 추가했습니다.
+
+ 옛날 버전을 가지고 있는 경우, `Annotated`를 사용하려 하면 에러를 맞이하게 될 것입니다.
+
+ `Annotated`를 사용하기 전에 최소 0.95.1로 [FastAPI 버전 업그레이드](../../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank}를 확실하게 하세요.
+
+### `Depends` 불러오기
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="3"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="3"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="3"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ Annotated가 없는 경우"
+
+ !!! 팁
+ 가능하다면 `Annotated`가 달린 버전을 권장합니다.
+
+ ```Python hl_lines="1"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+ Annotated가 없는 경우"
+
+ !!! 팁
+ 가능하다면 `Annotated`가 달린 버전을 권장합니다.
+
+ ```Python hl_lines="3"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
+ ```
+
+### "의존자"에 의존성 명시하기
+
+*경로 작동 함수*의 매개변수로 `Body`, `Query` 등을 사용하는 방식과 같이 새로운 매개변수로 `Depends`를 사용합니다:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="13 18"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="15 20"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="16 21"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ Annotated가 없는 경우"
+
+ !!! 팁
+ 가능하다면 `Annotated`가 달린 버전을 권장합니다.
+
+ ```Python hl_lines="11 16"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+ Annotated가 없는 경우"
+
+ !!! 팁
+ 가능하다면 `Annotated`가 달린 버전을 권장합니다.
+
+ ```Python hl_lines="15 20"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
+ ```
+
+비록 `Body`, `Query` 등을 사용하는 것과 같은 방식으로 여러분의 함수의 매개변수에 있는 `Depends`를 사용하지만, `Depends`는 약간 다르게 작동합니다.
+
+`Depends`에 단일 매개변수만 전달했습니다.
+
+이 매개변수는 함수같은 것이어야 합니다.
+
+여러분은 직접 **호출하지 않았습니다** (끝에 괄호를 치지 않았습니다), 단지 `Depends()`에 매개변수로 넘겨 줬을 뿐입니다.
+
+그리고 그 함수는 *경로 작동 함수*가 작동하는 것과 같은 방식으로 매개변수를 받습니다.
+
+!!! 팁
+ 여러분은 다음 장에서 함수를 제외하고서, "다른 것들"이 어떻게 의존성으로 사용되는지 알게 될 것입니다.
+
+새로운 요청이 도착할 때마다, **FastAPI**는 다음을 처리합니다:
+
+* 올바른 매개변수를 가진 의존성("디펜더블") 함수를 호출합니다.
+* 함수에서 결과를 받아옵니다.
+* *경로 작동 함수*에 있는 매개변수에 그 결과를 할당합니다
+
+```mermaid
+graph TB
+
+common_parameters(["common_parameters"])
+read_items["/items/"]
+read_users["/users/"]
+
+common_parameters --> read_items
+common_parameters --> read_users
+```
+
+이렇게 하면 공용 코드를 한번만 적어도 되며, **FastAPI**는 *경로 작동*을 위해 이에 대한 호출을 처리합니다.
+
+!!! 확인
+ 특별한 클래스를 만들지 않아도 되며, 이러한 것 혹은 비슷한 종류를 **FastAPI**에 "등록"하기 위해 어떤 곳에 넘겨주지 않아도 됩니다.
+
+ 단순히 `Depends`에 넘겨주기만 하면 되며, **FastAPI**는 나머지를 어찌할지 알고 있습니다.
+
+## `Annotated`인 의존성 공유하기
+
+위의 예제에서 몇몇 작은 **코드 중복**이 있다는 것을 보았을 겁니다.
+
+`common_parameters()`의존을 사용해야 한다면, 타입 명시와 `Depends()`와 함께 전체 매개변수를 적어야 합니다:
+
+```Python
+commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
+```
+
+하지만 `Annotated`를 사용하고 있기에, `Annotated` 값을 변수에 저장하고 여러 장소에서 사용할 수 있습니다:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="12 16 21"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="14 18 23"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="15 19 24"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an.py!}
+ ```
+
+!!! 팁
+ 이는 그저 표준 파이썬이고 "type alias"라고 부르며 사실 **FastAPI**에 국한되는 것은 아닙니다.
+
+ 하지만, `Annotated`를 포함하여, **FastAPI**가 파이썬 표준을 기반으로 하고 있기에, 이를 여러분의 코드 트릭으로 사용할 수 있습니다. 😎
+
+이 의존성은 계속해서 예상한대로 작동할 것이며, **제일 좋은 부분**은 **타입 정보가 보존된다는 것입니다**. 즉 여러분의 편집기가 **자동 완성**, **인라인 에러** 등을 계속해서 제공할 수 있다는 것입니다. `mypy`같은 다른 도구도 마찬가지입니다.
+
+이는 특히 **많은 *경로 작동***에서 **같은 의존성**을 계속해서 사용하는 **거대 코드 기반**안에서 사용하면 유용할 것입니다.
+
+## `async`하게, 혹은 `async`하지 않게
+
+의존성이 (*경로 작동 함수*에서 처럼 똑같이) **FastAPI**에 의해 호출될 수 있으며, 함수를 정의할 때 동일한 규칙이 적용됩니다.
+
+`async def`을 사용하거나 혹은 일반적인 `def`를 사용할 수 있습니다.
+
+그리고 일반적인 `def` *경로 작동 함수* 안에 `async def`로 의존성을 선언할 수 있으며, `async def` *경로 작동 함수* 안에 `def`로 의존성을 선언하는 등의 방법이 있습니다.
+
+아무 문제 없습니다. **FastAPI**는 무엇을 할지 알고 있습니다.
+
+!!! 참고
+ 잘 모르시겠다면, [Async: *"In a hurry?"*](../../async.md){.internal-link target=_blank} 문서에서 `async`와 `await`에 대해 확인할 수 있습니다.
+
+## OpenAPI와 통합
+
+모든 요청 선언, 검증과 의존성(및 하위 의존성)에 대한 요구 사항은 동일한 OpenAPI 스키마에 통합됩니다.
+
+따라서 대화형 문서에 이러한 의존성에 대한 모든 정보 역시 포함하고 있습니다:
+
+
+
+## 간단한 사용법
+
+이를 보면, *경로 작동 함수*는 *경로*와 *작동*이 매칭되면 언제든지 사용되도록 정의되었으며, **FastAPI**는 올바른 매개변수를 가진 함수를 호출하고 해당 요청에서 데이터를 추출합니다.
+
+사실, 모든 (혹은 대부분의) 웹 프레임워크는 이와 같은 방식으로 작동합니다.
+
+여러분은 이러한 함수들을 절대 직접 호출하지 않습니다. 프레임워크(이 경우 **FastAPI**)에 의해 호출됩니다.
+
+의존성 주입 시스템과 함께라면 **FastAPI**에게 여러분의 *경로 작동 함수*가 실행되기 전에 실행되어야 하는 무언가에 여러분의 *경로 작동 함수* 또한 "의존"하고 있음을 알릴 수 있으며, **FastAPI**는 이를 실행하고 결과를 "주입"할 것입니다.
+
+"의존성 주입"이라는 동일한 아이디어에 대한 다른 일반적인 용어는 다음과 같습니다:
+
+* 리소스
+* 제공자
+* 서비스
+* 인젝터블
+* 컴포넌트
+
+## **FastAPI** 플러그인
+
+통합과 "플러그인"은 **의존성 주입** 시스템을 사용하여 구축할 수 있습니다. 하지만 실제로 **"플러그인"을 만들 필요는 없습니다**, 왜냐하면 의존성을 사용함으로써 여러분의 *경로 작동 함수*에 통합과 상호 작용을 무한대로 선언할 수 있기 때문입니다.
+
+그리고 "말 그대로", 그저 필요로 하는 파이썬 패키지를 임포트하고 단 몇 줄의 코드로 여러분의 API 함수와 통합함으로써, 의존성을 아주 간단하고 직관적인 방법으로 만들 수 있습니다.
+
+관계형 및 NoSQL 데이터베이스, 보안 등, 이에 대한 예시를 다음 장에서 볼 수 있습니다.
+
+## **FastAPI** 호환성
+
+의존성 주입 시스템의 단순함은 **FastAPI**를 다음과 같은 요소들과 호환할 수 있게 합니다:
+
+* 모든 관계형 데이터베이스
+* NoSQL 데이터베이스
+* 외부 패키지
+* 외부 API
+* 인증 및 권한 부여 시스템
+* API 사용 모니터링 시스템
+* 응답 데이터 주입 시스템
+* 기타 등등.
+
+## 간편하고 강력하다
+
+계층적인 의존성 주입 시스템은 정의하고 사용하기 쉽지만, 여전히 매우 강력합니다.
+
+여러분은 스스로를 의존하는 의존성을 정의할 수 있습니다.
+
+끝에는, 계층적인 나무로 된 의존성이 만들어지며, 그리고 **의존성 주입** 시스템은 (하위 의존성도 마찬가지로) 이러한 의존성들을 처리하고 각 단계마다 결과를 제공합니다(주입합니다).
+
+예를 들면, 여러분이 4개의 API 엔드포인트(*경로 작동*)를 가지고 있다고 해봅시다:
+
+* `/items/public/`
+* `/items/private/`
+* `/users/{user_id}/activate`
+* `/items/pro/`
+
+그 다음 각각에 대해 그저 의존성과 하위 의존성을 사용하여 다른 권한 요구 사항을 추가할 수 있을 겁니다:
+
+```mermaid
+graph TB
+
+current_user(["current_user"])
+active_user(["active_user"])
+admin_user(["admin_user"])
+paying_user(["paying_user"])
+
+public["/items/public/"]
+private["/items/private/"]
+activate_user["/users/{user_id}/activate"]
+pro_items["/items/pro/"]
+
+current_user --> active_user
+active_user --> admin_user
+active_user --> paying_user
+
+current_user --> public
+active_user --> private
+admin_user --> activate_user
+paying_user --> pro_items
+```
+
+## **OpenAPI**와의 통합
+
+이 모든 의존성은 각각의 요구사항을 선언하는 동시에, *경로 작동*에 매개변수, 검증 등을 추가합니다.
+
+**FastAPI**는 이 모든 것을 OpenAPI 스키마에 추가할 것이며, 이를 통해 대화형 문서 시스템에 나타날 것입니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/first-steps.md b/docs/ko/docs/tutorial/first-steps.md
index a669cb2ba..0eb4d6bd5 100644
--- a/docs/ko/docs/tutorial/first-steps.md
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/first-steps.md
@@ -1,12 +1,12 @@
# 첫걸음
-가장 단순한 FastAPI 파일은 다음과 같이 보일 겁니다:
+가장 단순한 FastAPI 파일은 다음과 같이 보일 것입니다:
```Python
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```
-위를 `main.py`에 복사합니다.
+위 코드를 `main.py`에 복사합니다.
라이브 서버를 실행합니다:
@@ -29,9 +29,9 @@ $ uvicorn main:app --reload
* `main`: 파일 `main.py` (파이썬 "모듈").
* `app`: `main.py` 내부의 `app = FastAPI()` 줄에서 생성한 오브젝트.
- * `--reload`: 코드 변경 후 서버 재시작. 개발에만 사용.
+ * `--reload`: 코드 변경 시 자동으로 서버 재시작. 개발 시에만 사용.
-출력에 아래와 같은 줄이 있습니다:
+출력되는 줄들 중에는 아래와 같은 내용이 있습니다:
```hl_lines="4"
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
@@ -75,7 +75,7 @@ INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
#### API "스키마"
-이 경우, OpenAPI는 API의 스키마를 어떻게 정의하는지 지시하는 규격입니다.
+OpenAPI는 API의 스키마를 어떻게 정의하는지 지시하는 규격입니다.
이 스키마 정의는 API 경로, 가능한 매개변수 등을 포함합니다.
@@ -87,13 +87,13 @@ INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
#### OpenAPI와 JSON 스키마
-OpenAPI는 API에 대한 API 스키마를 정의합니다. 또한 이 스키마에는 JSON 데이터 스키마의 표준인 **JSON 스키마**를 사용하여 API에서 보내고 받은 데이터의 정의(또는 "스키마")를 포함합니다.
+OpenAPI는 당신의 API에 대한 API 스키마를 정의합니다. 또한 이 스키마는 JSON 데이터 스키마의 표준인 **JSON 스키마**를 사용하여 당신의 API가 보내고 받는 데이터의 정의(또는 "스키마")를 포함합니다.
#### `openapi.json` 확인
-가공되지 않은 OpenAPI 스키마가 어떻게 생겼는지 궁금하다면, FastAPI는 자동으로 API의 설명과 함께 JSON (스키마)를 생성합니다.
+FastAPI는 자동으로 API의 설명과 함께 JSON (스키마)를 생성합니다.
-여기에서 직접 볼 수 있습니다: http://127.0.0.1:8000/openapi.json.
+가공되지 않은 OpenAPI 스키마가 어떻게 생겼는지 궁금하다면, 여기에서 직접 볼 수 있습니다: http://127.0.0.1:8000/openapi.json.
다음과 같이 시작하는 JSON을 확인할 수 있습니다:
@@ -124,7 +124,7 @@ OpenAPI 스키마는 포함된 두 개의 대화형 문서 시스템을 제공
그리고 OpenAPI의 모든 것을 기반으로 하는 수십 가지 대안이 있습니다. **FastAPI**로 빌드한 애플리케이션에 이러한 대안을 쉽게 추가 할 수 있습니다.
-API와 통신하는 클라이언트를 위해 코드를 자동으로 생성하는 데도 사용할 수 있습니다. 예로 프론트엔드, 모바일, IoT 애플리케이션이 있습니다.
+API와 통신하는 클라이언트(프론트엔드, 모바일, IoT 애플리케이션 등)를 위해 코드를 자동으로 생성하는 데도 사용할 수 있습니다.
## 단계별 요약
@@ -134,7 +134,7 @@ API와 통신하는 클라이언트를 위해 코드를 자동으로 생성하
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```
-`FastAPI`는 API에 대한 모든 기능을 제공하는 파이썬 클래스입니다.
+`FastAPI`는 당신의 API를 위한 모든 기능을 제공하는 파이썬 클래스입니다.
!!! note "기술 세부사항"
`FastAPI`는 `Starlette`를 직접 상속하는 클래스입니다.
@@ -147,11 +147,11 @@ API와 통신하는 클라이언트를 위해 코드를 자동으로 생성하
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```
-여기 있는 `app` 변수는 `FastAPI` 클래스의 "인스턴스"가 됩니다.
+여기에서 `app` 변수는 `FastAPI` 클래스의 "인스턴스"가 됩니다.
-이것은 모든 API를 생성하기 위한 상호작용의 주요 지점이 될 것입니다.
+이것은 당신의 모든 API를 생성하기 위한 상호작용의 주요 지점이 될 것입니다.
-이 `app`은 다음 명령에서 `uvicorn`이 참조하고 것과 동일합니다:
+이 `app`은 다음 명령에서 `uvicorn`이 참조하고 있는 것과 동일합니다:
get 동작 사용
+* get 작동 사용
!!! info "`@decorator` 정보"
이 `@something` 문법은 파이썬에서 "데코레이터"라 부릅니다.
- 함수 맨 위에 놓습니다. 마치 예쁜 장식용(Decorative) 모자처럼(개인적으로 이 용어가 여기서 유래한거 같습니다).
+ 마치 예쁜 장식용(Decorative) 모자처럼(개인적으로 이 용어가 여기서 유래한 것 같습니다) 함수 맨 위에 놓습니다.
- "데코레이터" 아래 있는 함수를 받고 그걸 이용해 무언가 합니다.
+ "데코레이터"는 아래 있는 함수를 받아 그것으로 무언가를 합니다.
- 우리의 경우, 이 데코레이터는 **FastAPI**에게 아래 함수가 **경로** `/`에 해당하는 `get` **동작**하라고 알려줍니다.
+ 우리의 경우, 이 데코레이터는 **FastAPI**에게 아래 함수가 **경로** `/`의 `get` **작동**에 해당한다고 알려줍니다.
- 이것이 "**경로 동작 데코레이터**"입니다.
+ 이것이 "**경로 작동 데코레이터**"입니다.
-다른 동작도 쓸 수 있습니다:
+다른 작동도 사용할 수 있습니다:
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
-이국적인 것들도 있습니다:
+흔히 사용되지 않는 것들도 있습니다:
* `@app.options()`
* `@app.head()`
@@ -275,20 +275,20 @@ API를 빌드하는 동안 일반적으로 특정 행동을 수행하기 위해
* `@app.trace()`
!!! tip "팁"
- 각 동작(HTTP 메소드)을 원하는 대로 사용해도 됩니다.
+ 각 작동(HTTP 메소드)을 원하는 대로 사용해도 됩니다.
**FastAPI**는 특정 의미를 강제하지 않습니다.
- 여기서 정보는 지침서일뿐 요구사항이 아닙니다.
+ 여기서 정보는 지침서일뿐 강제사항이 아닙니다.
- 예를 들어 GraphQL을 사용할때 일반적으로 `POST` 동작만 사용하여 모든 행동을 수행합니다.
+ 예를 들어 GraphQL을 사용하는 경우, 일반적으로 `POST` 작동만 사용하여 모든 행동을 수행합니다.
-### 4 단계: **경로 동작 함수** 정의
+### 4 단계: **경로 작동 함수** 정의
-다음은 우리의 "**경로 동작 함수**"입니다:
+다음은 우리의 "**경로 작동 함수**"입니다:
* **경로**: 는 `/`입니다.
-* **동작**: 은 `get`입니다.
+* **작동**: 은 `get`입니다.
* **함수**: 는 "데코레이터" 아래에 있는 함수입니다 (`@app.get("/")` 아래).
```Python hl_lines="7"
@@ -297,13 +297,13 @@ API를 빌드하는 동안 일반적으로 특정 행동을 수행하기 위해
이것은 파이썬 함수입니다.
-`GET` 동작을 사용하여 URL "`/`"에 대한 요청을 받을 때마다 **FastAPI**에 의해 호출됩니다.
+URL "`/`"에 대한 `GET` 작동을 사용하는 요청을 받을 때마다 **FastAPI**에 의해 호출됩니다.
-위의 경우 `async` 함수입니다.
+위의 예시에서 이 함수는 `async`(비동기) 함수입니다.
---
-`async def` 대신 일반 함수로 정의할 수 있습니다:
+`async def`을 이용하는 대신 일반 함수로 정의할 수 있습니다:
```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial003.py!}
@@ -322,12 +322,12 @@ API를 빌드하는 동안 일반적으로 특정 행동을 수행하기 위해
Pydantic 모델을 반환할 수도 있습니다(나중에 더 자세히 살펴봅니다).
-JSON으로 자동 변환되는 객체들과 모델들이 많이 있습니다(ORM 등을 포함해서요). 가장 마음에 드는 것을 사용하세요, 이미 지원되고 있을 겁니다.
+JSON으로 자동 변환되는 객체들과 모델들(ORM 등을 포함해서)이 많이 있습니다. 가장 마음에 드는 것을 사용하십시오, 이미 지원되고 있을 것입니다.
## 요약
* `FastAPI` 임포트.
* `app` 인스턴스 생성.
-* (`@app.get("/")`처럼) **경로 동작 데코레이터** 작성.
-* (위에 있는 `def root(): ...`처럼) **경로 동작 함수** 작성.
+* (`@app.get("/")`처럼) **경로 작동 데코레이터** 작성.
+* (위에 있는 `def root(): ...`처럼) **경로 작동 함수** 작성.
* (`uvicorn main:app --reload`처럼) 개발 서버 실행.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/index.md b/docs/ko/docs/tutorial/index.md
index deb5ca8f2..94d6dfb92 100644
--- a/docs/ko/docs/tutorial/index.md
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/index.md
@@ -1,16 +1,16 @@
# 자습서 - 사용자 안내서
-이 자습서는 **FastAPI**의 대부분의 기능을 단계별로 사용하는 방법을 보여줍니다.
+이 자습서는 단계별로 **FastAPI**의 대부분의 기능에 대해 설명합니다.
-각 섹션은 이전 섹션을 기반해서 점진적으로 만들어 졌지만, 주제에 따라 다르게 구성되었기 때문에 특정 API 요구사항을 해결하기 위해서라면 어느 특정 항목으로던지 직접 이동할 수 있습니다.
+각 섹션은 이전 섹션에 기반하는 순차적인 구조로 작성되었지만, 각 주제로 구분되어 있기 때문에 필요에 따라 특정 섹션으로 바로 이동하여 필요한 내용을 바로 확인할 수 있습니다.
-또한 향후 참조가 될 수 있도록 만들어졌습니다.
+또한 향후에도 참조 자료로 쓰일 수 있도록 작성되었습니다.
-그러므로 다시 돌아와서 정확히 필요한 것을 확인할 수 있습니다.
+그러므로 필요할 때에 다시 돌아와서 원하는 것을 정확히 찾을 수 있습니다.
## 코드 실행하기
-모든 코드 블록은 복사하고 직접 사용할 수 있습니다(실제로 테스트한 파이썬 파일입니다).
+모든 코드 블록은 복사하여 바로 사용할 수 있습니다(실제로 테스트된 파이썬 파일입니다).
예제를 실행하려면 코드를 `main.py` 파일에 복사하고 다음을 사용하여 `uvicorn`을 시작합니다:
@@ -28,17 +28,18 @@ $ uvicorn main:app --reload
-코드를 작성하거나 복사, 편집할 때, 로컬에서 실행하는 것을 **강력히 장려**합니다.
+코드를 작성하거나 복사, 편집할 때, 로컬 환경에서 실행하는 것을 **강력히 권장**합니다.
+
+로컬 편집기에서 사용한다면, 모든 타입 검사와 자동완성 등 작성해야 하는 코드가 얼마나 적은지 보면서 FastAPI의 비로소 경험할 수 있습니다.
-편집기에서 이렇게 사용한다면, 모든 타입 검사와 자동완성 등 작성해야 하는 코드가 얼마나 적은지 보면서 FastAPI의 장점을 실제로 확인할 수 있습니다.
---
## FastAPI 설치
-첫 번째 단계는 FastAPI 설치입니다.
+첫 번째 단계는 FastAPI를 설치하는 것입니다.
-자습시에는 모든 선택적인 의존성 및 기능을 사용하여 설치할 수 있습니다:
+자습시에는 모든 선택적인 의존성 및 기능을 함께 설치하는 것을 추천합니다:
+
+## 요약과 기술
+
+`summary`와 `description`을 추가할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="20-21"
+{!../../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003.py!}
+```
+
+## 독스트링으로 만든 기술
+
+설명은 보통 길어지고 여러 줄에 걸쳐있기 때문에, *경로 작동* 기술을 함수 독스트링 에 선언할 수 있습니다, 이를 **FastAPI**가 독스트링으로부터 읽습니다.
+
+마크다운 문법으로 독스트링을 작성할 수 있습니다, 작성된 마크다운 형식의 독스트링은 (마크다운의 들여쓰기를 고려하여) 올바르게 화면에 출력됩니다.
+
+```Python hl_lines="19-27"
+{!../../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004.py!}
+```
+
+이는 대화형 문서에서 사용됩니다:
+
+
+
+## 응답 기술
+
+`response_description` 매개변수로 응답에 관한 설명을 명시할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="21"
+{!../../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005.py!}
+```
+
+!!! info "정보"
+ `response_description`은 구체적으로 응답을 지칭하며, `description`은 일반적인 *경로 작동*을 지칭합니다.
+
+!!! check "확인"
+ OpenAPI는 각 *경로 작동*이 응답에 관한 설명을 요구할 것을 명시합니다.
+
+ 따라서, 응답에 관한 설명이 없을경우, **FastAPI**가 자동으로 "성공 응답" 중 하나를 생성합니다.
+
+
+
+## 단일 *경로 작동* 지원중단
+
+단일 *경로 작동*을 없애지 않고 지원중단을 해야한다면, `deprecated` 매개변수를 전달하면 됩니다.
+
+```Python hl_lines="16"
+{!../../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006.py!}
+```
+
+대화형 문서에 지원중단이라고 표시됩니다.
+
+
+
+지원중단된 경우와 지원중단 되지 않은 경우에 대한 *경로 작동*이 어떻게 보이는 지 확인하십시오.
+
+
+
+## 정리
+
+*경로 작동 데코레이터*에 매개변수(들)를 전달함으로 *경로 작동*을 설정하고 메타데이터를 추가할수 있습니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/path-params.md b/docs/ko/docs/tutorial/path-params.md
index 5cf397e7a..6d5d37352 100644
--- a/docs/ko/docs/tutorial/path-params.md
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/path-params.md
@@ -1,6 +1,6 @@
# 경로 매개변수
-파이썬 포맷 문자열이 사용하는 동일한 문법으로 "매개변수" 또는 "변수"를 경로에 선언할 수 있습니다:
+파이썬의 포맷 문자열 리터럴에서 사용되는 문법을 이용하여 경로 "매개변수" 또는 "변수"를 선언할 수 있습니다:
```Python hl_lines="6-7"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial001.py!}
@@ -22,10 +22,10 @@
{!../../../docs_src/path_params/tutorial002.py!}
```
-지금과 같은 경우, `item_id`는 `int`로 선언 되었습니다.
+위의 예시에서, `item_id`는 `int`로 선언되었습니다.
!!! check "확인"
- 이 기능은 함수 내에서 오류 검사, 자동완성 등을 편집기를 지원합니다
+ 이 기능은 함수 내에서 오류 검사, 자동완성 등의 편집기 기능을 활용할 수 있게 해줍니다.
## 데이터 변환
@@ -42,7 +42,7 @@
## 데이터 검증
-하지만 브라우저에서 http://127.0.0.1:8000/items/foo로 이동하면, 멋진 HTTP 오류를 볼 수 있습니다:
+하지만 브라우저에서 http://127.0.0.1:8000/items/foo로 이동하면, HTTP 오류가 잘 뜨는 것을 확인할 수 있습니다:
```JSON
{
@@ -61,12 +61,12 @@
경로 매개변수 `item_id`는 `int`가 아닌 `"foo"` 값이기 때문입니다.
-`int` 대신 `float`을 전달하면 동일한 오류가 나타납니다: http://127.0.0.1:8000/items/4.2
+`int`가 아닌 `float`을 전달하는 경우에도 동일한 오류가 나타납니다: http://127.0.0.1:8000/items/4.2
!!! check "확인"
즉, 파이썬 타입 선언을 하면 **FastAPI**는 데이터 검증을 합니다.
- 오류는 검증을 통과하지 못한 지점도 정확하게 명시합니다.
+ 오류에는 정확히 어느 지점에서 검증을 통과하지 못했는지 명시됩니다.
이는 API와 상호 작용하는 코드를 개발하고 디버깅하는 데 매우 유용합니다.
@@ -77,11 +77,11 @@
!!! check "확인"
- 다시 한번, 그저 파이썬 타입 선언을 하기만 하면 **FastAPI**는 자동 대화식 API 문서(Swagger UI 통합)를 제공합니다.
+ 그저 파이썬 타입 선언을 하기만 하면 **FastAPI**는 자동 대화형 API 문서(Swagger UI)를 제공합니다.
- 경로 매개변수는 정수형으로 선언됐음을 주목하세요.
+ 경로 매개변수가 정수형으로 명시된 것을 확인할 수 있습니다.
-## 표준 기반의 이점, 대체 문서화
+## 표준 기반의 이점, 대체 문서
그리고 생성된 스키마는 OpenAPI 표준에서 나온 것이기 때문에 호환되는 도구가 많이 있습니다.
@@ -89,53 +89,53 @@
-이와 마찬가지로 호환되는 도구가 많이 있습니다. 다양한 언어에 대한 코드 생성 도구를 포함합니다.
+이와 마찬가지로 다양한 언어에 대한 코드 생성 도구를 포함하여 여러 호환되는 도구가 있습니다.
## Pydantic
-모든 데이터 검증은 Pydantic에 의해 내부적으로 수행되므로 이로 인한 모든 이점을 얻을 수 있습니다. 여러분은 관리를 잘 받고 있음을 느낄 수 있습니다.
+모든 데이터 검증은 Pydantic에 의해 내부적으로 수행되므로 이로 인한 이점을 모두 얻을 수 있습니다. 여러분은 관리를 잘 받고 있음을 느낄 수 있습니다.
-`str`, `float`, `bool`과 다른 복잡한 데이터 타입 선언을 할 수 있습니다.
+`str`, `float`, `bool`, 그리고 다른 여러 복잡한 데이터 타입 선언을 할 수 있습니다.
-이 중 몇 가지는 자습서의 다음 장에서 살펴봅니다.
+이 중 몇 가지는 자습서의 다음 장에 설명되어 있습니다.
## 순서 문제
-*경로 동작*을 만들때 고정 경로를 갖고 있는 상황들을 맞닦뜨릴 수 있습니다.
+*경로 작동*을 만들때 고정 경로를 갖고 있는 상황들을 맞닥뜨릴 수 있습니다.
`/users/me`처럼, 현재 사용자의 데이터를 가져온다고 합시다.
사용자 ID를 이용해 특정 사용자의 정보를 가져오는 경로 `/users/{user_id}`도 있습니다.
-*경로 동작*은 순차적으로 평가되기 때문에 `/users/{user_id}` 이전에 `/users/me`를 먼저 선언해야 합니다:
+*경로 작동*은 순차적으로 실행되기 때문에 `/users/{user_id}` 이전에 `/users/me`를 먼저 선언해야 합니다:
```Python hl_lines="6 11"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial003.py!}
```
-그렇지 않으면 `/users/{user_id}`는 매개변수 `user_id`의 값을 `"me"`라고 "생각하여" `/users/me`도 연결합니다.
+그렇지 않으면 `/users/{user_id}`는 `/users/me` 요청 또한 매개변수 `user_id`의 값이 `"me"`인 것으로 "생각하게" 됩니다.
## 사전정의 값
-만약 *경로 매개변수*를 받는 *경로 동작*이 있지만, 유효하고 미리 정의할 수 있는 *경로 매개변수* 값을 원한다면 파이썬 표준 `Enum`을 사용할 수 있습니다.
+만약 *경로 매개변수*를 받는 *경로 작동*이 있지만, *경로 매개변수*로 가능한 값들을 미리 정의하고 싶다면 파이썬 표준 `Enum`을 사용할 수 있습니다.
### `Enum` 클래스 생성
`Enum`을 임포트하고 `str`과 `Enum`을 상속하는 서브 클래스를 만듭니다.
-`str`을 상속함으로써 API 문서는 값이 `string` 형이어야 하는 것을 알게 되고 제대로 렌더링 할 수 있게 됩니다.
+`str`을 상속함으로써 API 문서는 값이 `string` 형이어야 하는 것을 알게 되고 이는 문서에 제대로 표시됩니다.
-고정값으로 사용할 수 있는 유효한 클래스 어트리뷰트를 만듭니다:
+가능한 값들에 해당하는 고정된 값의 클래스 어트리뷰트들을 만듭니다:
```Python hl_lines="1 6-9"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```
!!! info "정보"
- 열거형(또는 enums)은 파이썬 버전 3.4 이후로 사용가능합니다.
+ 열거형(또는 enums)은 파이썬 버전 3.4 이후로 사용 가능합니다.
!!! tip "팁"
- 혹시 헷갈린다면, "AlexNet", "ResNet", 그리고 "LeNet"은 그저 기계 학습 모델들의 이름입니다.
+ 혹시 궁금하다면, "AlexNet", "ResNet", 그리고 "LeNet"은 그저 기계 학습 모델들의 이름입니다.
### *경로 매개변수* 선언
@@ -147,7 +147,7 @@
### 문서 확인
-*경로 매개변수*에 사용할 수 있는 값은 미리 정의되어 있으므로 대화형 문서에서 멋지게 표시됩니다:
+*경로 매개변수*에 사용할 수 있는 값은 미리 정의되어 있으므로 대화형 문서에서 잘 표시됩니다:
@@ -157,7 +157,7 @@
#### *열거형 멤버* 비교
-열거체 `ModelName`의 *열거형 멤버*를 비교할 수 있습니다:
+열거형 `ModelName`의 *열거형 멤버*를 비교할 수 있습니다:
```Python hl_lines="17"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
@@ -165,7 +165,7 @@
#### *열거형 값* 가져오기
-`model_name.value` 또는 일반적으로 `your_enum_member.value`를 이용하여 실제값(지금의 경우 `str`)을 가져올 수 있습니다:
+`model_name.value` 또는 일반적으로 `your_enum_member.value`를 이용하여 실제 값(위 예시의 경우 `str`)을 가져올 수 있습니다:
```Python hl_lines="20"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
@@ -176,7 +176,7 @@
#### *열거형 멤버* 반환
-*경로 동작*에서 중첩 JSON 본문(예: `dict`) 역시 *열거형 멤버*를 반환할 수 있습니다.
+*경로 작동*에서 *열거형 멤버*를 반환할 수 있습니다. 이는 중첩 JSON 본문(예: `dict`)내의 값으로도 가능합니다.
클라이언트에 반환하기 전에 해당 값(이 경우 문자열)으로 변환됩니다:
@@ -195,50 +195,50 @@
## 경로를 포함하는 경로 매개변수
-`/files/{file_path}`가 있는 *경로 동작*이 있다고 해봅시다.
+경로를 포함하는 *경로 작동* `/files/{file_path}`이 있다고 해봅시다.
-그런데 여러분은 `home/johndoe/myfile.txt`처럼 *path*에 들어있는 `file_path` 자체가 필요합니다.
+그런데 이 경우 `file_path` 자체가 `home/johndoe/myfile.txt`와 같은 경로를 포함해야 합니다.
-따라서 해당 파일의 URL은 다음처럼 됩니다: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.
+이때 해당 파일의 URL은 다음처럼 됩니다: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.
### OpenAPI 지원
테스트와 정의가 어려운 시나리오로 이어질 수 있으므로 OpenAPI는 *경로*를 포함하는 *경로 매개변수*를 내부에 선언하는 방법을 지원하지 않습니다.
-그럼에도 Starlette의 내부 도구중 하나를 사용하여 **FastAPI**에서는 할 수 있습니다.
+그럼에도 Starlette의 내부 도구중 하나를 사용하여 **FastAPI**에서는 이가 가능합니다.
-매개변수에 경로가 포함되어야 한다는 문서를 추가하지 않아도 문서는 계속 작동합니다.
+문서에 매개변수에 경로가 포함되어야 한다는 정보가 명시되지는 않지만 여전히 작동합니다.
### 경로 변환기
-Starlette에서 직접 옵션을 사용하면 다음과 같은 URL을 사용하여 *path*를 포함하는 *경로 매개변수*를 선언 할 수 있습니다:
+Starlette의 옵션을 직접 이용하여 다음과 같은 URL을 사용함으로써 *path*를 포함하는 *경로 매개변수*를 선언할 수 있습니다:
```
/files/{file_path:path}
```
-이러한 경우 매개변수의 이름은 `file_path`이고 마지막 부분 `:path`는 매개변수가 *경로*와 일치해야함을 알려줍니다.
+이러한 경우 매개변수의 이름은 `file_path`이며, 마지막 부분 `:path`는 매개변수가 *경로*와 일치해야 함을 명시합니다.
-그러므로 다음과 같이 사용할 수 있습니다:
+따라서 다음과 같이 사용할 수 있습니다:
```Python hl_lines="6"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial004.py!}
```
!!! tip "팁"
- 매개변수가 `/home/johndoe/myfile.txt`를 갖고 있어 슬래시로 시작(`/`)해야 할 수 있습니다.
+ 매개변수가 가져야 하는 값이 `/home/johndoe/myfile.txt`와 같이 슬래시로 시작(`/`)해야 할 수 있습니다.
이 경우 URL은: `/files//home/johndoe/myfile.txt`이며 `files`과 `home` 사이에 이중 슬래시(`//`)가 생깁니다.
## 요약
-**FastAPI**과 함께라면 짧고 직관적인 표준 파이썬 타입 선언을 사용하여 다음을 얻을 수 있습니다:
+**FastAPI**를 이용하면 짧고 직관적인 표준 파이썬 타입 선언을 사용하여 다음을 얻을 수 있습니다:
* 편집기 지원: 오류 검사, 자동완성 등
* 데이터 "파싱"
* 데이터 검증
* API 주석(Annotation)과 자동 문서
-위 사항들을 그저 한번에 선언하면 됩니다.
+단 한번의 선언만으로 위 사항들을 모두 선언할 수 있습니다.
-이는 (원래 성능과는 별개로) 대체 프레임워크와 비교했을 때 **FastAPI**의 주요 가시적 장점일 것입니다.
+이는 대체 프레임워크와 비교했을 때 (엄청나게 빠른 성능 외에도) **FastAPI**의 주요한 장점일 것입니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/query-params-str-validations.md b/docs/ko/docs/tutorial/query-params-str-validations.md
new file mode 100644
index 000000000..7ae100dcc
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/query-params-str-validations.md
@@ -0,0 +1,303 @@
+# 쿼리 매개변수와 문자열 검증
+
+**FastAPI**를 사용하면 매개변수에 대한 추가 정보 및 검증을 선언할 수 있습니다.
+
+이 응용 프로그램을 예로 들어보겠습니다:
+
+```Python hl_lines="9"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001.py!}
+```
+
+쿼리 매개변수 `q`는 `Optional[str]` 자료형입니다. 즉, `str` 자료형이지만 `None` 역시 될 수 있음을 뜻하고, 실제로 기본값은 `None`이기 때문에 FastAPI는 이 매개변수가 필수가 아니라는 것을 압니다.
+
+!!! note "참고"
+ FastAPI는 `q`의 기본값이 `= None`이기 때문에 필수가 아님을 압니다.
+
+ `Optional[str]`에 있는 `Optional`은 FastAPI가 사용하는게 아니지만, 편집기에게 더 나은 지원과 오류 탐지를 제공하게 해줍니다.
+
+## 추가 검증
+
+`q`가 선택적이지만 값이 주어질 때마다 **값이 50 글자를 초과하지 않게** 강제하려 합니다.
+
+### `Query` 임포트
+
+이를 위해 먼저 `fastapi`에서 `Query`를 임포트합니다:
+
+```Python hl_lines="3"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002.py!}
+```
+
+## 기본값으로 `Query` 사용
+
+이제 `Query`를 매개변수의 기본값으로 사용하여 `max_length` 매개변수를 50으로 설정합니다:
+
+```Python hl_lines="9"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002.py!}
+```
+
+기본값 `None`을 `Query(None)`으로 바꿔야 하므로, `Query`의 첫 번째 매개변수는 기본값을 정의하는 것과 같은 목적으로 사용됩니다.
+
+그러므로:
+
+```Python
+q: Optional[str] = Query(None)
+```
+
+...위 코드는 아래와 동일하게 매개변수를 선택적으로 만듭니다:
+
+```Python
+q: Optional[str] = None
+```
+
+하지만 명시적으로 쿼리 매개변수를 선언합니다.
+
+!!! info "정보"
+ FastAPI는 다음 부분에 관심이 있습니다:
+
+ ```Python
+ = None
+ ```
+
+ 또는:
+
+ ```Python
+ = Query(None)
+ ```
+
+ 그리고 `None`을 사용하여 쿼라 매개변수가 필수적이지 않다는 것을 파악합니다.
+
+ `Optional` 부분은 편집기에게 더 나은 지원을 제공하기 위해서만 사용됩니다.
+
+또한 `Query`로 더 많은 매개변수를 전달할 수 있습니다. 지금의 경우 문자열에 적용되는 `max_length` 매개변수입니다:
+
+```Python
+q: str = Query(None, max_length=50)
+```
+
+이는 데이터를 검증할 것이고, 데이터가 유효하지 않다면 명백한 오류를 보여주며, OpenAPI 스키마 *경로 동작*에 매개변수를 문서화 합니다.
+
+## 검증 추가
+
+매개변수 `min_length` 또한 추가할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="9"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial003.py!}
+```
+
+## 정규식 추가
+
+매개변수와 일치해야 하는 정규표현식을 정의할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="10"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004.py!}
+```
+
+이 특정 정규표현식은 전달 받은 매개변수 값을 검사합니다:
+
+* `^`: 이전에 문자가 없고 뒤따르는 문자로 시작합니다.
+* `fixedquery`: 정확히 `fixedquery` 값을 갖습니다.
+* `$`: 여기서 끝나고 `fixedquery` 이후로 아무 문자도 갖지 않습니다.
+
+**"정규표현식"** 개념에 대해 상실감을 느꼈다면 걱정하지 않아도 됩니다. 많은 사람에게 어려운 주제입니다. 아직은 정규표현식 없이도 많은 작업들을 할 수 있습니다.
+
+하지만 언제든지 가서 배울수 있고, **FastAPI**에서 직접 사용할 수 있다는 사실을 알고 있어야 합니다.
+
+## 기본값
+
+기본값으로 사용하는 첫 번째 인자로 `None`을 전달하듯이, 다른 값을 전달할 수 있습니다.
+
+`min_length`가 `3`이고, 기본값이 `"fixedquery"`인 쿼리 매개변수 `q`를 선언해봅시다:
+
+```Python hl_lines="7"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial005.py!}
+```
+
+!!! note "참고"
+ 기본값을 갖는 것만으로 매개변수는 선택적이 됩니다.
+
+## 필수로 만들기
+
+더 많은 검증이나 메타데이터를 선언할 필요가 없는 경우, 다음과 같이 기본값을 선언하지 않고 쿼리 매개변수 `q`를 필수로 만들 수 있습니다:
+
+```Python
+q: str
+```
+
+아래 대신:
+
+```Python
+q: Optional[str] = None
+```
+
+그러나 이제 다음과 같이 `Query`로 선언합니다:
+
+```Python
+q: Optional[str] = Query(None, min_length=3)
+```
+
+그래서 `Query`를 필수값으로 만들어야 할 때면, 첫 번째 인자로 `...`를 사용할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="7"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006.py!}
+```
+
+!!! info "정보"
+ 이전에 `...`를 본적이 없다면: 특별한 단일값으로, 파이썬의 일부이며 "Ellipsis"라 부릅니다.
+
+이렇게 하면 **FastAPI**가 이 매개변수는 필수임을 알 수 있습니다.
+
+## 쿼리 매개변수 리스트 / 다중값
+
+쿼리 매개변수를 `Query`와 함께 명시적으로 선언할 때, 값들의 리스트나 다른 방법으로 여러 값을 받도록 선언 할 수도 있습니다.
+
+예를 들어, URL에서 여러번 나오는 `q` 쿼리 매개변수를 선언하려면 다음과 같이 작성할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="9"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial011.py!}
+```
+
+아래와 같은 URL을 사용합니다:
+
+```
+http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar
+```
+
+여러 `q` *쿼리 매개변수* 값들을 (`foo` 및 `bar`) 파이썬 `list`로 *경로 작동 함수* 내 *함수 매개변수* `q`로 전달 받습니다.
+
+따라서 해당 URL에 대한 응답은 다음과 같습니다:
+
+```JSON
+{
+ "q": [
+ "foo",
+ "bar"
+ ]
+}
+```
+
+!!! tip "팁"
+ 위의 예와 같이 `list` 자료형으로 쿼리 매개변수를 선언하려면 `Query`를 명시적으로 사용해야 합니다. 그렇지 않으면 요청 본문으로 해석됩니다.
+
+대화형 API 문서는 여러 값을 허용하도록 수정 됩니다:
+
+
+
+### 쿼리 매개변수 리스트 / 기본값을 사용하는 다중값
+
+그리고 제공된 값이 없으면 기본 `list` 값을 정의할 수도 있습니다:
+
+```Python hl_lines="9"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012.py!}
+```
+
+아래로 이동한다면:
+
+```
+http://localhost:8000/items/
+```
+
+`q`의 기본값은: `["foo", "bar"]`이며 응답은 다음이 됩니다:
+
+```JSON
+{
+ "q": [
+ "foo",
+ "bar"
+ ]
+}
+```
+
+#### `list` 사용하기
+
+`List[str]` 대신 `list`를 직접 사용할 수도 있습니다:
+
+```Python hl_lines="7"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013.py!}
+```
+
+!!! note "참고"
+ 이 경우 FastAPI는 리스트의 내용을 검사하지 않음을 명심하기 바랍니다.
+
+ 예를 들어, `List[int]`는 리스트 내용이 정수인지 검사(및 문서화)합니다. 하지만 `list` 단독일 경우는 아닙니다.
+
+## 더 많은 메타데이터 선언
+
+매개변수에 대한 정보를 추가할 수 있습니다.
+
+해당 정보는 생성된 OpenAPI에 포함되고 문서 사용자 인터페이스 및 외부 도구에서 사용됩니다.
+
+!!! note "참고"
+ 도구에 따라 OpenAPI 지원 수준이 다를 수 있음을 명심하기 바랍니다.
+
+ 일부는 아직 선언된 추가 정보를 모두 표시하지 않을 수 있지만, 대부분의 경우 누락된 기능은 이미 개발 계획이 있습니다.
+
+`title`을 추가할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="10"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007.py!}
+```
+
+그리고 `description`도 추가할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="13"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008.py!}
+```
+
+## 별칭 매개변수
+
+매개변수가 `item-query`이길 원한다고 가정해 봅시다.
+
+마치 다음과 같습니다:
+
+```
+http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
+```
+
+그러나 `item-query`은 유효한 파이썬 변수 이름이 아닙니다.
+
+가장 가까운 것은 `item_query`일 겁니다.
+
+하지만 정확히`item-query`이길 원합니다...
+
+이럴 경우 `alias`를 선언할 수 있으며, 해당 별칭은 매개변수 값을 찾는 데 사용됩니다:
+
+```Python hl_lines="9"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009.py!}
+```
+
+## 매개변수 사용하지 않게 하기
+
+이제는 더이상 이 매개변수를 마음에 들어하지 않는다고 가정해 봅시다.
+
+이 매개변수를 사용하는 클라이언트가 있기 때문에 한동안은 남겨둬야 하지만, 사용되지 않는다(deprecated)고 확실하게 문서에서 보여주고 싶습니다.
+
+그렇다면 `deprecated=True` 매개변수를 `Query`로 전달합니다:
+
+```Python hl_lines="18"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010.py!}
+```
+
+문서가 아래와 같이 보일겁니다:
+
+
+
+## 요약
+
+매개변수에 검증과 메타데이터를 추가 선언할 수 있습니다.
+
+제네릭 검증과 메타데이터:
+
+* `alias`
+* `title`
+* `description`
+* `deprecated`
+
+특정 문자열 검증:
+
+* `min_length`
+* `max_length`
+* `regex`
+
+예제에서 `str` 값의 검증을 어떻게 추가하는지 살펴보았습니다.
+
+숫자와 같은 다른 자료형에 대한 검증을 어떻게 선언하는지 확인하려면 다음 장을 확인하기 바랍니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/query-params.md b/docs/ko/docs/tutorial/query-params.md
index bb631e6ff..8c7f9167b 100644
--- a/docs/ko/docs/tutorial/query-params.md
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/query-params.md
@@ -1,6 +1,6 @@
# 쿼리 매개변수
-경로 매개변수의 일부가 아닌 다른 함수 매개변수를 선언할 때, "쿼리" 매개변수로 자동 해석합니다.
+경로 매개변수의 일부가 아닌 다른 함수 매개변수를 선언하면 "쿼리" 매개변수로 자동 해석합니다.
```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/query_params/tutorial001.py!}
@@ -8,7 +8,7 @@
쿼리는 URL에서 `?` 후에 나오고 `&`으로 구분되는 키-값 쌍의 집합입니다.
-예를 들어, URL에서:
+예를 들어, 아래 URL에서:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
@@ -21,7 +21,7 @@ http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
URL의 일부이므로 "자연스럽게" 문자열입니다.
-하지만 파이썬 타입과 함께 선언할 경우(위 예에서 `int`), 해당 타입으로 변환되고 이에 대해 검증합니다.
+하지만 파이썬 타입과 함께 선언할 경우(위 예에서 `int`), 해당 타입으로 변환 및 검증됩니다.
경로 매개변수에 적용된 동일한 프로세스가 쿼리 매개변수에도 적용됩니다:
@@ -36,13 +36,13 @@ URL의 일부이므로 "자연스럽게" 문자열입니다.
위 예에서 `skip=0`과 `limit=10`은 기본값을 갖고 있습니다.
-그러므로 URL로 이동하면:
+그러므로 URL로 이동하는 것은:
```
http://127.0.0.1:8000/items/
```
-아래로 이동한 것과 같습니다:
+아래로 이동하는 것과 같습니다:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
@@ -136,7 +136,7 @@ http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
특정값을 추가하지 않고 선택적으로 만들기 위해선 기본값을 `None`으로 설정하면 됩니다.
-그러나 쿼리 매개변수를 필수로 만들려면 기본값을 선언할 수 없습니다:
+그러나 쿼리 매개변수를 필수로 만들려면 단순히 기본값을 선언하지 않으면 됩니다:
```Python hl_lines="6-7"
{!../../../docs_src/query_params/tutorial005.py!}
@@ -144,7 +144,7 @@ http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
여기 쿼리 매개변수 `needy`는 `str`형인 필수 쿼리 매개변수입니다.
-브라우저에서 URL을 아래처럼 연다면:
+브라우저에서 아래와 같은 URL을 연다면:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
@@ -188,7 +188,7 @@ http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
{!../../../docs_src/query_params/tutorial006.py!}
```
-이 경우 3가지 쿼리 매개변수가 있습니다:
+위 예시에서는 3가지 쿼리 매개변수가 있습니다:
* `needy`, 필수적인 `str`.
* `skip`, 기본값이 `0`인 `int`.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/response-model.md b/docs/ko/docs/tutorial/response-model.md
new file mode 100644
index 000000000..fa90c10ae
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/response-model.md
@@ -0,0 +1,210 @@
+# 응답 모델
+
+어떤 *경로 동작*이든 매개변수 `response_model`를 사용하여 응답을 위한 모델을 선언할 수 있습니다:
+
+* `@app.get()`
+* `@app.post()`
+* `@app.put()`
+* `@app.delete()`
+* 기타.
+
+```Python hl_lines="17"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial001.py!}
+```
+
+!!! note "참고"
+ `response_model`은 "데코레이터" 메소드(`get`, `post`, 등)의 매개변수입니다. 모든 매개변수들과 본문(body)처럼 *경로 동작 함수*가 아닙니다.
+
+Pydantic 모델 어트리뷰트를 선언한 것과 동일한 타입을 수신하므로 Pydantic 모델이 될 수 있지만, `List[Item]`과 같이 Pydantic 모델들의 `list`일 수도 있습니다.
+
+FastAPI는 이 `response_model`를 사용하여:
+
+* 출력 데이터를 타입 선언으로 변환.
+* 데이터 검증.
+* OpenAPI *경로 동작*의 응답에 JSON 스키마 추가.
+* 자동 생성 문서 시스템에 사용.
+
+하지만 가장 중요한 것은:
+
+* 해당 모델의 출력 데이터 제한. 이것이 얼마나 중요한지 아래에서 볼 것입니다.
+
+!!! note "기술 세부사항"
+ 응답 모델은 함수의 타입 어노테이션 대신 이 매개변수로 선언하는데, 경로 함수가 실제 응답 모델을 반환하지 않고 `dict`, 데이터베이스 객체나 기타 다른 모델을 `response_model`을 사용하여 필드 제한과 직렬화를 수행하고 반환할 수 있기 때문입니다
+
+## 동일한 입력 데이터 반환
+
+여기서 우리는 평문 비밀번호를 포함하는 `UserIn` 모델을 선언합니다:
+
+```Python hl_lines="9 11"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial002.py!}
+```
+
+그리고 이 모델을 사용하여 입력을 선언하고 같은 모델로 출력을 선언합니다:
+
+```Python hl_lines="17-18"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial002.py!}
+```
+
+이제 브라우저가 비밀번호로 사용자를 만들 때마다 API는 응답으로 동일한 비밀번호를 반환합니다.
+
+이 경우, 사용자가 스스로 비밀번호를 발신했기 때문에 문제가 되지 않을 수 있습니다.
+
+그러나 동일한 모델을 다른 *경로 동작*에서 사용할 경우, 모든 클라이언트에게 사용자의 비밀번호를 발신할 수 있습니다.
+
+!!! danger "위험"
+ 절대로 사용자의 평문 비밀번호를 저장하거나 응답으로 발신하지 마십시오.
+
+## 출력 모델 추가
+
+대신 평문 비밀번호로 입력 모델을 만들고 해당 비밀번호 없이 출력 모델을 만들 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="9 11 16"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial003.py!}
+```
+
+여기서 *경로 동작 함수*가 비밀번호를 포함하는 동일한 입력 사용자를 반환할지라도:
+
+```Python hl_lines="24"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial003.py!}
+```
+
+...`response_model`을 `UserOut` 모델로 선언했기 때문에 비밀번호를 포함하지 않습니다:
+
+```Python hl_lines="22"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial003.py!}
+```
+
+따라서 **FastAPI**는 출력 모델에서 선언하지 않은 모든 데이터를 (Pydantic을 사용하여) 필터링합니다.
+
+## 문서에서 보기
+
+자동 생성 문서를 보면 입력 모델과 출력 모델이 각자의 JSON 스키마를 가지고 있음을 확인할 수 있습니다:
+
+
+
+그리고 두 모델 모두 대화형 API 문서에 사용됩니다:
+
+
+
+## 응답 모델 인코딩 매개변수
+
+응답 모델은 아래와 같이 기본값을 가질 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="11 13-14"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial004.py!}
+```
+
+* `description: Optional[str] = None`은 기본값으로 `None`을 갖습니다.
+* `tax: float = 10.5`는 기본값으로 `10.5`를 갖습니다.
+* `tags: List[str] = []` 빈 리스트의 기본값으로: `[]`.
+
+그러나 실제로 저장되지 않았을 경우 결과에서 값을 생략하고 싶을 수 있습니다.
+
+예를 들어, NoSQL 데이터베이스에 많은 선택적 속성이 있는 모델이 있지만, 기본값으로 가득 찬 매우 긴 JSON 응답을 보내고 싶지 않습니다.
+
+### `response_model_exclude_unset` 매개변수 사용
+
+*경로 동작 데코레이터* 매개변수를 `response_model_exclude_unset=True`로 설정 할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="24"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial004.py!}
+```
+
+이러한 기본값은 응답에 포함되지 않고 실제로 설정된 값만 포함됩니다.
+
+따라서 해당 *경로 동작*에 ID가 `foo`인 항목(items)을 요청으로 보내면 (기본값을 제외한) 응답은 다음과 같습니다:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "price": 50.2
+}
+```
+
+!!! info "정보"
+ FastAPI는 이를 위해 Pydantic 모델의 `.dict()`의 `exclude_unset` 매개변수를 사용합니다.
+
+!!! info "정보"
+ 아래 또한 사용할 수 있습니다:
+
+ * `response_model_exclude_defaults=True`
+ * `response_model_exclude_none=True`
+
+ Pydantic 문서에서 `exclude_defaults` 및 `exclude_none`에 대해 설명한 대로 사용할 수 있습니다.
+
+#### 기본값이 있는 필드를 갖는 값의 데이터
+
+하지만 모델의 필드가 기본값이 있어도 ID가 `bar`인 항목(items)처럼 데이터가 값을 갖는다면:
+
+```Python hl_lines="3 5"
+{
+ "name": "Bar",
+ "description": "The bartenders",
+ "price": 62,
+ "tax": 20.2
+}
+```
+
+응답에 해당 값들이 포함됩니다.
+
+#### 기본값과 동일한 값을 갖는 데이터
+
+If the data has the same values as the default ones, like the item with ID `baz`:
+ID가 `baz`인 항목(items)처럼 기본값과 동일한 값을 갖는다면:
+
+```Python hl_lines="3 5-6"
+{
+ "name": "Baz",
+ "description": None,
+ "price": 50.2,
+ "tax": 10.5,
+ "tags": []
+}
+```
+
+`description`, `tax` 그리고 `tags`가 기본값과 같더라도 (기본값에서 가져오는 대신) 값들이 명시적으로 설정되었다는 것을 인지할 정도로 FastAPI는 충분히 똑똑합니다(사실, Pydantic이 충분히 똑똑합니다).
+
+따라서 JSON 스키마에 포함됩니다.
+
+!!! tip "팁"
+ `None` 뿐만 아니라 다른 어떤 것도 기본값이 될 수 있습니다.
+
+ 리스트(`[]`), `float`인 `10.5` 등이 될 수 있습니다.
+
+### `response_model_include` 및 `response_model_exclude`
+
+*경로 동작 데코레이터* 매개변수 `response_model_include` 및 `response_model_exclude`를 사용할 수 있습니다.
+
+이들은 포함(나머지 생략)하거나 제외(나머지 포함) 할 어트리뷰트의 이름과 `str`의 `set`을 받습니다.
+
+Pydantic 모델이 하나만 있고 출력에서 일부 데이터를 제거하려는 경우 빠른 지름길로 사용할 수 있습니다.
+
+!!! tip "팁"
+ 하지만 이러한 매개변수 대신 여러 클래스를 사용하여 위 아이디어를 사용하는 것을 추천합니다.
+
+ 이는 일부 어트리뷰트를 생략하기 위해 `response_model_include` 또는 `response_model_exclude`를 사용하더라도 앱의 OpenAPI(및 문서)가 생성한 JSON 스키마가 여전히 전체 모델에 대한 스키마이기 때문입니다.
+
+ 비슷하게 작동하는 `response_model_by_alias` 역시 마찬가지로 적용됩니다.
+
+```Python hl_lines="31 37"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial005.py!}
+```
+
+!!! tip "팁"
+ 문법 `{"name", "description"}`은 두 값을 갖는 `set`을 만듭니다.
+
+ 이는 `set(["name", "description"])`과 동일합니다.
+
+#### `set` 대신 `list` 사용하기
+
+`list` 또는 `tuple` 대신 `set`을 사용하는 법을 잊었더라도, FastAPI는 `set`으로 변환하고 정상적으로 작동합니다:
+
+```Python hl_lines="31 37"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial006.py!}
+```
+
+## 요약
+
+응답 모델을 정의하고 개인정보가 필터되는 것을 보장하기 위해 *경로 동작 데코레이터*의 매개변수 `response_model`을 사용하세요.
+
+명시적으로 설정된 값만 반환하려면 `response_model_exclude_unset`을 사용하세요.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/security/get-current-user.md b/docs/ko/docs/tutorial/security/get-current-user.md
new file mode 100644
index 000000000..ce944b16d
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/security/get-current-user.md
@@ -0,0 +1,151 @@
+# 현재 사용자 가져오기
+
+이전 장에서 (의존성 주입 시스템을 기반으로 한)보안 시스템은 *경로 작동 함수*에서 `str`로 `token`을 제공했습니다:
+
+```Python hl_lines="10"
+{!../../../docs_src/security/tutorial001.py!}
+```
+
+그러나 아직도 유용하지 않습니다.
+
+현재 사용자를 제공하도록 합시다.
+
+## 유저 모델 생성하기
+
+먼저 Pydantic 유저 모델을 만들어 보겠습니다.
+
+Pydantic을 사용하여 본문을 선언하는 것과 같은 방식으로 다른 곳에서 사용할 수 있습니다.
+
+=== "파이썬 3.7 이상"
+
+ ```Python hl_lines="5 12-16"
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial002.py!}
+ ```
+
+=== "파이썬 3.10 이상"
+
+ ```Python hl_lines="3 10-14"
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+## `get_current_user` 의존성 생성하기
+
+의존성 `get_current_user`를 만들어 봅시다.
+
+의존성이 하위 의존성을 가질 수 있다는 것을 기억하십니까?
+
+`get_current_user`는 이전에 생성한 것과 동일한 `oauth2_scheme`과 종속성을 갖게 됩니다.
+
+이전에 *경로 동작*에서 직접 수행했던 것과 동일하게 새 종속성 `get_current_user`는 하위 종속성 `oauth2_scheme`에서 `str`로 `token`을 수신합니다.
+
+=== "파이썬 3.7 이상"
+
+ ```Python hl_lines="25"
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial002.py!}
+ ```
+
+=== "파이썬 3.10 이상"
+
+ ```Python hl_lines="23"
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+## 유저 가져오기
+
+`get_current_user`는 토큰을 `str`로 취하고 Pydantic `User` 모델을 반환하는 우리가 만든 (가짜) 유틸리티 함수를 사용합니다.
+
+=== "파이썬 3.7 이상"
+
+ ```Python hl_lines="19-22 26-27"
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial002.py!}
+ ```
+
+=== "파이썬 3.10 이상"
+
+ ```Python hl_lines="17-20 24-25"
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+## 현재 유저 주입하기
+
+이제 *경로 작동*에서 `get_current_user`와 동일한 `Depends`를 사용할 수 있습니다.
+
+=== "파이썬 3.7 이상"
+
+ ```Python hl_lines="31"
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial002.py!}
+ ```
+
+=== "파이썬 3.10 이상"
+
+ ```Python hl_lines="29"
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+Pydantic 모델인 `User`로 `current_user`의 타입을 선언하는 것을 알아야 합니다.
+
+이것은 모든 완료 및 타입 검사를 통해 함수 내부에서 우리를 도울 것입니다.
+
+!!! 팁
+ 요청 본문도 Pydantic 모델로 선언된다는 것을 기억할 것입니다.
+
+ 여기서 **FastAPI**는 `Depends`를 사용하고 있기 때문에 혼동되지 않습니다.
+
+!!! 확인
+ 이 의존성 시스템이 설계된 방식은 모두 `User` 모델을 반환하는 다양한 의존성(다른 "의존적인")을 가질 수 있도록 합니다.
+
+ 해당 타입의 데이터를 반환할 수 있는 의존성이 하나만 있는 것으로 제한되지 않습니다.
+
+## 다른 모델
+
+이제 *경로 작동 함수*에서 현재 사용자를 직접 가져올 수 있으며 `Depends`를 사용하여 **의존성 주입** 수준에서 보안 메커니즘을 처리할 수 있습니다.
+
+그리고 보안 요구 사항에 대한 모든 모델 또는 데이터를 사용할 수 있습니다(이 경우 Pydantic 모델 `User`).
+
+그러나 일부 특정 데이터 모델, 클래스 또는 타입을 사용하도록 제한되지 않습니다.
+
+모델에 `id`와 `email`이 있고 `username`이 없길 원하십니까? 맞습니다. 이들은 동일한 도구를 사용할 수 있습니다.
+
+`str`만 갖고 싶습니까? 아니면 그냥 `dict`를 갖고 싶습니까? 아니면 데이터베이스 클래스 모델 인스턴스를 직접 갖고 싶습니까? 그들은 모두 같은 방식으로 작동합니다.
+
+실제로 애플리케이션에 로그인하는 사용자가 없지만 액세스 토큰만 있는 로봇, 봇 또는 기타 시스템이 있습니까? 다시 말하지만 모두 동일하게 작동합니다.
+
+애플리케이션에 필요한 모든 종류의 모델, 모든 종류의 클래스, 모든 종류의 데이터베이스를 사용하십시오. **FastAPI**는 의존성 주입 시스템을 다루었습니다.
+
+## 코드 사이즈
+
+이 예는 장황해 보일 수 있습니다. 동일한 파일에서 보안, 데이터 모델, 유틸리티 기능 및 *경로 작동*을 혼합하고 있음을 염두에 두십시오.
+
+그러나 이게 키포인트입니다.
+
+보안과 종속성 주입 항목을 한 번만 작성하면 됩니다.
+
+그리고 원하는 만큼 복잡하게 만들 수 있습니다. 그래도 유연성과 함께 한 곳에 한 번에 작성할 수 있습니다.
+
+그러나 동일한 보안 시스템을 사용하여 수천 개의 엔드포인트(*경로 작동*)를 가질 수 있습니다.
+
+그리고 그들 모두(또는 원하는 부분)는 이러한 의존성 또는 생성한 다른 의존성을 재사용하는 이점을 얻을 수 있습니다.
+
+그리고 이 수천 개의 *경로 작동*은 모두 3줄 정도로 줄일 수 있습니다.
+
+=== "파이썬 3.7 이상"
+
+ ```Python hl_lines="30-32"
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial002.py!}
+ ```
+
+=== "파이썬 3.10 이상"
+
+ ```Python hl_lines="28-30"
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+## 요약
+
+이제 *경로 작동 함수*에서 현재 사용자를 직접 가져올 수 있습니다.
+
+우리는 이미 이들 사이에 있습니다.
+
+사용자/클라이언트가 실제로 `username`과 `password`를 보내려면 *경로 작동*을 추가하기만 하면 됩니다.
+
+다음 장을 확인해 봅시다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/static-files.md b/docs/ko/docs/tutorial/static-files.md
new file mode 100644
index 000000000..fe1aa4e5e
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/static-files.md
@@ -0,0 +1,40 @@
+# 정적 파일
+
+'StaticFiles'를 사용하여 디렉토리에서 정적 파일을 자동으로 제공할 수 있습니다.
+
+## `StaticFiles` 사용
+
+* `StaticFiles` 임포트합니다.
+* 특정 경로에 `StaticFiles()` 인스턴스를 "마운트" 합니다.
+
+```Python hl_lines="2 6"
+{!../../../docs_src/static_files/tutorial001.py!}
+```
+
+!!! note "기술적 세부사항"
+ `from starlette.staticfiles import StaticFiles` 를 사용할 수도 있습니다 .
+
+ **FastAPI**는 단지 개발자인, 당신에게 편의를 제공하기 위해 `fastapi.static files` 와 동일한 `starlett.static files`를 제공합니다. 하지만 사실 이것은 Starlett에서 직접 온 것입니다.
+
+### "마운팅" 이란
+
+"마운팅"은 특정 경로에 완전히 "독립적인" 애플리케이션을 추가하는 것을 의미하는데, 그 후 모든 하위 경로에 대해서도 적용됩니다.
+
+마운트된 응용 프로그램은 완전히 독립적이기 때문에 `APIRouter`를 사용하는 것과는 다릅니다. OpenAPI 및 응용 프로그램의 문서는 마운트된 응용 프로그램 등에서 어떤 것도 포함하지 않습니다.
+
+자세한 내용은 **숙련된 사용자 안내서**에서 확인할 수 있습니다.
+
+## 세부사항
+
+첫 번째 `"/static"`은 이 "하위 응용 프로그램"이 "마운트"될 하위 경로를 가리킵니다. 따라서 `"/static"`으로 시작하는 모든 경로는 `"/static"`으로 처리됩니다.
+
+`'directory="static"`은 정적 파일이 들어 있는 디렉토리의 이름을 나타냅니다.
+
+`name="static"`은 **FastAPI**에서 내부적으로 사용할 수 있는 이름을 제공합니다.
+
+이 모든 매개변수는 "`static`"과 다를 수 있으며, 사용자 응용 프로그램의 요구 사항 및 구체적인 세부 정보에 따라 매개변수를 조정할 수 있습니다.
+
+
+## 추가 정보
+
+자세한 내용과 선택 사항을 보려면 Starlette의 정적 파일에 관한 문서를 확인하십시오.
diff --git a/docs/language_names.yml b/docs/language_names.yml
new file mode 100644
index 000000000..c5a15ddd9
--- /dev/null
+++ b/docs/language_names.yml
@@ -0,0 +1,183 @@
+aa: Afaraf
+ab: аҧсуа бызшәа
+ae: avesta
+af: Afrikaans
+ak: Akan
+am: አማርኛ
+an: aragonés
+ar: اللغة العربية
+as: অসমীয়া
+av: авар мацӀ
+ay: aymar aru
+az: azərbaycan dili
+ba: башҡорт теле
+be: беларуская мова
+bg: български език
+bh: भोजपुरी
+bi: Bislama
+bm: bamanankan
+bn: বাংলা
+bo: བོད་ཡིག
+br: brezhoneg
+bs: bosanski jezik
+ca: Català
+ce: нохчийн мотт
+ch: Chamoru
+co: corsu
+cr: ᓀᐦᐃᔭᐍᐏᐣ
+cs: čeština
+cu: ѩзыкъ словѣньскъ
+cv: чӑваш чӗлхи
+cy: Cymraeg
+da: dansk
+de: Deutsch
+dv: Dhivehi
+dz: རྫོང་ཁ
+ee: Eʋegbe
+el: Ελληνικά
+en: English
+eo: Esperanto
+es: español
+et: eesti
+eu: euskara
+fa: فارسی
+ff: Fulfulde
+fi: suomi
+fj: Vakaviti
+fo: føroyskt
+fr: français
+fy: Frysk
+ga: Gaeilge
+gd: Gàidhlig
+gl: galego
+gu: ગુજરાતી
+gv: Gaelg
+ha: هَوُسَ
+he: עברית
+hi: हिन्दी
+ho: Hiri Motu
+hr: Hrvatski
+ht: Kreyòl ayisyen
+hu: magyar
+hy: Հայերեն
+hz: Otjiherero
+ia: Interlingua
+id: Bahasa Indonesia
+ie: Interlingue
+ig: Asụsụ Igbo
+ii: ꆈꌠ꒿ Nuosuhxop
+ik: Iñupiaq
+io: Ido
+is: Íslenska
+it: italiano
+iu: ᐃᓄᒃᑎᑐᑦ
+ja: 日本語
+jv: basa Jawa
+ka: ქართული
+kg: Kikongo
+ki: Gĩkũyũ
+kj: Kuanyama
+kk: қазақ тілі
+kl: kalaallisut
+km: ខេមរភាសា
+kn: ಕನ್ನಡ
+ko: 한국어
+kr: Kanuri
+ks: कश्मीरी
+ku: Kurdî
+kv: коми кыв
+kw: Kernewek
+ky: Кыргызча
+la: latine
+lb: Lëtzebuergesch
+lg: Luganda
+li: Limburgs
+ln: Lingála
+lo: ພາສາ
+lt: lietuvių kalba
+lu: Tshiluba
+lv: latviešu valoda
+mg: fiteny malagasy
+mh: Kajin M̧ajeļ
+mi: te reo Māori
+mk: македонски јазик
+ml: മലയാളം
+mn: Монгол хэл
+mr: मराठी
+ms: Bahasa Malaysia
+mt: Malti
+my: ဗမာစာ
+na: Ekakairũ Naoero
+nb: Norsk bokmål
+nd: isiNdebele
+ne: नेपाली
+ng: Owambo
+nl: Nederlands
+nn: Norsk nynorsk
+'no': Norsk
+nr: isiNdebele
+nv: Diné bizaad
+ny: chiCheŵa
+oc: occitan
+oj: ᐊᓂᔑᓈᐯᒧᐎᓐ
+om: Afaan Oromoo
+or: ଓଡ଼ିଆ
+os: ирон æвзаг
+pa: ਪੰਜਾਬੀ
+pi: पाऴि
+pl: Polski
+ps: پښتو
+pt: português
+qu: Runa Simi
+rm: rumantsch grischun
+rn: Ikirundi
+ro: Română
+ru: русский язык
+rw: Ikinyarwanda
+sa: संस्कृतम्
+sc: sardu
+sd: सिन्धी
+se: Davvisámegiella
+sg: yângâ tî sängö
+si: සිංහල
+sk: slovenčina
+sl: slovenščina
+sn: chiShona
+so: Soomaaliga
+sq: shqip
+sr: српски језик
+ss: SiSwati
+st: Sesotho
+su: Basa Sunda
+sv: svenska
+sw: Kiswahili
+ta: தமிழ்
+te: తెలుగు
+tg: тоҷикӣ
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+ti: ትግርኛ
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+tr: Türkçe
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+ug: ئۇيغۇرچە
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+ur: اردو
+uz: Ўзбек
+ve: Tshivenḓa
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+zh: 简体中文
+zh-hant: 繁體中文
+zu: isiZulu
diff --git a/docs/pl/docs/index.md b/docs/pl/docs/index.md
index 43a20383c..49f5c2b01 100644
--- a/docs/pl/docs/index.md
+++ b/docs/pl/docs/index.md
@@ -24,7 +24,7 @@
---
-FastAPI to nowoczesny, wydajny framework webowy do budowania API z użyciem Pythona 3.6+ bazujący na standardowym typowaniu Pythona.
+FastAPI to nowoczesny, wydajny framework webowy do budowania API z użyciem Pythona 3.8+ bazujący na standardowym typowaniu Pythona.
Kluczowe cechy:
diff --git a/docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md b/docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md
new file mode 100644
index 000000000..0355450fa
--- /dev/null
+++ b/docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md
@@ -0,0 +1,109 @@
+# Declare um exemplo dos dados da requisição
+
+Você pode declarar exemplos dos dados que a sua aplicação pode receber.
+
+Aqui estão várias formas de se fazer isso.
+
+## `schema_extra` do Pydantic
+
+Você pode declarar um `example` para um modelo Pydantic usando `Config` e `schema_extra`, conforme descrito em Documentação do Pydantic: Schema customization:
+
+```Python hl_lines="15-23"
+{!../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001.py!}
+```
+
+Essas informações extras serão adicionadas como se encontram no **JSON Schema** de resposta desse modelo e serão usadas na documentação da API.
+
+!!! tip "Dica"
+ Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras de forma personalizada.
+
+ Por exemplo, você pode usar isso para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.
+
+## `Field` de argumentos adicionais
+
+Ao usar `Field ()` com modelos Pydantic, você também pode declarar informações extras para o **JSON Schema** passando quaisquer outros argumentos arbitrários para a função.
+
+Você pode usar isso para adicionar um `example` para cada campo:
+
+```Python hl_lines="4 10-13"
+{!../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002.py!}
+```
+
+!!! warning "Atenção"
+ Lembre-se de que esses argumentos extras passados não adicionarão nenhuma validação, apenas informações extras, para fins de documentação.
+
+## `example` e `examples` no OpenAPI
+
+Ao usar quaisquer dos:
+
+* `Path()`
+* `Query()`
+* `Header()`
+* `Cookie()`
+* `Body()`
+* `Form()`
+* `File()`
+
+você também pode declarar um dado `example` ou um grupo de `examples` com informações adicionais que serão adicionadas ao **OpenAPI**.
+
+### `Body` com `example`
+
+Aqui nós passamos um `example` dos dados esperados por `Body()`:
+
+```Python hl_lines="21-26"
+{!../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003.py!}
+```
+
+### Exemplo na UI da documentação
+
+Com qualquer um dos métodos acima, os `/docs` vão ficar assim:
+
+
+
+### `Body` com vários `examples`
+
+Alternativamente ao único `example`, você pode passar `examples` usando um `dict` com **vários examples**, cada um com informações extras que serão adicionadas no **OpenAPI** também.
+
+As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.
+
+Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:
+
+* `summary`: Pequena descrição do exemplo.
+* `description`: Uma descrição longa que pode conter texto em Markdown.
+* `value`: O próprio exemplo mostrado, ex: um `dict`.
+* `externalValue`: alternativa ao `value`, uma URL apontando para o exemplo. Embora isso possa não ser suportado por tantas ferramentas quanto `value`.
+
+```Python hl_lines="22-48"
+{!../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004.py!}
+```
+
+### Exemplos na UI da documentação
+
+Com `examples` adicionado a `Body()`, os `/docs` vão ficar assim:
+
+
+
+## Detalhes técnicos
+
+!!! warning "Atenção"
+ Esses são detalhes muito técnicos sobre os padrões **JSON Schema** e **OpenAPI**.
+
+ Se as ideias explicadas acima já funcionam para você, isso pode ser o suficiente, e você provavelmente não precisa desses detalhes, fique à vontade para pular.
+
+Quando você adiciona um exemplo dentro de um modelo Pydantic, usando `schema_extra` ou` Field(example="something") `esse exemplo é adicionado ao **JSON Schema** para esse modelo Pydantic.
+
+E esse **JSON Schema** do modelo Pydantic está incluído no **OpenAPI** da sua API e, em seguida, é usado na UI da documentação.
+
+O **JSON Schema** na verdade não tem um campo `example` nos padrões. Versões recentes do JSON Schema definem um campo `examples`, mas o OpenAPI 3.0.3 é baseado numa versão mais antiga do JSON Schema que não tinha `examples`.
+
+Por isso, o OpenAPI 3.0.3 definiu o seu próprio `example` para a versão modificada do **JSON Schema** que é usada, para o mesmo próposito (mas é apenas `example` no singular, não `examples`), e é isso que é usado pela UI da documentação da API(usando o Swagger UI).
+
+Portanto, embora `example` não seja parte do JSON Schema, é parte da versão customizada do JSON Schema usada pelo OpenAPI, e é isso que vai ser usado dentro da UI de documentação.
+
+Mas quando você usa `example` ou `examples` com qualquer um dos outros utilitários (`Query()`, `Body()`, etc.) esses exemplos não são adicionados ao JSON Schema que descreve esses dados (nem mesmo para versão própria do OpenAPI do JSON Schema), eles são adicionados diretamente à declaração da *operação de rota* no OpenAPI (fora das partes do OpenAPI que usam o JSON Schema).
+
+Para `Path()`, `Query()`, `Header()`, e `Cookie()`, o `example` e `examples` são adicionados a definição do OpenAPI, dentro do `Parameter Object` (na especificação).
+
+E para `Body()`, `File()`, e `Form()`, o `example` e `examples` são de maneira equivalente adicionados para a definição do OpenAPI, dentro do `Request Body Object`, no campo `content`, no `Media Type Object` (na especificação).
+
+Por outro lado, há uma versão mais recente do OpenAPI: **3.1.0**, lançada recentemente. Baseado no JSON Schema mais recente e a maioria das modificações da versão customizada do OpenAPI do JSON Schema são removidas, em troca dos recursos das versões recentes do JSON Schema, portanto, todas essas pequenas diferenças são reduzidas. No entanto, a UI do Swagger atualmente não oferece suporte a OpenAPI 3.1.0, então, por enquanto, é melhor continuar usando as opções acima.
diff --git a/docs/ru/docs/fastapi-people.md b/docs/ru/docs/fastapi-people.md
index 64ae66a03..6778cceab 100644
--- a/docs/ru/docs/fastapi-people.md
+++ b/docs/ru/docs/fastapi-people.md
@@ -5,7 +5,7 @@
## Создатель и хранитель
-Ку! 👋
+Хай! 👋
Это я:
diff --git a/docs/ru/docs/index.md b/docs/ru/docs/index.md
index 97a3947bd..6c99f623d 100644
--- a/docs/ru/docs/index.md
+++ b/docs/ru/docs/index.md
@@ -321,7 +321,7 @@ def update_item(item_id: int, item: Item):
Таким образом, вы объявляете **один раз** типы параметров, тело и т. д. в качестве параметров функции.
-Вы делаете это испльзуя стандартную современную типизацию Python.
+Вы делаете это используя стандартную современную типизацию Python.
Вам не нужно изучать новый синтаксис, методы или классы конкретной библиотеки и т. д.
diff --git a/docs/ru/docs/learn/index.md b/docs/ru/docs/learn/index.md
new file mode 100644
index 000000000..b2e4cabc7
--- /dev/null
+++ b/docs/ru/docs/learn/index.md
@@ -0,0 +1,5 @@
+# Обучение
+
+Здесь представлены вводные разделы и учебные пособия для изучения **FastAPI**.
+
+Вы можете считать это **книгой**, **курсом**, **официальным** и рекомендуемым способом изучения FastAPI. 😎
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/background-tasks.md b/docs/ru/docs/tutorial/background-tasks.md
index 7a3cf6d83..73ba860bc 100644
--- a/docs/ru/docs/tutorial/background-tasks.md
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/background-tasks.md
@@ -71,7 +71,7 @@
В этом примере сообщения будут записаны в `log.txt` *после* того, как ответ сервера был отправлен.
-Если бы в запросе была очередь `q`, она бы первой записалась в `log.txt` фоновой задачей (потому что вызывается в зависимости `get_query`).
+Если бы в запрос был передан query-параметр `q`, он бы первыми записался в `log.txt` фоновой задачей (потому что вызывается в зависимости `get_query`).
После другая фоновая задача, которая была сгенерирована в функции, запишет сообщение из параметра `email`.
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/body-nested-models.md b/docs/ru/docs/tutorial/body-nested-models.md
index a6d123d30..bbf9b7685 100644
--- a/docs/ru/docs/tutorial/body-nested-models.md
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/body-nested-models.md
@@ -85,7 +85,7 @@ my_list: List[str]
И в Python есть специальный тип данных для множеств уникальных элементов - `set`.
-Тогда мы может обьявить поле `tags` как множество строк:
+Тогда мы можем обьявить поле `tags` как множество строк:
=== "Python 3.10+"
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/body-updates.md b/docs/ru/docs/tutorial/body-updates.md
new file mode 100644
index 000000000..4998ab31a
--- /dev/null
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/body-updates.md
@@ -0,0 +1,153 @@
+# Body - Обновления
+
+## Полное обновление с помощью `PUT`
+
+Для полного обновления элемента можно воспользоваться операцией HTTP `PUT`.
+
+Вы можете использовать функцию `jsonable_encoder` для преобразования входных данных в JSON, так как нередки случаи, когда работать можно только с простыми типами данных (например, для хранения в NoSQL-базе данных).
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="28-33"
+ {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="30-35"
+ {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="30-35"
+ {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001.py!}
+ ```
+
+`PUT` используется для получения данных, которые должны полностью заменить существующие данные.
+
+### Предупреждение о замене
+
+Это означает, что если вы хотите обновить элемент `bar`, используя `PUT` с телом, содержащим:
+
+```Python
+{
+ "name": "Barz",
+ "price": 3,
+ "description": None,
+}
+```
+
+поскольку оно не включает уже сохраненный атрибут `"tax": 20.2`, входная модель примет значение по умолчанию `"tax": 10.5`.
+
+И данные будут сохранены с этим "новым" `tax`, равным `10,5`.
+
+## Частичное обновление с помощью `PATCH`
+
+Также можно использовать HTTP `PATCH` операцию для *частичного* обновления данных.
+
+Это означает, что можно передавать только те данные, которые необходимо обновить, оставляя остальные нетронутыми.
+
+!!! note "Технические детали"
+ `PATCH` менее распространен и известен, чем `PUT`.
+
+ А многие команды используют только `PUT`, даже для частичного обновления.
+
+ Вы можете **свободно** использовать их как угодно, **FastAPI** не накладывает никаких ограничений.
+
+ Но в данном руководстве более или менее понятно, как они должны использоваться.
+
+### Использование параметра `exclude_unset` в Pydantic
+
+Если необходимо выполнить частичное обновление, то очень полезно использовать параметр `exclude_unset` в методе `.dict()` модели Pydantic.
+
+Например, `item.dict(exclude_unset=True)`.
+
+В результате будет сгенерирован словарь, содержащий только те данные, которые были заданы при создании модели `item`, без учета значений по умолчанию. Затем вы можете использовать это для создания словаря только с теми данными, которые были установлены (отправлены в запросе), опуская значения по умолчанию:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="32"
+ {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="34"
+ {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="34"
+ {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
+ ```
+
+### Использование параметра `update` в Pydantic
+
+Теперь можно создать копию существующей модели, используя `.copy()`, и передать параметр `update` с `dict`, содержащим данные для обновления.
+
+Например, `stored_item_model.copy(update=update_data)`:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="33"
+ {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="35"
+ {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="35"
+ {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
+ ```
+
+### Кратко о частичном обновлении
+
+В целом, для применения частичных обновлений необходимо:
+
+* (Опционально) использовать `PATCH` вместо `PUT`.
+* Извлечь сохранённые данные.
+* Поместить эти данные в Pydantic модель.
+* Сгенерировать `dict` без значений по умолчанию из входной модели (с использованием `exclude_unset`).
+ * Таким образом, можно обновлять только те значения, которые действительно установлены пользователем, вместо того чтобы переопределять значения, уже сохраненные в модели по умолчанию.
+* Создать копию хранимой модели, обновив ее атрибуты полученными частичными обновлениями (с помощью параметра `update`).
+* Преобразовать скопированную модель в то, что может быть сохранено в вашей БД (например, с помощью `jsonable_encoder`).
+ * Это сравнимо с повторным использованием метода модели `.dict()`, но при этом происходит проверка (и преобразование) значений в типы данных, которые могут быть преобразованы в JSON, например, `datetime` в `str`.
+* Сохранить данные в своей БД.
+* Вернуть обновленную модель.
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="28-35"
+ {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="30-37"
+ {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="30-37"
+ {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
+ ```
+
+!!! tip "Подсказка"
+ Эту же технику можно использовать и для операции HTTP `PUT`.
+
+ Но в приведенном примере используется `PATCH`, поскольку он был создан именно для таких случаев использования.
+
+!!! note "Технические детали"
+ Обратите внимание, что входная модель по-прежнему валидируется.
+
+ Таким образом, если вы хотите получать частичные обновления, в которых могут быть опущены все атрибуты, вам необходимо иметь модель, в которой все атрибуты помечены как необязательные (со значениями по умолчанию или `None`).
+
+ Чтобы отличить модели со всеми необязательными значениями для **обновления** от моделей с обязательными значениями для **создания**, можно воспользоваться идеями, описанными в [Дополнительные модели](extra-models.md){.internal-link target=_blank}.
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/debugging.md b/docs/ru/docs/tutorial/debugging.md
index 755d98cf2..38709e56d 100644
--- a/docs/ru/docs/tutorial/debugging.md
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/debugging.md
@@ -22,7 +22,7 @@ $ python myapp.py
-но не вызывался, когда другой файл импортирует это, например::
+но не вызывался, когда другой файл импортирует это, например:
```Python
from myapp import app
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md b/docs/ru/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
new file mode 100644
index 000000000..b6ad25daf
--- /dev/null
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
@@ -0,0 +1,478 @@
+# Классы как зависимости
+
+Прежде чем углубиться в систему **Внедрения Зависимостей**, давайте обновим предыдущий пример.
+
+## `Словарь` из предыдущего примера
+
+В предыдущем примере мы возвращали `словарь` из нашей зависимости:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="9"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="11"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="12"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python hl_lines="7"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python hl_lines="11"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
+ ```
+
+Но затем мы получаем `словарь` в параметре `commons` *функции операции пути*. И мы знаем, что редакторы не могут обеспечить достаточную поддержку для `словаря`, поскольку они не могут знать их ключи и типы значений.
+
+Мы можем сделать лучше...
+
+## Что делает зависимость
+
+До сих пор вы видели зависимости, объявленные как функции.
+
+Но это не единственный способ объявления зависимостей (хотя, вероятно, более распространенный).
+
+Ключевым фактором является то, что зависимость должна быть "вызываемой".
+
+В Python "**вызываемый**" - это все, что Python может "вызвать", как функцию.
+
+Так, если у вас есть объект `something` (который может _не_ быть функцией) и вы можете "вызвать" его (выполнить) как:
+
+```Python
+something()
+```
+
+или
+
+```Python
+something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
+```
+
+в таком случае он является "вызываемым".
+
+## Классы как зависимости
+
+Вы можете заметить, что для создания экземпляра класса в Python используется тот же синтаксис.
+
+Например:
+
+```Python
+class Cat:
+ def __init__(self, name: str):
+ self.name = name
+
+
+fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
+```
+
+В данном случае `fluffy` является экземпляром класса `Cat`.
+
+А чтобы создать `fluffy`, вы "вызываете" `Cat`.
+
+Таким образом, класс в Python также является **вызываемым**.
+
+Тогда в **FastAPI** в качестве зависимости можно использовать класс Python.
+
+На самом деле FastAPI проверяет, что переданный объект является "вызываемым" (функция, класс или что-либо еще) и указаны необходимые для его вызова параметры.
+
+Если вы передаёте что-то, что можно "вызывать" в качестве зависимости в **FastAPI**, то он будет анализировать параметры, необходимые для "вызова" этого объекта и обрабатывать их так же, как параметры *функции операции пути*. Включая подзависимости.
+
+Это относится и к вызываемым объектам без параметров. Работа с ними происходит точно так же, как и для *функций операции пути* без параметров.
+
+Теперь мы можем изменить зависимость `common_parameters`, указанную выше, на класс `CommonQueryParams`:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="11-15"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="11-15"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="12-16"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial002_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python hl_lines="9-13"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python hl_lines="11-15"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial002.py!}
+ ```
+
+Обратите внимание на метод `__init__`, используемый для создания экземпляра класса:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="12"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="12"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="13"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial002_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python hl_lines="10"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python hl_lines="12"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial002.py!}
+ ```
+
+...имеет те же параметры, что и ранее используемая функция `common_parameters`:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="8"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="9"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="10"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python hl_lines="6"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python hl_lines="9"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
+ ```
+
+Эти параметры и будут использоваться **FastAPI** для "решения" зависимости.
+
+В обоих случаях она будет иметь:
+
+* Необязательный параметр запроса `q`, представляющий собой `str`.
+* Параметр запроса `skip`, представляющий собой `int`, по умолчанию `0`.
+* Параметр запроса `limit`, представляющий собой `int`, по умолчанию равный `100`.
+
+В обоих случаях данные будут конвертированы, валидированы, документированы по схеме OpenAPI и т.д.
+
+## Как это использовать
+
+Теперь вы можете объявить свою зависимость, используя этот класс.
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="19"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="19"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="20"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial002_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python hl_lines="17"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial002_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python hl_lines="19"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial002.py!}
+ ```
+
+**FastAPI** вызывает класс `CommonQueryParams`. При этом создается "экземпляр" этого класса, который будет передан в качестве параметра `commons` в вашу функцию.
+
+## Аннотация типа или `Depends`
+
+Обратите внимание, что в приведенном выше коде мы два раза пишем `CommonQueryParams`:
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python
+ commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python
+ commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
+ ```
+
+Последний параметр `CommonQueryParams`, в:
+
+```Python
+... Depends(CommonQueryParams)
+```
+
+...это то, что **FastAPI** будет использовать, чтобы узнать, что является зависимостью.
+
+Из него FastAPI извлечёт объявленные параметры и именно их будет вызывать.
+
+---
+
+В этом случае первый `CommonQueryParams`, в:
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python
+ commons: Annotated[CommonQueryParams, ...
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python
+ commons: CommonQueryParams ...
+ ```
+
+...не имеет никакого специального значения для **FastAPI**. FastAPI не будет использовать его для преобразования данных, валидации и т.д. (поскольку для этого используется `Depends(CommonQueryParams)`).
+
+На самом деле можно написать просто:
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python
+ commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python
+ commons = Depends(CommonQueryParams)
+ ```
+
+...как тут:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="19"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="19"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="20"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial003_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python hl_lines="17"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial003_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python hl_lines="19"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial003.py!}
+ ```
+
+Но объявление типа приветствуется, так как в этом случае ваш редактор будет знать, что будет передано в качестве параметра `commons`, и тогда он сможет помочь вам с автодополнением, проверкой типов и т.д:
+
+
+
+## Сокращение
+
+Но вы видите, что здесь мы имеем некоторое повторение кода, дважды написав `CommonQueryParams`:
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python
+ commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python
+ commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
+ ```
+
+Для случаев, когда зависимостью является *конкретный* класс, который **FastAPI** "вызовет" для создания экземпляра этого класса, можно использовать укороченную запись.
+
+
+Вместо того чтобы писать:
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python
+ commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python
+ commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
+ ```
+
+...следует написать:
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python
+ commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends()]
+ ```
+
+=== "Python 3.6 без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python
+ commons: CommonQueryParams = Depends()
+ ```
+
+Вы объявляете зависимость как тип параметра и используете `Depends()` без какого-либо параметра, вместо того чтобы *снова* писать полный класс внутри `Depends(CommonQueryParams)`.
+
+Аналогичный пример будет выглядеть следующим образом:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="19"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="19"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="20"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial004_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python hl_lines="17"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial004_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Рекомендуется использовать версию с `Annotated` если возможно.
+
+ ```Python hl_lines="19"
+ {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial004.py!}
+ ```
+
+...и **FastAPI** будет знать, что делать.
+
+!!! tip "Подсказка"
+ Если это покажется вам более запутанным, чем полезным, не обращайте внимания, это вам не *нужно*.
+
+ Это просто сокращение. Потому что **FastAPI** заботится о том, чтобы помочь вам свести к минимуму повторение кода.
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/encoder.md b/docs/ru/docs/tutorial/encoder.md
new file mode 100644
index 000000000..c26b2c941
--- /dev/null
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/encoder.md
@@ -0,0 +1,42 @@
+# JSON кодировщик
+
+В некоторых случаях может потребоваться преобразование типа данных (например, Pydantic-модели) в тип, совместимый с JSON (например, `dict`, `list` и т.д.).
+
+Например, если необходимо хранить его в базе данных.
+
+Для этого **FastAPI** предоставляет функцию `jsonable_encoder()`.
+
+## Использование `jsonable_encoder`
+
+Представим, что у вас есть база данных `fake_db`, которая принимает только JSON-совместимые данные.
+
+Например, он не принимает объекты `datetime`, так как они не совместимы с JSON.
+
+В таком случае объект `datetime` следует преобразовать в строку соответствующую формату ISO.
+
+Точно так же эта база данных не может принять Pydantic модель (объект с атрибутами), а только `dict`.
+
+Для этого можно использовать функцию `jsonable_encoder`.
+
+Она принимает объект, например, модель Pydantic, и возвращает его версию, совместимую с JSON:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="4 21"
+ {!> ../../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="5 22"
+ {!> ../../../docs_src/encoder/tutorial001.py!}
+ ```
+
+В данном примере она преобразует Pydantic модель в `dict`, а `datetime` - в `str`.
+
+Результатом её вызова является объект, который может быть закодирован с помощью функции из стандартной библиотеки Python – `json.dumps()`.
+
+Функция не возвращает большой `str`, содержащий данные в формате JSON (в виде строки). Она возвращает стандартную структуру данных Python (например, `dict`) со значениями и подзначениями, которые совместимы с JSON.
+
+!!! note "Технические детали"
+ `jsonable_encoder` фактически используется **FastAPI** внутри системы для преобразования данных. Однако он полезен и во многих других сценариях.
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/handling-errors.md b/docs/ru/docs/tutorial/handling-errors.md
new file mode 100644
index 000000000..f578cf198
--- /dev/null
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/handling-errors.md
@@ -0,0 +1,261 @@
+# Обработка ошибок
+
+Существует множество ситуаций, когда необходимо сообщить об ошибке клиенту, использующему ваш API.
+
+Таким клиентом может быть браузер с фронтендом, чужой код, IoT-устройство и т.д.
+
+Возможно, вам придется сообщить клиенту о следующем:
+
+* Клиент не имеет достаточных привилегий для выполнения данной операции.
+* Клиент не имеет доступа к данному ресурсу.
+* Элемент, к которому клиент пытался получить доступ, не существует.
+* и т.д.
+
+В таких случаях обычно возвращается **HTTP-код статуса ответа** в диапазоне **400** (от 400 до 499).
+
+Они похожи на двухсотые HTTP статус-коды (от 200 до 299), которые означают, что запрос обработан успешно.
+
+Четырёхсотые статус-коды означают, что ошибка произошла по вине клиента.
+
+Помните ли ошибки **"404 Not Found "** (и шутки) ?
+
+## Использование `HTTPException`
+
+Для возврата клиенту HTTP-ответов с ошибками используется `HTTPException`.
+
+### Импортируйте `HTTPException`
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial001.py!}
+```
+
+### Вызовите `HTTPException` в своем коде
+
+`HTTPException` - это обычное исключение Python с дополнительными данными, актуальными для API.
+
+Поскольку это исключение Python, то его не `возвращают`, а `вызывают`.
+
+Это также означает, что если вы находитесь внутри функции, которая вызывается внутри вашей *функции операции пути*, и вы поднимаете `HTTPException` внутри этой функции, то она не будет выполнять остальной код в *функции операции пути*, а сразу завершит запрос и отправит HTTP-ошибку из `HTTPException` клиенту.
+
+О том, насколько выгоднее `вызывать` исключение, чем `возвращать` значение, будет рассказано в разделе, посвященном зависимостям и безопасности.
+
+В данном примере, когда клиент запрашивает элемент по несуществующему ID, возникает исключение со статус-кодом `404`:
+
+```Python hl_lines="11"
+{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial001.py!}
+```
+
+### Возвращаемый ответ
+
+Если клиент запросит `http://example.com/items/foo` (`item_id` `"foo"`), то он получит статус-код 200 и ответ в формате JSON:
+
+```JSON
+{
+ "item": "The Foo Wrestlers"
+}
+```
+
+Но если клиент запросит `http://example.com/items/bar` (несуществующий `item_id` `"bar"`), то он получит статус-код 404 (ошибка "не найдено") и JSON-ответ в виде:
+
+```JSON
+{
+ "detail": "Item not found"
+}
+```
+
+!!! tip "Подсказка"
+ При вызове `HTTPException` в качестве параметра `detail` можно передавать любое значение, которое может быть преобразовано в JSON, а не только `str`.
+
+ Вы можете передать `dict`, `list` и т.д.
+
+ Они автоматически обрабатываются **FastAPI** и преобразуются в JSON.
+
+## Добавление пользовательских заголовков
+
+В некоторых ситуациях полезно иметь возможность добавлять пользовательские заголовки к ошибке HTTP. Например, для некоторых типов безопасности.
+
+Скорее всего, вам не потребуется использовать его непосредственно в коде.
+
+Но в случае, если это необходимо для продвинутого сценария, можно добавить пользовательские заголовки:
+
+```Python hl_lines="14"
+{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial002.py!}
+```
+
+## Установка пользовательских обработчиков исключений
+
+Вы можете добавить пользовательские обработчики исключений с помощью то же самое исключение - утилиты от Starlette.
+
+Допустим, у вас есть пользовательское исключение `UnicornException`, которое вы (или используемая вами библиотека) можете `вызвать`.
+
+И вы хотите обрабатывать это исключение глобально с помощью FastAPI.
+
+Можно добавить собственный обработчик исключений с помощью `@app.exception_handler()`:
+
+```Python hl_lines="5-7 13-18 24"
+{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial003.py!}
+```
+
+Здесь, если запросить `/unicorns/yolo`, то *операция пути* вызовет `UnicornException`.
+
+Но оно будет обработано `unicorn_exception_handler`.
+
+Таким образом, вы получите чистую ошибку с кодом состояния HTTP `418` и содержимым JSON:
+
+```JSON
+{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
+```
+
+!!! note "Технические детали"
+ Также можно использовать `from starlette.requests import Request` и `from starlette.responses import JSONResponse`.
+
+ **FastAPI** предоставляет тот же `starlette.responses`, что и `fastapi.responses`, просто для удобства разработчика. Однако большинство доступных ответов поступает непосредственно из Starlette. То же самое касается и `Request`.
+
+## Переопределение стандартных обработчиков исключений
+
+**FastAPI** имеет некоторые обработчики исключений по умолчанию.
+
+Эти обработчики отвечают за возврат стандартных JSON-ответов при `вызове` `HTTPException` и при наличии в запросе недопустимых данных.
+
+Вы можете переопределить эти обработчики исключений на свои собственные.
+
+### Переопределение исключений проверки запроса
+
+Когда запрос содержит недопустимые данные, **FastAPI** внутренне вызывает ошибку `RequestValidationError`.
+
+А также включает в себя обработчик исключений по умолчанию.
+
+Чтобы переопределить его, импортируйте `RequestValidationError` и используйте его с `@app.exception_handler(RequestValidationError)` для создания обработчика исключений.
+
+Обработчик исключения получит объект `Request` и исключение.
+
+```Python hl_lines="2 14-16"
+{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial004.py!}
+```
+
+Теперь, если перейти к `/items/foo`, то вместо стандартной JSON-ошибки с:
+
+```JSON
+{
+ "detail": [
+ {
+ "loc": [
+ "path",
+ "item_id"
+ ],
+ "msg": "value is not a valid integer",
+ "type": "type_error.integer"
+ }
+ ]
+}
+```
+
+вы получите текстовую версию:
+
+```
+1 validation error
+path -> item_id
+ value is not a valid integer (type=type_error.integer)
+```
+
+#### `RequestValidationError` или `ValidationError`
+
+!!! warning "Внимание"
+ Это технические детали, которые можно пропустить, если они не важны для вас сейчас.
+
+`RequestValidationError` является подклассом Pydantic `ValidationError`.
+
+**FastAPI** использует его для того, чтобы, если вы используете Pydantic-модель в `response_model`, и ваши данные содержат ошибку, вы увидели ошибку в журнале.
+
+Но клиент/пользователь этого не увидит. Вместо этого клиент получит сообщение "Internal Server Error" с кодом состояния HTTP `500`.
+
+Так и должно быть, потому что если в вашем *ответе* или где-либо в вашем коде (не в *запросе* клиента) возникает Pydantic `ValidationError`, то это действительно ошибка в вашем коде.
+
+И пока вы не устраните ошибку, ваши клиенты/пользователи не должны иметь доступа к внутренней информации о ней, так как это может привести к уязвимости в системе безопасности.
+
+### Переопределите обработчик ошибок `HTTPException`
+
+Аналогичным образом можно переопределить обработчик `HTTPException`.
+
+Например, для этих ошибок можно вернуть обычный текстовый ответ вместо JSON:
+
+```Python hl_lines="3-4 9-11 22"
+{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial004.py!}
+```
+
+!!! note "Технические детали"
+ Можно также использовать `from starlette.responses import PlainTextResponse`.
+
+ **FastAPI** предоставляет тот же `starlette.responses`, что и `fastapi.responses`, просто для удобства разработчика. Однако большинство доступных ответов поступает непосредственно из Starlette.
+
+### Используйте тело `RequestValidationError`
+
+Ошибка `RequestValidationError` содержит полученное `тело` с недопустимыми данными.
+
+Вы можете использовать его при разработке приложения для регистрации тела и его отладки, возврата пользователю и т.д.
+
+```Python hl_lines="14"
+{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial005.py!}
+```
+
+Теперь попробуйте отправить недействительный элемент, например:
+
+```JSON
+{
+ "title": "towel",
+ "size": "XL"
+}
+```
+
+Вы получите ответ о том, что данные недействительны, содержащий следующее тело:
+
+```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"
+ }
+}
+```
+
+#### `HTTPException` в FastAPI или в Starlette
+
+**FastAPI** имеет собственный `HTTPException`.
+
+Класс ошибок **FastAPI** `HTTPException` наследует от класса ошибок Starlette `HTTPException`.
+
+Единственное отличие заключается в том, что `HTTPException` от **FastAPI** позволяет добавлять заголовки, которые будут включены в ответ.
+
+Он необходим/используется внутри системы для OAuth 2.0 и некоторых утилит безопасности.
+
+Таким образом, вы можете продолжать вызывать `HTTPException` от **FastAPI** как обычно в своем коде.
+
+Но когда вы регистрируете обработчик исключений, вы должны зарегистрировать его для `HTTPException` от Starlette.
+
+Таким образом, если какая-либо часть внутреннего кода Starlette, расширение или плагин Starlette вызовет исключение Starlette `HTTPException`, ваш обработчик сможет перехватить и обработать его.
+
+В данном примере, чтобы иметь возможность использовать оба `HTTPException` в одном коде, исключения Starlette переименованы в `StarletteHTTPException`:
+
+```Python
+from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
+```
+
+### Переиспользование обработчиков исключений **FastAPI**
+
+Если вы хотите использовать исключение вместе с теми же обработчиками исключений по умолчанию из **FastAPI**, вы можете импортировать и повторно использовать обработчики исключений по умолчанию из `fastapi.exception_handlers`:
+
+```Python hl_lines="2-5 15 21"
+{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial006.py!}
+```
+
+В этом примере вы просто `выводите в терминал` ошибку с очень выразительным сообщением, но идея вам понятна. Вы можете использовать исключение, а затем просто повторно использовать стандартные обработчики исключений.
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/request-files.md b/docs/ru/docs/tutorial/request-files.md
new file mode 100644
index 000000000..00f8c8377
--- /dev/null
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/request-files.md
@@ -0,0 +1,314 @@
+# Загрузка файлов
+
+Используя класс `File`, мы можем позволить клиентам загружать файлы.
+
+!!! info "Дополнительная информация"
+ Чтобы получать загруженные файлы, сначала установите `python-multipart`.
+
+ Например: `pip install python-multipart`.
+
+ Это связано с тем, что загружаемые файлы передаются как данные формы.
+
+## Импорт `File`
+
+Импортируйте `File` и `UploadFile` из модуля `fastapi`:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="3"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="1"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.
+
+ ```Python hl_lines="1"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001.py!}
+ ```
+
+## Определите параметры `File`
+
+Создайте параметры `File` так же, как вы это делаете для `Body` или `Form`:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="9"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="8"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.
+
+ ```Python hl_lines="7"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001.py!}
+ ```
+
+!!! info "Дополнительная информация"
+ `File` - это класс, который наследуется непосредственно от `Form`.
+
+ Но помните, что когда вы импортируете `Query`, `Path`, `File` и другие из `fastapi`, на самом деле это функции, которые возвращают специальные классы.
+
+!!! tip "Подсказка"
+ Для объявления тела файла необходимо использовать `File`, поскольку в противном случае параметры будут интерпретироваться как параметры запроса или параметры тела (JSON).
+
+Файлы будут загружены как данные формы.
+
+Если вы объявите тип параметра у *функции операции пути* как `bytes`, то **FastAPI** прочитает файл за вас, и вы получите его содержимое в виде `bytes`.
+
+Следует иметь в виду, что все содержимое будет храниться в памяти. Это хорошо подходит для небольших файлов.
+
+Однако возможны случаи, когда использование `UploadFile` может оказаться полезным.
+
+## Загрузка файла с помощью `UploadFile`
+
+Определите параметр файла с типом `UploadFile`:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="14"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="13"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.
+
+ ```Python hl_lines="12"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001.py!}
+ ```
+
+Использование `UploadFile` имеет ряд преимуществ перед `bytes`:
+
+* Использовать `File()` в значении параметра по умолчанию не обязательно.
+* При этом используется "буферный" файл:
+ * Файл, хранящийся в памяти до максимального предела размера, после преодоления которого он будет храниться на диске.
+* Это означает, что он будет хорошо работать с большими файлами, такими как изображения, видео, большие бинарные файлы и т.д., не потребляя при этом всю память.
+* Из загруженного файла можно получить метаданные.
+* Он реализует file-like `async` интерфейс.
+* Он предоставляет реальный объект Python `SpooledTemporaryFile` который вы можете передать непосредственно другим библиотекам, которые ожидают файл в качестве объекта.
+
+### `UploadFile`
+
+`UploadFile` имеет следующие атрибуты:
+
+* `filename`: Строка `str` с исходным именем файла, который был загружен (например, `myimage.jpg`).
+* `content_type`: Строка `str` с типом содержимого (MIME type / media type) (например, `image/jpeg`).
+* `file`: `SpooledTemporaryFile` (a file-like объект). Это фактический файл Python, который можно передавать непосредственно другим функциям или библиотекам, ожидающим файл в качестве объекта.
+
+`UploadFile` имеет следующие методы `async`. Все они вызывают соответствующие файловые методы (используя внутренний SpooledTemporaryFile).
+
+* `write(data)`: Записать данные `data` (`str` или `bytes`) в файл.
+* `read(size)`: Прочитать количество `size` (`int`) байт/символов из файла.
+* `seek(offset)`: Перейти к байту на позиции `offset` (`int`) в файле.
+ * Наример, `await myfile.seek(0)` перейдет к началу файла.
+ * Это особенно удобно, если вы один раз выполнили команду `await myfile.read()`, а затем вам нужно прочитать содержимое файла еще раз.
+* `close()`: Закрыть файл.
+
+Поскольку все эти методы являются `async` методами, вам следует использовать "await" вместе с ними.
+
+Например, внутри `async` *функции операции пути* можно получить содержимое с помощью:
+
+```Python
+contents = await myfile.read()
+```
+
+Если вы находитесь внутри обычной `def` *функции операции пути*, можно получить прямой доступ к файлу `UploadFile.file`, например:
+
+```Python
+contents = myfile.file.read()
+```
+
+!!! note "Технические детали `async`"
+ При использовании методов `async` **FastAPI** запускает файловые методы в пуле потоков и ожидает их.
+
+!!! note "Технические детали Starlette"
+ **FastAPI** наследует `UploadFile` непосредственно из **Starlette**, но добавляет некоторые детали для совместимости с **Pydantic** и другими частями FastAPI.
+
+## Про данные формы ("Form Data")
+
+Способ, которым HTML-формы (``) отправляют данные на сервер, обычно использует "специальную" кодировку для этих данных, отличную от JSON.
+
+**FastAPI** позаботится о том, чтобы считать эти данные из нужного места, а не из JSON.
+
+!!! note "Технические детали"
+ Данные из форм обычно кодируются с использованием "media type" `application/x-www-form-urlencoded` когда он не включает файлы.
+
+ Но когда форма включает файлы, она кодируется как multipart/form-data. Если вы используете `File`, **FastAPI** будет знать, что ему нужно получить файлы из нужной части тела.
+
+ Если вы хотите узнать больше об этих кодировках и полях форм, перейдите по ссылке MDN web docs for POST.
+
+!!! warning "Внимание"
+ В операции *функции операции пути* можно объявить несколько параметров `File` и `Form`, но нельзя также объявлять поля `Body`, которые предполагается получить в виде JSON, поскольку тело запроса будет закодировано с помощью `multipart/form-data`, а не `application/json`.
+
+ Это не является ограничением **FastAPI**, это часть протокола HTTP.
+
+## Необязательная загрузка файлов
+
+Вы можете сделать загрузку файла необязательной, используя стандартные аннотации типов и установив значение по умолчанию `None`:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="9 17"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="9 17"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="10 18"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.
+
+ ```Python hl_lines="7 15"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001_02_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.
+
+ ```Python hl_lines="9 17"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001_02.py!}
+ ```
+
+## `UploadFile` с дополнительными метаданными
+
+Вы также можете использовать `File()` вместе с `UploadFile`, например, для установки дополнительных метаданных:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="9 15"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="8 14"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.
+
+ ```Python hl_lines="7 13"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial001_03.py!}
+ ```
+
+## Загрузка нескольких файлов
+
+Можно одновременно загружать несколько файлов.
+
+Они будут связаны с одним и тем же "полем формы", отправляемым с помощью данных формы.
+
+Для этого необходимо объявить список `bytes` или `UploadFile`:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="10 15"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="11 16"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial002_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.
+
+ ```Python hl_lines="8 13"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial002_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.
+
+ ```Python hl_lines="10 15"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial002.py!}
+ ```
+
+Вы получите, как и было объявлено, список `list` из `bytes` или `UploadFile`.
+
+!!! note "Technical Details"
+ Можно также использовать `from starlette.responses import HTMLResponse`.
+
+ **FastAPI** предоставляет тот же `starlette.responses`, что и `fastapi.responses`, просто для удобства разработчика. Однако большинство доступных ответов поступает непосредственно из Starlette.
+
+### Загрузка нескольких файлов с дополнительными метаданными
+
+Так же, как и раньше, вы можете использовать `File()` для задания дополнительных параметров, даже для `UploadFile`:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="11 18-20"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="12 19-21"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial003_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.
+
+ ```Python hl_lines="9 16"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial003_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.
+
+ ```Python hl_lines="11 18"
+ {!> ../../../docs_src/request_files/tutorial003.py!}
+ ```
+
+## Резюме
+
+Используйте `File`, `bytes` и `UploadFile` для работы с файлами, которые будут загружаться и передаваться в виде данных формы.
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/request-forms-and-files.md b/docs/ru/docs/tutorial/request-forms-and-files.md
new file mode 100644
index 000000000..3f587c38a
--- /dev/null
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/request-forms-and-files.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+# Файлы и формы в запросе
+
+Вы можете определять файлы и поля формы одновременно, используя `File` и `Form`.
+
+!!! info "Дополнительная информация"
+ Чтобы получать загруженные файлы и/или данные форм, сначала установите `python-multipart`.
+
+ Например: `pip install python-multipart`.
+
+## Импортируйте `File` и `Form`
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="3"
+ {!> ../../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="1"
+ {!> ../../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.
+
+ ```Python hl_lines="1"
+ {!> ../../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001.py!}
+ ```
+
+## Определите параметры `File` и `Form`
+
+Создайте параметры файла и формы таким же образом, как для `Body` или `Query`:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="10-12"
+ {!> ../../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+ ```Python hl_lines="9-11"
+ {!> ../../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.6+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.
+
+ ```Python hl_lines="8"
+ {!> ../../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001.py!}
+ ```
+
+Файлы и поля формы будут загружены в виде данных формы, и вы получите файлы и поля формы.
+
+Вы можете объявить некоторые файлы как `bytes`, а некоторые - как `UploadFile`.
+
+!!! warning "Внимание"
+ Вы можете объявить несколько параметров `File` и `Form` в операции *path*, но вы не можете также объявить поля `Body`, которые вы ожидаете получить в виде JSON, так как запрос будет иметь тело, закодированное с помощью `multipart/form-data` вместо `application/json`.
+
+ Это не ограничение **Fast API**, это часть протокола HTTP.
+
+## Резюме
+
+Используйте `File` и `Form` вместе, когда необходимо получить данные и файлы в одном запросе.
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/security/first-steps.md b/docs/ru/docs/tutorial/security/first-steps.md
new file mode 100644
index 000000000..b70a60a38
--- /dev/null
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/security/first-steps.md
@@ -0,0 +1,232 @@
+# Безопасность - первые шаги
+
+Представим, что у вас есть свой **бэкенд** API на некотором домене.
+
+И у вас есть **фронтенд** на другом домене или на другом пути того же домена (или в мобильном приложении).
+
+И вы хотите иметь возможность аутентификации фронтенда с бэкендом, используя **имя пользователя** и **пароль**.
+
+Мы можем использовать **OAuth2** для создания такой системы с помощью **FastAPI**.
+
+Но давайте избавим вас от необходимости читать всю длинную спецификацию, чтобы найти те небольшие кусочки информации, которые вам нужны.
+
+Для работы с безопасностью воспользуемся средствами, предоставленными **FastAPI**.
+
+## Как это выглядит
+
+Давайте сначала просто воспользуемся кодом и посмотрим, как он работает, а затем детально разберём, что происходит.
+
+## Создание `main.py`
+
+Скопируйте пример в файл `main.py`:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.
+
+ ```Python
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial001.py!}
+ ```
+
+
+## Запуск
+
+!!! info "Дополнительная информация"
+ Вначале, установите библиотеку `python-multipart`.
+
+ А именно: `pip install python-multipart`.
+
+ Это связано с тем, что **OAuth2** использует "данные формы" для передачи `имени пользователя` и `пароля`.
+
+Запустите ваш сервер:
+
+
+
+!!! check "Кнопка авторизации!"
+ У вас уже появилась новая кнопка "Authorize".
+
+ А у *операции пути* теперь появился маленький замочек в правом верхнем углу, на который можно нажать.
+
+При нажатии на нее появляется небольшая форма авторизации, в которую нужно ввести `имя пользователя` и `пароль` (и другие необязательные поля):
+
+
+
+!!! note "Технические детали"
+ Неважно, что вы введете в форму, она пока не будет работать. Но мы к этому еще придем.
+
+Конечно, это не фронтенд для конечных пользователей, но это отличный автоматический инструмент для интерактивного документирования всех ваших API.
+
+Он может использоваться командой фронтенда (которой можете быть и вы сами).
+
+Он может быть использован сторонними приложениями и системами.
+
+Кроме того, его можно использовать самостоятельно для отладки, проверки и тестирования одного и того же приложения.
+
+## Аутентификация по паролю
+
+Теперь давайте вернемся немного назад и разберемся, что же это такое.
+
+Аутентификация по паролю является одним из способов, определенных в OAuth2, для обеспечения безопасности и аутентификации.
+
+OAuth2 был разработан для того, чтобы бэкэнд или API были независимы от сервера, который аутентифицирует пользователя.
+
+Но в нашем случае одно и то же приложение **FastAPI** будет работать с API и аутентификацией.
+
+Итак, рассмотрим его с этой упрощенной точки зрения:
+
+* Пользователь вводит на фронтенде `имя пользователя` и `пароль` и нажимает `Enter`.
+* Фронтенд (работающий в браузере пользователя) отправляет эти `имя пользователя` и `пароль` на определенный URL в нашем API (объявленный с помощью параметра `tokenUrl="token"`).
+* API проверяет эти `имя пользователя` и `пароль` и выдает в ответ "токен" (мы еще не реализовали ничего из этого).
+ * "Токен" - это просто строка с некоторым содержимым, которое мы можем использовать позже для верификации пользователя.
+ * Обычно срок действия токена истекает через некоторое время.
+ * Таким образом, пользователю придется снова войти в систему в какой-то момент времени.
+ * И если токен будет украден, то риск будет меньше, так как он не похож на постоянный ключ, который будет работать вечно (в большинстве случаев).
+* Фронтенд временно хранит этот токен в каком-то месте.
+* Пользователь щелкает мышью на фронтенде, чтобы перейти в другой раздел на фронтенде.
+* Фронтенду необходимо получить дополнительные данные из API.
+ * Но для этого необходима аутентификация для конкретной конечной точки.
+ * Поэтому для аутентификации в нашем API он посылает заголовок `Authorization` со значением `Bearer` плюс сам токен.
+ * Если токен содержит `foobar`, то содержание заголовка `Authorization` будет таким: `Bearer foobar`.
+
+## Класс `OAuth2PasswordBearer` в **FastAPI**
+
+**FastAPI** предоставляет несколько средств на разных уровнях абстракции для реализации этих функций безопасности.
+
+В данном примере мы будем использовать **OAuth2**, с аутентификацией по паролю, используя токен **Bearer**. Для этого мы используем класс `OAuth2PasswordBearer`.
+
+!!! info "Дополнительная информация"
+ Токен "bearer" - не единственный вариант, но для нашего случая он является наилучшим.
+
+ И это может быть лучшим вариантом для большинства случаев использования, если только вы не являетесь экспертом в области OAuth2 и точно знаете, почему вам лучше подходит какой-то другой вариант.
+
+ В этом случае **FastAPI** также предоставляет инструменты для его реализации.
+
+При создании экземпляра класса `OAuth2PasswordBearer` мы передаем в него параметр `tokenUrl`. Этот параметр содержит URL, который клиент (фронтенд, работающий в браузере пользователя) будет использовать для отправки `имени пользователя` и `пароля` с целью получения токена.
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="8"
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="7"
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.
+
+ ```Python hl_lines="6"
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial001.py!}
+ ```
+
+!!! tip "Подсказка"
+ Здесь `tokenUrl="token"` ссылается на относительный URL `token`, который мы еще не создали. Поскольку это относительный URL, он эквивалентен `./token`.
+
+ Поскольку мы используем относительный URL, если ваш API расположен по адресу `https://example.com/`, то он будет ссылаться на `https://example.com/token`. Если же ваш API расположен по адресу `https://example.com/api/v1/`, то он будет ссылаться на `https://example.com/api/v1/token`.
+
+ Использование относительного URL важно для того, чтобы ваше приложение продолжало работать даже в таких сложных случаях, как оно находится [за прокси-сервером](../../advanced/behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}.
+
+Этот параметр не создает конечную точку / *операцию пути*, а объявляет, что URL `/token` будет таким, который клиент должен использовать для получения токена. Эта информация используется в OpenAPI, а затем в интерактивных системах документации API.
+
+Вскоре мы создадим и саму операцию пути.
+
+!!! info "Дополнительная информация"
+ Если вы очень строгий "питонист", то вам может не понравиться стиль названия параметра `tokenUrl` вместо `token_url`.
+
+ Это связано с тем, что тут используется то же имя, что и в спецификации OpenAPI. Таким образом, если вам необходимо более подробно изучить какую-либо из этих схем безопасности, вы можете просто использовать копирование/вставку, чтобы найти дополнительную информацию о ней.
+
+Переменная `oauth2_scheme` является экземпляром `OAuth2PasswordBearer`, но она также является "вызываемой".
+
+Ее можно вызвать следующим образом:
+
+```Python
+oauth2_scheme(some, parameters)
+```
+
+Поэтому ее можно использовать вместе с `Depends`.
+
+### Использование
+
+Теперь вы можете передать ваш `oauth2_scheme` в зависимость с помощью `Depends`.
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="12"
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="11"
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+ без Annotated"
+
+ !!! tip "Подсказка"
+ Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.
+
+ ```Python hl_lines="10"
+ {!> ../../../docs_src/security/tutorial001.py!}
+ ```
+
+Эта зависимость будет предоставлять `строку`, которая присваивается параметру `token` в *функции операции пути*.
+
+**FastAPI** будет знать, что он может использовать эту зависимость для определения "схемы безопасности" в схеме OpenAPI (и автоматической документации по API).
+
+!!! info "Технические детали"
+ **FastAPI** будет знать, что он может использовать класс `OAuth2PasswordBearer` (объявленный в зависимости) для определения схемы безопасности в OpenAPI, поскольку он наследуется от `fastapi.security.oauth2.OAuth2`, который, в свою очередь, наследуется от `fastapi.security.base.SecurityBase`.
+
+ Все утилиты безопасности, интегрируемые в OpenAPI (и автоматическая документация по API), наследуются от `SecurityBase`, поэтому **FastAPI** может знать, как интегрировать их в OpenAPI.
+
+## Что он делает
+
+Он будет искать в запросе заголовок `Authorization` и проверять, содержит ли он значение `Bearer` с некоторым токеном, и возвращать токен в виде `строки`.
+
+Если он не видит заголовка `Authorization` или значение не имеет токена `Bearer`, то в ответ будет выдана ошибка с кодом состояния 401 (`UNAUTHORIZED`).
+
+Для возврата ошибки даже не нужно проверять, существует ли токен. Вы можете быть уверены, что если ваша функция будет выполнилась, то в этом токене есть `строка`.
+
+Проверить это можно уже сейчас в интерактивной документации:
+
+
+
+Мы пока не проверяем валидность токена, но для начала неплохо.
+
+## Резюме
+
+Таким образом, всего за 3-4 дополнительные строки вы получаете некую примитивную форму защиты.
diff --git a/docs/tr/docs/about/index.md b/docs/tr/docs/about/index.md
new file mode 100644
index 000000000..e9dee5217
--- /dev/null
+++ b/docs/tr/docs/about/index.md
@@ -0,0 +1,3 @@
+# Hakkında
+
+FastAPI, tasarımı, ilham kaynağı ve daha fazlası hakkında. 🤓
diff --git a/docs/tr/docs/alternatives.md b/docs/tr/docs/alternatives.md
new file mode 100644
index 000000000..9c69503c9
--- /dev/null
+++ b/docs/tr/docs/alternatives.md
@@ -0,0 +1,409 @@
+# Alternatifler, İlham Kaynakları ve Karşılaştırmalar
+
+**FastAPI**'ya neler ilham verdi? Diğer alternatiflerle karşılaştırıldığında farkları neler? **FastAPI** diğer alternatiflerinden neler öğrendi?
+
+## Giriş
+
+Başkalarının daha önceki çalışmaları olmasaydı, **FastAPI** var olmazdı.
+
+Geçmişte oluşturulan pek çok araç **FastAPI**'a ilham kaynağı olmuştur.
+
+Yıllardır yeni bir framework oluşturmaktan kaçınıyordum. Başlangıçta **FastAPI**'ın çözdüğü sorunları çözebilmek için pek çok farklı framework, eklenti ve araç kullanmayı denedim.
+
+Ancak bir noktada, geçmişteki diğer araçlardan en iyi fikirleri alarak bütün bu çözümleri kapsayan, ayrıca bütün bunları Python'ın daha önce mevcut olmayan özelliklerini (Python 3.6+ ile gelen tip belirteçleri) kullanarak yapan bir şey üretmekten başka seçenek kalmamıştı.
+
+## Daha Önce Geliştirilen Araçlar
+
+### Django
+
+Django geniş çapta güvenilen, Python ekosistemindeki en popüler web framework'üdür. Instagram gibi sistemleri geliştirmede kullanılmıştır.
+
+MySQL ve PostgreSQL gibi ilişkisel veritabanlarıyla nispeten sıkı bir şekilde bağlantılıdır. Bu nedenle Couchbase, MongoDB ve Cassandra gibi NoSQL veritabanlarını ana veritabanı motoru olarak kullanmak pek de kolay değil.
+
+Modern ön uçlarda (React, Vue.js ve Angular gibi) veya diğer sistemler (örneğin nesnelerin interneti cihazları) tarafından kullanılan API'lar yerine arka uçta HTML üretmek için oluşturuldu.
+
+### Django REST Framework
+
+Django REST framework'ü, Django'nun API kabiliyetlerini arttırmak için arka planda Django kullanan esnek bir araç grubu olarak oluşturuldu.
+
+Üstelik Mozilla, Red Hat ve Eventbrite gibi pek çok şirket tarafından kullanılıyor.
+
+**Otomatik API dökümantasyonu**nun ilk örneklerinden biri olduğu için, **FastAPI** arayışına ilham veren ilk fikirlerden biri oldu.
+
+!!! note "Not"
+ Django REST Framework'ü, aynı zamanda **FastAPI**'ın dayandığı Starlette ve Uvicorn'un da yaratıcısı olan Tom Christie tarafından geliştirildi.
+
+!!! check "**FastAPI**'a nasıl ilham verdi?"
+ Kullanıcılar için otomatik API dökümantasyonu sunan bir web arayüzüne sahip olmalı.
+
+### Flask
+
+Flask bir mikro framework olduğundan Django gibi framework'lerin aksine veritabanı entegrasyonu gibi Django ile gelen pek çok özelliği direkt barındırmaz.
+
+Sağladığı basitlik ve esneklik NoSQL veritabanlarını ana veritabanı sistemi olarak kullanmak gibi şeyler yapmaya olanak sağlar.
+
+Yapısı oldukça basit olduğundan öğrenmesi de nispeten basittir, tabii dökümantasyonu bazı noktalarda biraz teknik hale geliyor.
+
+Ayrıca Django ile birlikte gelen veritabanı, kullanıcı yönetimi ve diğer pek çok özelliğe ihtiyaç duymayan uygulamalarda da yaygın olarak kullanılıyor. Ancak bu tür özelliklerin pek çoğu eklentiler ile eklenebiliyor.
+
+Uygulama parçalarının böyle ayrılıyor oluşu ve istenilen özelliklerle genişletilebilecek bir mikro framework olmak tam da benim istediğim bir özellikti.
+
+Flask'ın basitliği göz önünde bulundurulduğu zaman, API geliştirmek için iyi bir seçim gibi görünüyordu. Sıradaki şey ise Flask için bir "Django REST Framework"!
+
+!!! check "**FastAPI**'a nasıl ilham verdi?"
+ Gereken araçları ve parçaları birleştirip eşleştirmeyi kolaylaştıracak bir mikro framework olmalı.
+
+ Basit ve kullanması kolay bir yönlendirme sistemine sahip olmalı.
+
+### Requests
+
+**FastAPI** aslında **Requests**'in bir alternatifi değil. İkisininde kapsamı oldukça farklı.
+
+Aslında Requests'i bir FastAPI uygulamasının *içinde* kullanmak daha olağan olurdu.
+
+Ama yine de, FastAPI, Requests'ten oldukça ilham aldı.
+
+**Requests**, API'lar ile bir istemci olarak *etkileşime geçmeyi* sağlayan bir kütüphaneyken **FastAPI** bir sunucu olarak API'lar oluşturmaya yarar.
+
+Öyle ya da böyle zıt uçlarda olmalarına rağmen birbirlerini tamamlıyorlar.
+
+Requests oldukça basit ve sezgisel bir tasarıma sahip, kullanması da mantıklı varsayılan değerlerle oldukça kolay. Ama aynı zamanda çok güçlü ve gayet özelleştirilebilir.
+
+Bu yüzden resmi web sitede de söylendiği gibi:
+
+> Requests, tüm zamanların en çok indirilen Python paketlerinden biridir.
+
+Kullanım şekli oldukça basit. Örneğin bir `GET` isteği yapmak için aşağıdaki yeterli:
+
+```Python
+response = requests.get("http://example.com/some/url")
+```
+
+Bunun FastAPI'deki API *yol işlemi* şöyle görünür:
+
+```Python hl_lines="1"
+@app.get("/some/url")
+def read_url():
+ return {"message": "Hello World!"}
+```
+
+`requests.get(...)` ile `@app.get(...)` arasındaki benzerliklere bakın.
+
+!!! check "**FastAPI**'a nasıl ilham verdi?"
+ * Basit ve sezgisel bir API'ya sahip olmalı.
+ * HTTP metot isimlerini (işlemlerini) anlaşılır olacak bir şekilde, direkt kullanmalı.
+ * Mantıklı varsayılan değerlere ve buna rağmen güçlü bir özelleştirme desteğine sahip olmalı.
+
+### Swagger / OpenAPI
+
+Benim Django REST Framework'ünden istediğim ana özellik otomatik API dökümantasyonuydu.
+
+Daha sonra API'ları dökümanlamak için Swagger adında JSON (veya JSON'un bir uzantısı olan YAML'ı) kullanan bir standart olduğunu buldum.
+
+Üstelik Swagger API'ları için zaten halihazırda oluşturulmuş bir web arayüzü vardı. Yani, bir API için Swagger dökümantasyonu oluşturmak bu arayüzü otomatik olarak kullanabilmek demekti.
+
+Swagger bir noktada Linux Foundation'a verildi ve adı OpenAPI olarak değiştirildi.
+
+İşte bu yüzden versiyon 2.0 hakkında konuşurken "Swagger", versiyon 3 ve üzeri için ise "OpenAPI" adını kullanmak daha yaygın.
+
+!!! check "**FastAPI**'a nasıl ilham verdi?"
+ API spesifikasyonları için özel bir şema yerine bir açık standart benimseyip kullanmalı.
+
+ Ayrıca standarda bağlı kullanıcı arayüzü araçlarını entegre etmeli:
+
+ * Swagger UI
+ * ReDoc
+
+ Yukarıdaki ikisi oldukça popüler ve istikrarlı olduğu için seçildi, ancak hızlı bir araştırma yaparak **FastAPI** ile kullanabileceğiniz pek çok OpenAPI alternatifi arayüz bulabilirsiniz.
+
+### Flask REST framework'leri
+
+Pek çok Flask REST framework'ü var, fakat bunları biraz araştırdıktan sonra pek çoğunun artık geliştirilmediğini ve göze batan bazı sorunlarının olduğunu gördüm.
+
+### Marshmallow
+
+API sistemlerine gereken ana özelliklerden biri de koddan veriyi alıp ağ üzerinde gönderilebilecek bir şeye çevirmek, yani veri dönüşümü. Bu işleme veritabanındaki veriyi içeren bir objeyi JSON objesine çevirmek, `datetime` objelerini metinlere çevirmek gibi örnekler verilebilir.
+
+API'lara gereken bir diğer büyük özellik ise veri doğrulamadır, yani verinin çeşitli parametrelere bağlı olarak doğru ve tutarlı olduğundan emin olmaktır. Örneğin bir alanın `int` olmasına karar verdiniz, daha sonra rastgele bir metin değeri almasını istemezsiniz. Bu özellikle sisteme dışarıdan gelen veri için kullanışlı bir özellik oluyor.
+
+Bir veri doğrulama sistemi olmazsa bütün bu kontrolleri koda dökerek kendiniz yapmak zorunda kalırdınız.
+
+Marshmallow bu özellikleri sağlamak için geliştirilmişti. Benim de geçmişte oldukça sık kullandığım harika bir kütüphanedir.
+
+Ama... Python'un tip belirteçleri gelmeden önce oluşturulmuştu. Yani her şemayı tanımlamak için Marshmallow'un sunduğu spesifik araçları ve sınıfları kullanmanız gerekiyordu.
+
+!!! check "**FastAPI**'a nasıl ilham verdi?"
+ Kod kullanarak otomatik olarak veri tipini ve veri doğrulamayı belirten "şemalar" tanımlamalı.
+
+### Webargs
+
+API'ların ihtiyacı olan bir diğer önemli özellik ise gelen isteklerdeki verileri Python objelerine ayrıştırabilmektir.
+
+Webargs, Flask gibi bir kaç framework'ün üzerinde bunu sağlamak için geliştirilen bir araçtır.
+
+Veri doğrulama için arka planda Marshmallow kullanıyor, hatta aynı geliştiriciler tarafından oluşturuldu.
+
+Webargs da harika bir araç ve onu da geçmişte henüz **FastAPI** yokken çok kullandım.
+
+!!! info "Bilgi"
+ Webargs aynı Marshmallow geliştirileri tarafından oluşturuldu.
+
+!!! check "**FastAPI**'a nasıl ilham verdi?"
+ Gelen istek verisi için otomatik veri doğrulamaya sahip olmalı.
+
+### APISpec
+
+Marshmallow ve Webargs eklentiler olarak; veri doğrulama, ayrıştırma ve dönüştürmeyi sağlıyor.
+
+Ancak dökümantasyondan hala ses seda yok. Daha sonrasında ise APISpec geldi.
+
+APISpec pek çok framework için bir eklenti olarak kullanılıyor (Starlette için de bir eklentisi var).
+
+Şemanın tanımını yol'a istek geldiğinde çalışan her bir fonksiyonun döküman dizesinin içine YAML formatında olacak şekilde yazıyorsunuz o da OpenAPI şemaları üretiyor.
+
+Flask, Starlette, Responder ve benzerlerinde bu şekilde çalışıyor.
+
+Fakat sonrasında yine mikro sözdizimi problemiyle karşılaşıyoruz. Python metinlerinin içinde koskoca bir YAML oluyor.
+
+Editör bu konuda pek yardımcı olamaz. Üstelik eğer parametreleri ya da Marshmallow şemalarını değiştirip YAML kodunu güncellemeyi unutursak artık döküman geçerliliğini yitiriyor.
+
+!!! info "Bilgi"
+ APISpec de aynı Marshmallow geliştiricileri tarafından oluşturuldu.
+
+!!! check "**FastAPI**'a nasıl ilham verdi?"
+ API'lar için açık standart desteği olmalı (OpenAPI gibi).
+
+### Flask-apispec
+
+Flask-apispec ise Webargs, Marshmallow ve APISpec'i birbirine bağlayan bir Flask eklentisi.
+
+Webargs ve Marshmallow'daki bilgiyi APISpec ile otomatik OpenAPI şemaları üretmek için kullanıyor.
+
+Hak ettiği değeri görmeyen, harika bir araç. Piyasadaki çoğu Flask eklentisinden çok daha popüler olmalı. Hak ettiği değeri görmüyor oluşunun sebebi ise dökümantasyonun çok kısa ve soyut olması olabilir.
+
+Böylece Flask-apispec, Python döküman dizilerine YAML gibi farklı bir syntax yazma sorununu çözmüş oldu.
+
+**FastAPI**'ı geliştirene dek benim favori arka uç kombinasyonum Flask'in yanında Marshmallow ve Webargs ile birlikte Flask-apispec idi.
+
+Bunu kullanmak, bir kaç full-stack Flask projesi oluşturucusunun yaratılmasına yol açtı. Bunlar benim (ve bir kaç harici ekibin de) şimdiye kadar kullandığı asıl stackler:
+
+* https://github.com/tiangolo/full-stack
+* https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase
+* https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb
+
+Aynı full-stack üreticiler [**FastAPI** Proje Üreticileri](project-generation.md){.internal-link target=_blank}'nin de temelini oluşturdu.
+
+!!! info "Bilgi"
+ Flask-apispec de aynı Marshmallow geliştiricileri tarafından üretildi.
+
+!!! check "**FastAPI**'a nasıl ilham oldu?"
+ Veri dönüşümü ve veri doğrulamayı tanımlayan kodu kullanarak otomatik olarak OpenAPI şeması oluşturmalı.
+
+### NestJS (and Angular)
+
+Bu Python teknolojisi bile değil. NestJS, Angulardan ilham almış olan bir JavaScript (TypeScript) NodeJS framework'ü.
+
+Flask-apispec ile yapılabileceklere nispeten benzeyen bir şey elde ediyor.
+
+Angular 2'den ilham alan, içine gömülü bir bağımlılık enjeksiyonu sistemi var. Bildiğim diğer tüm bağımlılık enjeksiyonu sistemlerinde olduğu gibi"bağımlılık"ları önceden kaydetmenizi gerektiriyor. Böylece projeyi daha detaylı hale getiriyor ve kod tekrarını da arttırıyor.
+
+Parametreler TypeScript tipleri (Python tip belirteçlerine benzer) ile açıklandığından editör desteği oldukça iyi.
+
+Ama TypeScript verileri kod JavaScript'e derlendikten sonra korunmadığından, bunlara dayanarak aynı anda veri doğrulaması, veri dönüşümü ve dökümantasyon tanımlanamıyor. Bundan ve bazı tasarım tercihlerinden dolayı veri doğrulaması, dönüşümü ve otomatik şema üretimi için pek çok yere dekorator eklemek gerekiyor. Bu da projeyi oldukça detaylandırıyor.
+
+İç içe geçen derin modelleri pek iyi işleyemiyor. Yani eğer istekteki JSON gövdesi derin bir JSON objesiyse düzgün bir şekilde dökümante edilip doğrulanamıyor.
+
+!!! check "**FastAPI**'a nasıl ilham oldu?"
+ Güzel bir editör desteği için Python tiplerini kullanmalı.
+
+ Güçlü bir bağımlılık enjeksiyon sistemine sahip olmalı. Kod tekrarını minimuma indirecek bir yol bulmalı.
+
+### Sanic
+
+Sanic, `asyncio`'ya dayanan son derece hızlı Python kütüphanelerinden biriydi. Flask'a epey benzeyecek şekilde geliştirilmişti.
+
+!!! note "Teknik detaylar"
+ İçerisinde standart Python `asyncio` döngüsü yerine `uvloop` kullanıldı. Hızının asıl kaynağı buydu.
+
+ Uvicorn ve Starlette'e ilham kaynağı olduğu oldukça açık, şu anda ikisi de açık karşılaştırmalarda Sanicten daha hızlı gözüküyor.
+
+!!! check "**FastAPI**'a nasıl ilham oldu?"
+ Uçuk performans sağlayacak bir yol bulmalı.
+
+ Tam da bu yüzden **FastAPI** Starlette'e dayanıyor, çünkü Starlette şu anda kullanılabilir en hızlı framework. (üçüncü parti karşılaştırmalı testlerine göre)
+
+### Falcon
+
+Falcon ise bir diğer yüksek performanslı Python framework'ü. Minimal olacak şekilde Hug gibi diğer framework'lerin temeli olabilmek için tasarlandı.
+
+İki parametre kabul eden fonksiyonlar şeklinde tasarlandı, biri "istek" ve diğeri ise "cevap". Sonra isteğin çeşitli kısımlarını **okuyor**, cevaba ise bir şeyler **yazıyorsunuz**. Bu tasarımdan dolayı istek parametrelerini ve gövdelerini standart Python tip belirteçlerini kullanarak fonksiyon parametreleriyle belirtmek mümkün değil.
+
+Yani veri doğrulama, veri dönüştürme ve dökümantasyonun hepsi kodda yer almalı, otomatik halledemiyoruz. Ya da Falcon üzerine bir framework olarak uygulanmaları gerekiyor, aynı Hug'da olduğu gibi. Bu ayrım Falcon'un tasarımından esinlenen, istek ve cevap objelerini parametre olarak işleyen diğer kütüphanelerde de yer alıyor.
+
+!!! check "**FastAPI**'a nasıl ilham oldu?"
+ Harika bir performans'a sahip olmanın yollarını bulmalı.
+
+ Hug ile birlikte (Hug zaten Falcon'a dayandığından) **FastAPI**'ın fonksiyonlarda `cevap` parametresi belirtmesinde ilham kaynağı oldu.
+
+ FastAPI'da opsiyonel olmasına rağmen, daha çok header'lar, çerezler ve alternatif durum kodları belirlemede kullanılıyor.
+
+### Molten
+
+**FastAPI**'ı geliştirmenin ilk aşamalarında Molten'ı keşfettim. Pek çok ortak fikrimiz vardı:
+
+* Python'daki tip belirteçlerini baz alıyordu.
+* Bunlara bağlı olarak veri doğrulaması ve dökümantasyon sağlıyordu.
+* Bir bağımlılık enjeksiyonu sistemi vardı.
+
+Veri doğrulama, veri dönüştürme ve dökümantasyon için Pydantic gibi bir üçüncü parti kütüphane kullanmıyor, kendi içerisinde bunlara sahip. Yani bu veri tipi tanımlarını tekrar kullanmak pek de kolay değil.
+
+Biraz daha detaylı ayarlamalara gerek duyuyor. Ayrıca ASGI yerine WSGI'a dayanıyor. Yani Uvicorn, Starlette ve Sanic gibi araçların yüksek performansından faydalanacak şekilde tasarlanmamış.
+
+Bağımlılık enjeksiyonu sistemi bağımlılıkların önceden kaydedilmesini ve sonrasında belirlenen veri tiplerine göre çözülmesini gerektiriyor. Yani spesifik bir tip, birden fazla bileşen ile belirlenemiyor.
+
+Yol'lar fonksiyonun üstünde endpoint'i işleyen dekoratörler yerine farklı yerlerde tanımlanan fonksiyonlarla belirlenir. Bu Flask (ve Starlette) yerine daha çok Django'nun yaklaşımına daha yakın bir metot. Bu, kodda nispeten birbiriyle sıkı ilişkili olan şeyleri ayırmaya sebep oluyor.
+
+!!! check "**FastAPI**'a nasıl ilham oldu?"
+ Model özelliklerinin "standart" değerlerini kullanarak veri tipleri için ekstra veri doğrulama koşulları tanımlamalı. Bu editör desteğini geliştiriyor ve daha önceden Pydantic'te yoktu.
+
+ Bu aslında Pydantic'in de aynı doğrulama stiline geçmesinde ilham kaynağı oldu. Şu anda bütün bu özellikler Pydantic'in yapısında yer alıyor.
+
+### Hug
+
+Hug, Python tip belirteçlerini kullanarak API parametrelerinin tipini belirlemeyi uygulayan ilk framework'lerdendi. Bu, diğer araçlara da ilham kaynağı olan harika bir fikirdi.
+
+Tip belirlerken standart Python veri tipleri yerine kendi özel tiplerini kullandı, yine de bu ileriye dönük devasa bir adımdı.
+
+Hug ayrıca tüm API'ı JSON ile ifade eden özel bir şema oluşturan ilk framework'lerdendir.
+
+OpenAPI veya JSON Şeması gibi bir standarda bağlı değildi. Yani Swagger UI gibi diğer araçlarla entegre etmek kolay olmazdı. Ama yine de, bu oldukça yenilikçi bir fikirdi.
+
+Ayrıca ilginç ve çok rastlanmayan bir özelliği vardı: aynı framework'ü kullanarak hem API'lar hem de CLI'lar oluşturmak mümkündü.
+
+Senkron çalışan Python web framework'lerinin standardına (WSGI) dayandığından dolayı Websocket'leri ve diğer şeyleri işleyemiyor, ancak yine de yüksek performansa sahip.
+
+!!! info "Bilgi"
+ Hug, Python dosyalarında bulunan dahil etme satırlarını otomatik olarak sıralayan harika bir araç olan `isort`'un geliştiricisi Timothy Crosley tarafından geliştirildi.
+
+!!! check "**FastAPI**'a nasıl ilham oldu?"
+ Hug, APIStar'ın çeşitli kısımlarında esin kaynağı oldu ve APIStar'la birlikte en umut verici bulduğum araçlardan biriydi.
+
+ **FastAPI**, Python tip belirteçlerini kullanarak parametre belirlemede ve API'ı otomatık tanımlayan bir şema üretmede de Hug'a esinlendi.
+
+ **FastAPI**'ın header ve çerez tanımlamak için fonksiyonlarda `response` parametresini belirtmesinde de Hug'dan ilham alındı.
+
+### APIStar (<= 0.5)
+
+**FastAPI**'ı geliştirmeye başlamadan hemen önce **APIStar** sunucusunu buldum. Benim aradığım şeylerin neredeyse hepsine sahipti ve harika bir tasarımı vardı.
+
+Benim şimdiye kadar gördüğüm Python tip belirteçlerini kullanarak parametre ve istekler belirlemeyi uygulayan ilk framework'lerdendi (Molten ve NestJS'den önce). APIStar'ı da aşağı yukarı Hug ile aynı zamanlarda buldum. Fakat APIStar OpenAPI standardını kullanıyordu.
+
+Farklı yerlerdeki tip belirteçlerine bağlı olarak otomatik veri doğrulama, veri dönüştürme ve OpenAPI şeması oluşturma desteği sunuyordu.
+
+Gövde şema tanımları Pydantic ile aynı Python tip belirteçlerini kullanmıyordu, biraz daha Marsmallow'a benziyordu. Dolayısıyla editör desteği de o kadar iyi olmazdı ama APIStar eldeki en iyi seçenekti.
+
+O dönemlerde karşılaştırmalarda en iyi performansa sahipti (yalnızca Starlette'e kaybediyordu).
+
+Başlangıçta otomatik API dökümantasyonu sunan bir web arayüzü yoktu, ama ben ona Swagger UI ekleyebileceğimi biliyordum.
+
+Bağımlılık enjeksiyon sistemi vardı. Yukarıda bahsettiğim diğer araçlar gibi bundaki sistem de bileşenlerin önceden kaydedilmesini gerektiriyordu. Yine de harika bir özellikti.
+
+Güvenlik entegrasyonu olmadığından dolayı APIStar'ı hiç bir zaman tam bir projede kullanamadım. Bu yüzden Flask-apispec'e bağlı full-stack proje üreticilerde sahip olduğum özellikleri tamamen değiştiremedim. Bu güvenlik entegrasyonunu ekleyen bir PR oluşturmak da projelerim arasında yer alıyordu.
+
+Sonrasında ise projenin odağı değişti.
+
+Geliştiricinin Starlette'e odaklanması gerekince proje de artık bir API web framework'ü olmayı bıraktı.
+
+Artık APIStar, OpenAPI özelliklerini doğrulamak için bir dizi araç sunan bir proje haline geldi.
+
+!!! info "Bilgi"
+ APIStar, aşağıdaki projeleri de üreten Tom Christie tarafından geliştirildi:
+
+ * Django REST Framework
+ * **FastAPI**'ın da dayandığı Starlette
+ * Starlette ve **FastAPI** tarafından da kullanılan Uvicorn
+
+!!! check "**FastAPI**'a nasıl ilham oldu?"
+ Var oldu.
+
+ Aynı Python veri tipleriyle birden fazla şeyi belirleme (veri doğrulama, veri dönüştürme ve dökümantasyon), bir yandan da harika bir editör desteği sunma, benim muhteşem bulduğum bir fikirdi.
+
+ Uzunca bir süre boyunca benzer bir framework arayıp pek çok farklı alternatifi denedikten sonra, APIStar en iyi seçenekti.
+
+ Sonra APIStar bir sunucu olmayı bıraktı ve Starlette oluşturuldu. Starlette, böyle bir sunucu sistemi için daha iyi bir temel sunuyordu. Bu da **FastAPI**'ın son esin kaynağıydı.
+
+ Ben bu önceki araçlardan öğrendiklerime dayanarak **FastAPI**'ın özelliklerini arttırıp geliştiriyor, tip desteği sistemi ve diğer kısımları iyileştiriyorum ancak yine de **FastAPI**'ı APIStar'ın "ruhani varisi" olarak görüyorum.
+
+## **FastAPI** Tarafından Kullanılanlar
+
+### Pydantic
+
+Pydantic Python tip belirteçlerine dayanan; veri doğrulama, veri dönüştürme ve dökümantasyon tanımlamak (JSON Şema kullanarak) için bir kütüphanedir.
+
+Tip belirteçleri kullanıyor olması onu aşırı sezgisel yapıyor.
+
+Marshmallow ile karşılaştırılabilir. Ancak karşılaştırmalarda Marshmallowdan daha hızlı görünüyor. Aynı Python tip belirteçlerine dayanıyor ve editör desteği de harika.
+
+!!! check "**FastAPI** nerede kullanıyor?"
+ Bütün veri doğrulama, veri dönüştürme ve JSON Şemasına bağlı otomatik model dökümantasyonunu halletmek için!
+
+ **FastAPI** yaptığı her şeyin yanı sıra bu JSON Şema verisini alıp daha sonra OpenAPI'ya yerleştiriyor.
+
+### Starlette
+
+Starlette hafif bir ASGI framework'ü ve yüksek performanslı asyncio servisleri oluşturmak için ideal.
+
+Kullanımı çok kolay ve sezgisel, kolaylıkla genişletilebilecek ve modüler bileşenlere sahip olacak şekilde tasarlandı.
+
+Sahip olduğu bir kaç özellik:
+
+* Cidden etkileyici bir performans.
+* WebSocket desteği.
+* İşlem-içi arka plan görevleri.
+* Başlatma ve kapatma olayları.
+* HTTPX ile geliştirilmiş bir test istemcisi.
+* CORS, GZip, Static Files ve Streaming cevapları desteği.
+* Session ve çerez desteği.
+* Kodun %100'ü test kapsamında.
+* Kodun %100'ü tip belirteçleriyle desteklenmiştir.
+* Yalnızca bir kaç zorunlu bağımlılığa sahip.
+
+Starlette şu anda test edilen en hızlı Python framework'ü. Yalnızca bir sunucu olan Uvicorn'a yeniliyor, o da zaten bir framework değil.
+
+Starlette bütün temel web mikro framework işlevselliğini sağlıyor.
+
+Ancak otomatik veri doğrulama, veri dönüştürme ve dökümantasyon sağlamyor.
+
+Bu, **FastAPI**'ın onun üzerine tamamen Python tip belirteçlerine bağlı olarak eklediği (Pydantic ile) ana şeylerden biri. **FastAPI** bunun yanında artı olarak bağımlılık enjeksiyonu sistemi, güvenlik araçları, OpenAPI şema üretimi ve benzeri özellikler de ekliyor.
+
+!!! note "Teknik Detaylar"
+ ASGI, Django'nun ana ekibi tarafından geliştirilen yeni bir "standart". Bir "Python standardı" (PEP) olma sürecinde fakat henüz bir standart değil.
+
+ Bununla birlikte, halihazırda birçok araç tarafından bir "standart" olarak kullanılmakta. Bu, Uvicorn'u farklı ASGI sunucularıyla (Daphne veya Hypercorn gibi) değiştirebileceğiniz veya `python-socketio` gibi ASGI ile uyumlu araçları ekleyebileciğiniz için birlikte çalışılabilirliği büyük ölçüde arttırıyor.
+
+!!! check "**FastAPI** nerede kullanıyor?"
+
+ Tüm temel web kısımlarında üzerine özellikler eklenerek kullanılmakta.
+
+ `FastAPI` sınıfının kendisi direkt olarak `Starlette` sınıfını miras alıyor!
+
+ Yani, Starlette ile yapabileceğiniz her şeyi, Starlette'in bir nevi güçlendirilmiş hali olan **FastAPI** ile doğrudan yapabilirsiniz.
+
+### Uvicorn
+
+Uvicorn, uvlook ile httptools üzerine kurulu ışık hzında bir ASGI sunucusudur.
+
+Bir web framework'ünden ziyade bir sunucudur, yani yollara bağlı yönlendirme yapmanızı sağlayan araçları yoktur. Bu daha çok Starlette (ya da **FastAPI**) gibi bir framework'ün sunucuya ek olarak sağladığı bir şeydir.
+
+Starlette ve **FastAPI** için tavsiye edilen sunucu Uvicorndur.
+
+!!! check "**FastAPI** neden tavsiye ediyor?"
+ **FastAPI** uygulamalarını çalıştırmak için ana web sunucusu Uvicorn!
+
+ Gunicorn ile birleştirdiğinizde asenkron ve çoklu işlem destekleyen bir sunucu elde ediyorsunuz!
+
+ Daha fazla detay için [Deployment](deployment/index.md){.internal-link target=_blank} bölümünü inceleyebilirsiniz.
+
+## Karşılaştırma ve Hız
+
+Uvicorn, Starlette ve FastAPI arasındakı farkı daha iyi anlamak ve karşılaştırma yapmak için [Kıyaslamalar](benchmarks.md){.internal-link target=_blank} bölümüne bakın!
diff --git a/docs/tr/docs/async.md b/docs/tr/docs/async.md
new file mode 100644
index 000000000..2be594343
--- /dev/null
+++ b/docs/tr/docs/async.md
@@ -0,0 +1,401 @@
+# Concurrency ve async / await
+
+*path operasyon fonksiyonu* için `async def `sözdizimi, asenkron kod, eşzamanlılık ve paralellik hakkında bazı ayrıntılar.
+
+## Aceleniz mi var?
+
+TL;DR:
+
+Eğer `await` ile çağrılması gerektiğini belirten üçüncü taraf kütüphaneleri kullanıyorsanız, örneğin:
+
+```Python
+results = await some_library()
+```
+
+O zaman *path operasyon fonksiyonunu* `async def` ile tanımlayın örneğin:
+
+```Python hl_lines="2"
+@app.get('/')
+async def read_results():
+ results = await some_library()
+ return results
+```
+
+!!! not
+ Sadece `async def` ile tanımlanan fonksiyonlar içinde `await` kullanabilirsiniz.
+
+---
+
+Eğer bir veritabanı, bir API, dosya sistemi vb. ile iletişim kuran bir üçüncü taraf bir kütüphane kullanıyorsanız ve `await` kullanımını desteklemiyorsa, (bu şu anda çoğu veritabanı kütüphanesi için geçerli bir durumdur), o zaman *path operasyon fonksiyonunuzu* `def` kullanarak normal bir şekilde tanımlayın, örneğin:
+
+```Python hl_lines="2"
+@app.get('/')
+def results():
+ results = some_library()
+ return results
+```
+
+---
+
+Eğer uygulamanız (bir şekilde) başka bir şeyle iletişim kurmak ve onun cevap vermesini beklemek zorunda değilse, `async def` kullanın.
+
+---
+
+Sadece bilmiyorsanız, normal `def` kullanın.
+
+---
+
+**Not**: *path operasyon fonksiyonlarınızda* `def` ve `async def`'i ihtiyaç duyduğunuz gibi karıştırabilir ve her birini sizin için en iyi seçeneği kullanarak tanımlayabilirsiniz. FastAPI onlarla doğru olanı yapacaktır.
+
+Her neyse, yukarıdaki durumlardan herhangi birinde, FastAPI yine de asenkron olarak çalışacak ve son derece hızlı olacaktır.
+
+Ancak yukarıdaki adımları takip ederek, bazı performans optimizasyonları yapılabilecektir.
+
+## Teknik Detaylar
+
+Python'un modern versiyonlarında **`async` ve `await`** sözdizimi ile **"coroutines"** kullanan **"asenkron kod"** desteğine sahiptir.
+
+Bu ifadeyi aşağıdaki bölümlerde daha da ayrıntılı açıklayalım:
+
+* **Asenkron kod**
+* **`async` ve `await`**
+* **Coroutines**
+
+## Asenkron kod
+
+Asenkron kod programlama dilinin 💬 bilgisayara / programa 🤖 kodun bir noktasında, *başka bir kodun* bir yerde bitmesini 🤖 beklemesi gerektiğini söylemenin bir yoludur. Bu *başka koda* "slow-file" denir 📝.
+
+Böylece, bu süreçte bilgisayar "slow-file" 📝 tamamlanırken gidip başka işler yapabilir.
+
+Sonra bilgisayar / program 🤖 her fırsatı olduğunda o noktada yaptığı tüm işleri 🤖 bitirene kadar geri dönücek. Ve 🤖 yapması gerekeni yaparak, beklediği görevlerden herhangi birinin bitip bitmediğini görecek.
+
+Ardından, 🤖 bitirmek için ilk görevi alır ("slow-file" 📝) ve onunla ne yapması gerekiyorsa onu devam ettirir.
+
+Bu "başka bir şey için bekle" normalde, aşağıdakileri beklemek gibi (işlemcinin ve RAM belleğinin hızına kıyasla) nispeten "yavaş" olan I/O işlemlerine atıfta bulunur:
+
+* istemci tarafından ağ üzerinden veri göndermek
+* ağ üzerinden istemciye gönderilen veriler
+* sistem tarafından okunacak ve programınıza verilecek bir dosya içeriği
+* programınızın diske yazılmak üzere sisteme verdiği dosya içerikleri
+* uzak bir API işlemi
+* bir veritabanı bitirme işlemi
+* sonuçları döndürmek için bir veritabanı sorgusu
+* vb.
+
+Yürütme süresi çoğunlukla I/O işlemleri beklenerek tüketildiğinden bunlara "I/O bağlantılı" işlemler denir.
+
+Buna "asenkron" denir, çünkü bilgisayar/program yavaş görevle "senkronize" olmak zorunda değildir, görevin tam olarak biteceği anı bekler, hiçbir şey yapmadan, görev sonucunu alabilmek ve çalışmaya devam edebilmek için .
+
+Bunun yerine, "asenkron" bir sistem olarak, bir kez bittiğinde, bilgisayarın / programın yapması gerekeni bitirmesi için biraz (birkaç mikrosaniye) sırada bekleyebilir ve ardından sonuçları almak için geri gelebilir ve onlarla çalışmaya devam edebilir.
+
+"Senkron" ("asenkron"un aksine) için genellikle "sıralı" terimini de kullanırlar, çünkü bilgisayar/program, bu adımlar beklemeyi içerse bile, farklı bir göreve geçmeden önce tüm adımları sırayla izler.
+
+
+### Eşzamanlılık (Concurrency) ve Burgerler
+
+
+Yukarıda açıklanan bu **asenkron** kod fikrine bazen **"eşzamanlılık"** da denir. **"Paralellikten"** farklıdır.
+
+**Eşzamanlılık** ve **paralellik**, "aynı anda az ya da çok olan farklı işler" ile ilgilidir.
+
+Ancak *eşzamanlılık* ve *paralellik* arasındaki ayrıntılar oldukça farklıdır.
+
+
+Farkı görmek için burgerlerle ilgili aşağıdaki hikayeyi hayal edin:
+
+### Eşzamanlı Burgerler
+
+
+
+Aşkınla beraber 😍 dışarı hamburger yemeye çıktınız 🍔, kasiyer 💁 öndeki insanlardan sipariş alırken siz sıraya girdiniz.
+
+Sıra sizde ve sen aşkın 😍 ve kendin için 2 çılgın hamburger 🍔 söylüyorsun.
+
+Ödemeyi yaptın 💸.
+
+Kasiyer 💁 mutfakdaki aşçıya 👨🍳 hamburgerleri 🍔 hazırlaması gerektiğini söyler ve aşçı bunu bilir (o an önceki müşterilerin siparişlerini hazırlıyor olsa bile).
+
+Kasiyer 💁 size bir sıra numarası verir.
+
+Beklerken askınla 😍 bir masaya oturur ve uzun bir süre konuşursunuz(Burgerleriniz çok çılgın olduğundan ve hazırlanması biraz zaman alıyor ✨🍔✨).
+
+Hamburgeri beklerkenki zamanı 🍔, aşkının ne kadar zeki ve tatlı olduğuna hayran kalarak harcayabilirsin ✨😍✨.
+
+Aşkınla 😍 konuşurken arada sıranın size gelip gelmediğini kontrol ediyorsun.
+
+Nihayet sıra size geldi. Tezgaha gidip hamburgerleri 🍔kapıp masaya geri dönüyorsun.
+
+Aşkınla hamburgerlerinizi yiyor 🍔 ve iyi vakit geçiriyorsunuz ✨.
+
+---
+
+Bu hikayedeki bilgisayar / program 🤖 olduğunuzu hayal edin.
+
+Sırada beklerken boştasın 😴, sıranı beklerken herhangi bir "üretim" yapmıyorsun. Ama bu sıra hızlı çünkü kasiyer sadece siparişleri alıyor (onları hazırlamıyor), burada bir sıknıtı yok.
+
+Sonra sıra size geldiğinde gerçekten "üretken" işler yapabilirsiniz 🤓, menüyü oku, ne istediğine larar ver, aşkının seçimini al 😍, öde 💸, doğru kartı çıkart, ödemeyi kontrol et, faturayı kontrol et, siparişin doğru olup olmadığını kontrol et, vb.
+
+Ama hamburgerler 🍔 hazır olmamasına rağmen Kasiyer 💁 ile işiniz "duraklıyor" ⏸, çünkü hamburgerlerin hazır olmasını bekliyoruz 🕙.
+
+Ama tezgahtan uzaklaşıp sıranız gelene kadarmasanıza dönebilir 🔀 ve dikkatinizi aşkınıza 😍 verebilirsiniz vr bunun üzerine "çalışabilirsiniz" ⏯ 🤓. Artık "üretken" birşey yapıyorsunuz 🤓, sevgilinle 😍 flört eder gibi.
+
+Kasiyer 💁 "Hamburgerler hazır !" 🍔 dediğinde ve görüntülenen numara sizin numaranız olduğunda hemen koşup hamburgerlerinizi almaya çalışmıyorsunuz. Biliyorsunuzki kimse sizin hamburgerlerinizi 🍔 çalmayacak çünkü sıra sizin.
+
+Yani Aşkınızın😍 hikayeyi bitirmesini bekliyorsunuz (çalışmayı bitir ⏯ / görev işleniyor.. 🤓), nazikçe gülümseyin ve hamburger yemeye gittiğinizi söyleyin ⏸.
+
+Ardından tezgaha 🔀, şimdi biten ilk göreve ⏯ gidin, Hamburgerleri 🍔 alın, teşekkür edin ve masaya götürün. sayacın bu adımı tamamlanır ⏹. Bu da yeni bir görev olan "hamburgerleri ye" 🔀 ⏯ görevini başlatırken "hamburgerleri al" ⏹ görevini bitirir.
+
+### Parallel Hamburgerler
+
+Şimdi bunların "Eşzamanlı Hamburger" değil, "Paralel Hamburger" olduğunu düşünelim.
+
+Hamburger 🍔 almak için 😍 aşkınla Paralel fast food'a gidiyorsun.
+
+Birden fazla kasiyer varken (varsayalım 8) sıraya girdiniz👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳 ve sıranız gelene kadar bekliyorsunuz.
+
+Sizden önceki herkez ayrılmadan önce hamburgerlerinin 🍔 hazır olmasını bekliyor 🕙. Çünkü kasiyerlerin her biri bir hamburger hazırlanmadan önce bir sonraki siparişe geçmiiyor.
+
+Sonunda senin sıran, aşkın 😍 ve kendin için 2 hamburger 🍔 siparişi verdiniz.
+
+Ödemeyi yaptınız 💸.
+
+Kasiyer mutfağa gider 👨🍳.
+
+Sırada bekliyorsunuz 🕙, kimse sizin burgerinizi 🍔 almaya çalışmıyor çünkü sıra sizin.
+
+Sen ve aşkın 😍 sıranızı korumak ve hamburgerleri almakla o kadar meşgulsünüz ki birbirinize vakit 🕙 ayıramıyorsunuz 😞.
+
+İşte bu "senkron" çalışmadır. Kasiyer/aşçı 👨🍳ile senkron hareket ediyorsunuz. Bu yüzden beklemek 🕙 ve kasiyer/aşçı burgeri 🍔bitirip size getirdiğinde orda olmak zorundasınız yoksa başka biri alabilir.
+
+Sonra kasiyeri/aşçı 👨🍳 nihayet hamburgerlerinizle 🍔, uzun bir süre sonra 🕙 tezgaha geri geliyor.
+
+Burgerlerinizi 🍔 al ve aşkınla masanıza doğru ilerle 😍.
+
+Sadece burgerini yiyorsun 🍔 ve bitti ⏹.
+
+Bekleyerek çok fazla zaman geçtiğinden 🕙 konuşmaya çok fazla vakit kalmadı 😞.
+
+---
+
+Paralel burger senaryosunda ise, siz iki işlemcili birer robotsunuz 🤖 (sen ve sevgilin 😍), Beklıyorsunuz 🕙 hem konuşarak güzel vakit geçirirken ⏯ hem de sıranızı bekliyorsunuz 🕙.
+
+Mağazada ise 8 işlemci bulunuyor (Kasiyer/aşçı) 👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳. Eşzamanlı burgerde yalnızca 2 kişi olabiliyordu (bir kasiyer ve bir aşçı) 💁 👨🍳.
+
+Ama yine de bu en iyisi değil 😞.
+
+---
+
+Bu hikaye burgerler 🍔 için paralel.
+
+Bir gerçek hayat örneği verelim. Bir banka hayal edin.
+
+Bankaların çoğunda birkaç kasiyer 👨💼👨💼👨💼👨💼 ve uzun bir sıra var 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.
+
+Tüm işi sırayla bir müşteri ile yapan tüm kasiyerler 👨💼⏯.
+
+Ve uzun süre kuyrukta beklemek 🕙 zorundasın yoksa sıranı kaybedersin.
+
+Muhtemelen ayak işlerı yaparken sevgilini 😍 bankaya 🏦 getirmezsin.
+
+### Burger Sonucu
+
+Bu "aşkınla fast food burgerleri" senaryosunda, çok fazla bekleme olduğu için 🕙, eşzamanlı bir sisteme sahip olmak çok daha mantıklı ⏸🔀⏯.
+
+Web uygulamalarının çoğu için durum böyledir.
+
+Pek çok kullanıcı var, ama sunucunuz pek de iyi olmayan bir bağlantı ile istek atmalarını bekliyor.
+
+Ve sonra yanıtların geri gelmesi için tekrar 🕙 bekliyor
+
+Bu "bekleme" 🕙 mikrosaniye cinsinden ölçülür, yine de, hepsini toplarsak çok fazla bekleme var.
+
+Bu nedenle, web API'leri için asenkron ⏸🔀⏯ kod kullanmak çok daha mantıklı.
+
+Mevcut popüler Python frameworklerinin çoğu (Flask ve Django gibi), Python'daki yeni asenkron özellikler mevcut olmadan önce yazıldı. Bu nedenle, dağıtılma biçimleri paralel yürütmeyi ve yenisi kadar güçlü olmayan eski bir eşzamansız yürütme biçimini destekler.
+
+Asenkron web (ASGI) özelliği, WebSockets için destek eklemek için Django'ya eklenmiş olsa da.
+
+Asenkron çalışabilme NodeJS in popüler olmasının sebebi (paralel olamasa bile) ve Go dilini güçlü yapan özelliktir.
+
+Ve bu **FastAPI** ile elde ettiğiniz performans düzeyiyle aynıdır.
+
+Aynı anda paralellik ve asenkronluğa sahip olabildiğiniz için, test edilen NodeJS çerçevelerinin çoğundan daha yüksek performans elde edersiniz ve C'ye daha yakın derlenmiş bir dil olan Go ile eşit bir performans elde edersiniz (bütün teşekkürler Starlette'e ).
+
+### Eşzamanlılık paralellikten daha mı iyi?
+
+Hayır! Hikayenin ahlakı bu değil.
+
+Eşzamanlılık paralellikten farklıdır. Ve çok fazla bekleme içeren **belirli** senaryolarda daha iyidir. Bu nedenle, genellikle web uygulamaları için paralellikten çok daha iyidir. Ama her şey için değil.
+
+Yanı, bunu aklınızda oturtmak için aşağıdaki kısa hikayeyi hayal edin:
+
+> Büyük, kirli bir evi temizlemelisin.
+
+*Evet, tüm hikaye bu*.
+
+---
+
+Beklemek yok 🕙. Hiçbir yerde. Sadece evin birden fazla yerinde yapılacak fazlasıyla iş var.
+
+You could have turns as in the burgers example, first the living room, then the kitchen, but as you are not waiting 🕙 for anything, just cleaning and cleaning, the turns wouldn't affect anything.
+Hamburger örneğindeki gibi dönüşleriniz olabilir, önce oturma odası, sonra mutfak, ama hiçbir şey için 🕙 beklemediğinizden, sadece temizlik, temizlik ve temizlik, dönüşler hiçbir şeyi etkilemez.
+
+Sıralı veya sırasız (eşzamanlılık) bitirmek aynı zaman alır ve aynı miktarda işi yaparsınız.
+
+Ama bu durumda, 8 eski kasiyer/aşçı - yeni temizlikçiyi getirebilseydiniz 👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳 ve her birini (artı siz) evin bir bölgesini temizlemek için görevlendirseydiniz, ekstra yardımla tüm işleri **paralel** olarak yapabilir ve çok daha erken bitirebilirdiniz.
+
+Bu senaryoda, temizlikçilerin her biri (siz dahil) birer işlemci olacak ve üzerine düşeni yapacaktır.
+
+Yürütme süresinin çoğu (beklemek yerine) iş yapıldığından ve bilgisayardaki iş bir CPU tarafından yapıldığından, bu sorunlara "CPU bound" diyorlar".
+
+---
+
+CPU'ya bağlı işlemlerin yaygın örnekleri, karmaşık matematik işlemleri gerektiren işlerdir.
+
+Örneğin:
+
+* **Ses** veya **görüntü işleme**.
+* **Bilgisayar görüsü**: bir görüntü milyonlarca pikselden oluşur, her pikselin 3 değeri / rengi vardır, bu pikseller üzerinde aynı anda bir şeyler hesaplamayı gerektiren işleme.
+* **Makine Öğrenimi**: Çok sayıda "matris" ve "vektör" çarpımı gerektirir. Sayıları olan ve hepsini aynı anda çarpan büyük bir elektronik tablo düşünün.
+* **Derin Öğrenme**: Bu, Makine Öğreniminin bir alt alanıdır, dolayısıyla aynısı geçerlidir. Sadece çarpılacak tek bir sayı tablosu değil, büyük bir sayı kümesi vardır ve çoğu durumda bu modelleri oluşturmak ve/veya kullanmak için özel işlemciler kullanırsınız.
+
+### Eşzamanlılık + Paralellik: Web + Makine Öğrenimi
+
+**FastAPI** ile web geliştirme için çok yaygın olan eşzamanlılıktan yararlanabilirsiniz (NodeJS'in aynı çekiciliği).
+
+Ancak, Makine Öğrenimi sistemlerindekile gibi **CPU'ya bağlı** iş yükleri için paralellik ve çoklu işlemenin (birden çok işlemin paralel olarak çalışması) avantajlarından da yararlanabilirsiniz.
+
+Buna ek olarak Python'un **Veri Bilimi**, Makine Öğrenimi ve özellikle Derin Öğrenme için ana dil olduğu gerçeği, FastAPI'yi Veri Bilimi / Makine Öğrenimi web API'leri ve uygulamaları için çok iyi bir seçenek haline getirir.
+
+Production'da nasıl oldugunu görmek için şu bölüme bakın [Deployment](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.
+
+## `async` ve `await`
+
+Python'un modern sürümleri, asenkron kodu tanımlamanın çok sezgisel bir yoluna sahiptir. Bu, normal "sequentıal" (sıralı) kod gibi görünmesini ve doğru anlarda sizin için "awaıt" ile bekleme yapmasını sağlar.
+
+Sonuçları vermeden önce beklemeyi gerektirecek ve yeni Python özelliklerini destekleyen bir işlem olduğunda aşağıdaki gibi kodlayabilirsiniz:
+
+```Python
+burgers = await get_burgers(2)
+```
+
+Buradaki `await` anahtari Python'a, sonuçları `burgers` degiskenine atamadan önce `get_burgers(2)` kodunun işini bitirmesini 🕙 beklemesi gerektiğini söyler. Bununla Python, bu ara zamanda başka bir şey 🔀 ⏯ yapabileceğini bilecektir (başka bir istek almak gibi).
+
+ `await`kodunun çalışması için, eşzamansızlığı destekleyen bir fonksiyonun içinde olması gerekir. Bunu da yapmak için fonksiyonu `async def` ile tanımlamamız yeterlidir:
+
+```Python hl_lines="1"
+async def get_burgers(number: int):
+ # burgerleri oluşturmak için asenkron birkaç iş
+ return burgers
+```
+
+...`def` yerine:
+
+```Python hl_lines="2"
+# bu kod asenkron değil
+def get_sequential_burgers(number: int):
+ # burgerleri oluşturmak için senkron bırkaç iş
+ return burgers
+```
+
+`async def` ile Python, bu fonksıyonun içinde, `await` ifadelerinin farkında olması gerektiğini ve çalışma zamanı gelmeden önce bu işlevin yürütülmesini "duraklatabileceğini" ve başka bir şey yapabileceğini 🔀 bilir.
+
+`async def` fonksiyonunu çağırmak istediğinizde, onu "awaıt" ıle kullanmanız gerekir. Yani, bu işe yaramaz:
+
+```Python
+# Bu işe yaramaz, çünkü get_burgers, şu şekilde tanımlandı: async def
+burgers = get_burgers(2)
+```
+
+---
+
+Bu nedenle, size onu `await` ile çağırabileceğinizi söyleyen bir kitaplık kullanıyorsanız, onu `async def` ile tanımlanan *path fonksiyonu* içerisinde kullanmanız gerekir, örneğin:
+
+```Python hl_lines="2-3"
+@app.get('/burgers')
+async def read_burgers():
+ burgers = await get_burgers(2)
+ return burgers
+```
+
+### Daha fazla teknik detay
+
+`await` in yalnızca `async def` ile tanımlanan fonksıyonların içinde kullanılabileceğini fark etmişsinizdir.
+
+Ama aynı zamanda, `async def` ile tanımlanan fonksiyonların "await" ile beklenmesi gerekir. Bu nedenle, "`async def` içeren fonksiyonlar yalnızca "`async def` ile tanımlanan fonksiyonların içinde çağrılabilir.
+
+
+Yani yumurta mı tavukdan, tavuk mu yumurtadan gibi ilk `async` fonksiyonu nasıl çağırılır?
+
+**FastAPI** ile çalışıyorsanız bunun için endişelenmenize gerek yok, çünkü bu "ilk" fonksiyon sizin *path fonksiyonunuz* olacak ve FastAPI doğru olanı nasıl yapacağını bilecek.
+
+Ancak FastAPI olmadan `async` / `await` kullanmak istiyorsanız, resmi Python belgelerini kontrol edin.
+
+### Asenkron kodun diğer biçimleri
+
+Bu `async` ve `await` kullanimi oldukça yenidir.
+
+Ancak asenkron kodla çalışmayı çok daha kolay hale getirir.
+
+Aynı sözdizimi (hemen hemen aynı) son zamanlarda JavaScript'in modern sürümlerine de dahil edildi (Tarayıcı ve NodeJS'de).
+
+Ancak bundan önce, asenkron kodu işlemek oldukça karmaşık ve zordu.
+
+Python'un önceki sürümlerinde, threadlerı veya Gevent kullanıyor olabilirdin. Ancak kodu anlamak, hata ayıklamak ve düşünmek çok daha karmaşık olurdu.
+
+NodeJS / Browser JavaScript'in önceki sürümlerinde, "callback" kullanırdınız. Bu da callbacks cehennemine yol açar.
+
+## Coroutine'ler
+
+**Coroutine**, bir `async def` fonksiyonu tarafından döndürülen değer için çok süslü bir terimdir. Python bunun bir fonksiyon gibi bir noktada başlayıp biteceğini bilir, ancak içinde bir `await` olduğunda dahili olarak da duraklatılabilir ⏸.
+
+Ancak, `async` ve `await` ile asenkron kod kullanmanın tüm bu işlevselliği, çoğu zaman "Coroutine" kullanmak olarak adlandırılır. Go'nun ana özelliği olan "Goroutines" ile karşılaştırılabilir.
+
+## Sonuç
+
+Aynı ifadeyi yukarıdan görelim:
+
+> Python'ın modern sürümleri, **"async" ve "await"** sözdizimi ile birlikte **"coroutines"** adlı bir özelliği kullanan **"asenkron kod"** desteğine sahiptir.
+
+Şimdi daha mantıklı gelmeli. ✨
+
+FastAPI'ye (Starlette aracılığıyla) güç veren ve bu kadar etkileyici bir performansa sahip olmasını sağlayan şey budur.
+
+## Çok Teknik Detaylar
+
+!!! warning
+ Muhtemelen burayı atlayabilirsiniz.
+
+ Bunlar, **FastAPI**'nin altta nasıl çalıştığına dair çok teknik ayrıntılardır.
+
+ Biraz teknik bilginiz varsa (co-routines, threads, blocking, vb)ve FastAPI'nin "async def" ile normal "def" arasındaki farkı nasıl işlediğini merak ediyorsanız, devam edin.
+
+### Path fonksiyonu
+
+"async def" yerine normal "def" ile bir *yol işlem işlevi* bildirdiğinizde, doğrudan çağrılmak yerine (sunucuyu bloke edeceğinden) daha sonra beklenen harici bir iş parçacığı havuzunda çalıştırılır.
+
+Yukarıda açıklanan şekilde çalışmayan başka bir asenkron framework'den geliyorsanız ve küçük bir performans kazancı (yaklaşık 100 nanosaniye) için "def" ile *path fonksiyonu* tanımlamaya alışkınsanız, **FastAPI**'de tam tersi olacağını unutmayın. Bu durumlarda, *path fonksiyonu* G/Ç engelleyen durum oluşturmadıkça "async def" kullanmak daha iyidir.
+
+Yine de, her iki durumda da, **FastAPI**'nin önceki frameworkden [hala daha hızlı](/#performance){.internal-link target=_blank} (veya en azından karşılaştırılabilir) olma olasılığı vardır.
+
+### Bagımlılıklar
+
+Aynısı bağımlılıklar için de geçerlidir. Bir bağımlılık, "async def" yerine standart bir "def" işleviyse, harici iş parçacığı havuzunda çalıştırılır.
+
+### Alt-bağımlıklar
+
+Birbirini gerektiren (fonksiyonlarin parametreleri olarak) birden fazla bağımlılık ve alt bağımlılıklarınız olabilir, bazıları 'async def' ve bazıları normal 'def' ile oluşturulabilir. Yine de normal 'def' ile oluşturulanlar, "await" kulanilmadan harici bir iş parçacığında (iş parçacığı havuzundan) çağrılır.
+
+### Diğer yardımcı fonksiyonlar
+
+Doğrudan çağırdığınız diğer herhangi bir yardımcı fonksiyonu, normal "def" veya "async def" ile tanimlayabilirsiniz. FastAPI onu çağırma şeklinizi etkilemez.
+
+Bu, FastAPI'nin sizin için çağırdığı fonksiyonlarin tam tersidir: *path fonksiyonu* ve bağımlılıklar.
+
+Yardımcı program fonksiyonunuz 'def' ile normal bir işlevse, bir iş parçacığı havuzunda değil doğrudan (kodunuzda yazdığınız gibi) çağrılır, işlev 'async def' ile oluşturulmuşsa çağırıldığı yerde 'await' ile beklemelisiniz.
+
+---
+
+Yeniden, bunlar, onları aramaya geldiğinizde muhtemelen işinize yarayacak çok teknik ayrıntılardır.
+
+Aksi takdirde, yukarıdaki bölümdeki yönergeleri iyi bilmelisiniz: Aceleniz mi var?.
diff --git a/docs/tr/docs/benchmarks.md b/docs/tr/docs/benchmarks.md
index 1ce3c758f..eb5472869 100644
--- a/docs/tr/docs/benchmarks.md
+++ b/docs/tr/docs/benchmarks.md
@@ -1,34 +1,34 @@
# Kıyaslamalar
-Bağımsız TechEmpower kıyaslamaları gösteriyor ki Uvicorn'la beraber çalışan **FastAPI** uygulamaları Python'un en hızlı frameworklerinden birisi , sadece Starlette ve Uvicorn'dan daha düşük sıralamada (FastAPI bu frameworklerin üzerine kurulu). (*)
+Bağımsız TechEmpower kıyaslamaları gösteriyor ki en hızlı Python frameworklerinden birisi olan Uvicorn ile çalıştırılan **FastAPI** uygulamaları, sadece Starlette ve Uvicorn'dan daha düşük sıralamada (FastAPI bu frameworklerin üzerine kurulu) yer alıyor. (*)
Fakat kıyaslamaları ve karşılaştırmaları incelerken şunları aklınızda bulundurmalısınız.
-## Kıyaslamalar ve hız
+## Kıyaslamalar ve Hız
-Kıyaslamaları incelediğinizde, farklı özelliklere sahip birçok araçların eşdeğer olarak karşılaştırıldığını görmek yaygındır.
+Kıyaslamaları incelediğinizde, farklı özelliklere sahip araçların eşdeğer olarak karşılaştırıldığını yaygın bir şekilde görebilirsiniz.
-Özellikle, Uvicorn, Starlette ve FastAPI'ın birlikte karşılaştırıldığını görmek için (diğer birçok araç arasında).
+Özellikle, (diğer birçok araç arasında) Uvicorn, Starlette ve FastAPI'ın birlikte karşılaştırıldığını görebilirsiniz.
-Araç tarafından çözülen sorun ne kadar basitse, o kadar iyi performans alacaktır. Ve kıyaslamaların çoğu, araç tarafından sağlanan ek özellikleri test etmez.
+Aracın çözdüğü problem ne kadar basitse, performansı o kadar iyi olacaktır. Ancak kıyaslamaların çoğu, aracın sağladığı ek özellikleri test etmez.
Hiyerarşi şöyledir:
* **Uvicorn**: bir ASGI sunucusu
- * **Starlette**: (Uvicorn'u kullanır) bir web microframeworkü
- * **FastAPI**: (Starlette'i kullanır) data validation vb. ile API'lar oluşturmak için çeşitli ek özelliklere sahip bir API frameworkü
+ * **Starlette**: (Uvicorn'u kullanır) bir web mikroframeworkü
+ * **FastAPI**: (Starlette'i kullanır) veri doğrulama vb. çeşitli ek özelliklere sahip, API oluşturmak için kullanılan bir API mikroframeworkü
* **Uvicorn**:
- * Sunucunun kendisi dışında ekstra bir kod içermediği için en iyi performansa sahip olacaktır
- * Direkt olarak Uvicorn'da bir uygulama yazmazsınız. Bu, en azından Starlette tarafından sağlanan tüm kodu (veya **FastAPI**) az çok içermesi gerektiği anlamına gelir. Ve eğer bunu yaptıysanız, son uygulamanız bir framework kullanmak ve uygulama kodlarını ve bugları en aza indirmekle aynı ek yüke sahip olacaktır.
+ * Sunucunun kendisi dışında ekstra bir kod içermediği için en iyi performansa sahip olacaktır.
+ * Doğrudan Uvicorn ile bir uygulama yazmazsınız. Bu, yazdığınız kodun en azından Starlette tarafından sağlanan tüm kodu (veya **FastAPI**) az çok içermesi gerektiği anlamına gelir. Eğer bunu yaptıysanız, son uygulamanız bir framework kullanmak ve uygulama kodlarını ve hataları en aza indirmekle aynı ek yüke sahip olacaktır.
* Eğer Uvicorn'u karşılaştırıyorsanız, Daphne, Hypercorn, uWSGI, vb. uygulama sunucuları ile karşılaştırın.
* **Starlette**:
- * Uvicorn'dan sonraki en iyi performansa sahip olacak. Aslında, Starlette çalışmak için Uvicorn'u kullanıyor. Dolayısıyla, muhtemelen daha fazla kod çalıştırmak zorunda kaldığında Uvicorn'dan sadece "daha yavaş" olabilir.
- * Ancak routing based on paths ile vb. basit web uygulamaları oluşturmak için araçlar sağlar.
- * Eğer Starlette'i karşılaştırıyorsanız, Sanic, Flask, Django, vb. frameworkler (veya microframeworkler) ile karşılaştırın.
+ * Uvicorn'dan sonraki en iyi performansa sahip olacaktır. İşin aslı, Starlette çalışmak için Uvicorn'u kullanıyor. Dolayısıyla, daha fazla kod çalıştırmaası gerektiğinden muhtemelen Uvicorn'dan sadece "daha yavaş" olabilir.
+ * Ancak yol bazlı yönlendirme vb. basit web uygulamaları oluşturmak için araçlar sağlar.
+ * Eğer Starlette'i karşılaştırıyorsanız, Sanic, Flask, Django, vb. frameworkler (veya mikroframeworkler) ile karşılaştırın.
* **FastAPI**:
- * Starlette'in Uvicorn'u kullandığı ve ondan daha hızlı olamayacağı gibi, **FastAPI** da Starlette'i kullanır, bu yüzden ondan daha hızlı olamaz.
- * FastAPI, Starlette'e ek olarak daha fazla özellik sunar. Data validation ve serialization gibi API'lar oluştururken neredeyse ve her zaman ihtiyaç duyduğunuz özellikler. Ve bunu kullanarak, ücretsiz olarak otomatik dokümantasyon elde edersiniz (otomatik dokümantasyon çalışan uygulamalara ek yük getirmez, başlangıçta oluşturulur).
- * FastAPI'ı kullanmadıysanız ve Starlette'i doğrudan kullandıysanız (veya başka bir araç, Sanic, Flask, Responder, vb.) tüm data validation'ı ve serialization'ı kendiniz sağlamanız gerekir. Dolayısıyla, son uygulamanız FastAPI kullanılarak oluşturulmuş gibi hâlâ aynı ek yüke sahip olacaktır. Çoğu durumda, uygulamalarda yazılan kodun büyük çoğunluğunu data validation ve serialization oluşturur.
- * Dolayısıyla, FastAPI'ı kullanarak geliştirme süresinden, buglardan, kod satırlarından tasarruf edersiniz ve muhtemelen kullanmasaydınız aynı performansı (veya daha iyisini) elde edersiniz. (hepsini kodunuza uygulamak zorunda kalacağınız gibi)
- * Eğer FastAPI'ı karşılaştırıyorsanız, Flask-apispec, NestJS, Molten, vb. gibi data validation, serialization ve dokümantasyon sağlayan bir web uygulaması frameworkü ile (veya araç setiyle) karşılaştırın. Entegre otomatik data validation, serialization ve dokümantasyon içeren frameworkler.
+ * Starlette'in Uvicorn'u kullandığı ve ondan daha hızlı olamayacağı gibi, **FastAPI**'da Starlette'i kullanır, dolayısıyla ondan daha hızlı olamaz.
+ * FastAPI, Starlette'e ek olarak daha fazla özellik sunar. Bunlar veri doğrulama ve dönüşümü gibi API'lar oluştururken neredeyse ve her zaman ihtiyaç duyduğunuz özelliklerdir. Ve bunu kullanarak, ücretsiz olarak otomatik dokümantasyon elde edersiniz (otomatik dokümantasyon çalışan uygulamalara ek yük getirmez, başlangıçta oluşturulur).
+ * FastAPI'ı kullanmadıysanız ve Starlette'i doğrudan kullandıysanız (veya başka bir araç, Sanic, Flask, Responder, vb.) tüm veri doğrulama ve dönüştürme araçlarını kendiniz geliştirmeniz gerekir. Dolayısıyla, son uygulamanız FastAPI kullanılarak oluşturulmuş gibi hâlâ aynı ek yüke sahip olacaktır. Çoğu durumda, uygulamalarda yazılan kodun büyük bir kısmını veri doğrulama ve dönüştürme kodları oluşturur.
+ * Dolayısıyla, FastAPI'ı kullanarak geliştirme süresinden, hatalardan, kod satırlarından tasarruf edersiniz ve kullanmadığınız durumda (birçok özelliği geliştirmek zorunda kalmakla birlikte) muhtemelen aynı performansı (veya daha iyisini) elde ederdiniz.
+ * Eğer FastAPI'ı karşılaştırıyorsanız, Flask-apispec, NestJS, Molten, vb. gibi veri doğrulama, dönüştürme ve dokümantasyon sağlayan bir web uygulaması frameworkü ile (veya araç setiyle) karşılaştırın.
diff --git a/docs/tr/docs/external-links.md b/docs/tr/docs/external-links.md
new file mode 100644
index 000000000..78eaf1729
--- /dev/null
+++ b/docs/tr/docs/external-links.md
@@ -0,0 +1,33 @@
+# Harici Bağlantılar ve Makaleler
+
+**FastAPI** sürekli büyüyen harika bir topluluğa sahiptir.
+
+**FastAPI** ile alakalı birçok yazı, makale, araç ve proje bulunmaktadır.
+
+Bunlardan bazılarının tamamlanmamış bir listesi aşağıda bulunmaktadır.
+
+!!! tip "İpucu"
+ Eğer **FastAPI** ile alakalı henüz burada listelenmemiş bir makale, proje, araç veya başka bir şeyiniz varsa, bunu eklediğiniz bir Pull Request oluşturabilirsiniz.
+
+{% for section_name, section_content in external_links.items() %}
+
+## {{ section_name }}
+
+{% for lang_name, lang_content in section_content.items() %}
+
+### {{ lang_name }}
+
+{% for item in lang_content %}
+
+* {{ item.title }} by {{ item.author }}.
+
+{% endfor %}
+{% endfor %}
+{% endfor %}
+
+## Projeler
+
+`fastapi` konulu en son GitHub projeleri:
+
++ +Başkalarının daha önceki çalışmaları olmasaydı, **FastAPI** var olmazdı. + +Geçmişte oluşturulan pek çok araç **FastAPI**'a ilham kaynağı olmuştur. + +Yıllardır yeni bir framework oluşturmaktan kaçınıyordum. Başlangıçta **FastAPI**'ın çözdüğü sorunları çözebilmek için pek çok farklı framework, eklenti ve araç kullanmayı denedim. + +Ancak bir noktada, geçmişteki diğer araçlardan en iyi fikirleri alarak bütün bu çözümleri kapsayan, ayrıca bütün bunları Python'ın daha önce mevcut olmayan özelliklerini (Python 3.6+ ile gelen tip belirteçleri) kullanarak yapan bir şey üretmekten başka bir seçenek kalmamıştı. + ++ +## Araştırma + +Önceki alternatifleri kullanarak hepsinden bir şeyler öğrenip, fikirler alıp, bunları kendim ve çalıştığım geliştirici ekipler için en iyi şekilde birleştirebilme şansım oldu. + +Mesela, ideal olarak standart Python tip belirteçlerine dayanması gerektiği açıktı. + +Ayrıca, en iyi yaklaşım zaten mevcut olan standartları kullanmaktı. + +Sonuç olarak, **FastAPI**'ı kodlamaya başlamadan önce, birkaç ay boyunca OpenAPI, JSON Schema, OAuth2 ve benzerlerinin tanımlamalarını inceledim. İlişkilerini, örtüştükleri noktaları ve farklılıklarını anlamaya çalıştım. + +## Tasarım + +Sonrasında, (**FastAPI** kullanan bir geliştirici olarak) sahip olmak istediğim "API"ı tasarlamak için biraz zaman harcadım. + +Çeşitli fikirleri en popüler Python editörlerinde test ettim: PyCharm, VS Code, Jedi tabanlı editörler. + +Bu test, en son Python Developer Survey'ine göre, kullanıcıların yaklaşık %80'inin kullandığı editörleri kapsıyor. + +Bu da demek oluyor ki **FastAPI**, Python geliştiricilerinin %80'inin kullandığı editörlerle test edildi. Ve diğer editörlerin çoğu benzer şekilde çalıştığından, avantajları neredeyse tüm editörlerde çalışacaktır. + +Bu şekilde, kod tekrarını mümkün olduğunca azaltmak, her yerde otomatik tamamlama, tip ve hata kontrollerine sahip olmak için en iyi yolları bulabildim. + +Hepsi, tüm geliştiriciler için en iyi geliştirme deneyimini sağlayacak şekilde. + +## Gereksinimler + +Çeşitli alternatifleri test ettikten sonra, avantajlarından dolayı **Pydantic**'i kullanmaya karar verdim. + +Sonra, JSON Schema ile tamamen uyumlu olmasını sağlamak, kısıtlama bildirimlerini tanımlamanın farklı yollarını desteklemek ve birkaç editördeki testlere dayanarak editör desteğini (tip kontrolleri, otomatik tamamlama) geliştirmek için katkıda bulundum. + +Geliştirme sırasında, diğer ana gereksinim olan **Starlette**'e de katkıda bulundum. + +## Geliştirme + +**FastAPI**'ı oluşturmaya başladığımda, parçaların çoğu zaten yerindeydi, tasarım tanımlanmıştı, gereksinimler ve araçlar hazırdı, standartlar ve tanımlamalar hakkındaki bilgi net ve tazeydi. + +## Gelecek + +Şimdiye kadar, **FastAPI**'ın fikirleriyle birçok kişiye faydalı olduğu apaçık ortada. + +Birçok kullanım durumuna daha iyi uyduğu için, önceki alternatiflerin yerine seçiliyor. + +Ben ve ekibim dahil, birçok geliştirici ve ekip projelerinde **FastAPI**'ya bağlı. + +Tabi, geliştirilecek birçok özellik ve iyileştirme mevcut. + +**FastAPI**'ın önünde harika bir gelecek var. + +[Yardımlarınız](help-fastapi.md){.internal-link target=_blank} çok değerlidir. diff --git a/docs/tr/docs/how-to/index.md b/docs/tr/docs/how-to/index.md new file mode 100644 index 000000000..8ece29515 --- /dev/null +++ b/docs/tr/docs/how-to/index.md @@ -0,0 +1,11 @@ +# Nasıl Yapılır - Tarifler + +Burada çeşitli konular hakkında farklı tarifler veya "nasıl yapılır" kılavuzları yer alıyor. + +Bu fikirlerin büyük bir kısmı aşağı yukarı **bağımsız** olacaktır, çoğu durumda bunları sadece **projenize** hitap ediyorsa incelemelisiniz. + +Projeniz için ilginç ve yararlı görünen bir şey varsa devam edin ve inceleyin, aksi halde bunları atlayabilirsiniz. + +!!! tip "İpucu" + + **FastAPI**'ı düzgün (ve önerilen) şekilde öğrenmek istiyorsanız [Öğretici - Kullanıcı Rehberi](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}'ni bölüm bölüm okuyun. diff --git a/docs/tr/docs/index.md b/docs/tr/docs/index.md index e61f5b82c..ac8830880 100644 --- a/docs/tr/docs/index.md +++ b/docs/tr/docs/index.md @@ -2,45 +2,47 @@
- FastAPI framework, yüksek performanslı, öğrenmesi kolay, geliştirmesi hızlı, kullanıma sunulmaya hazır. + FastAPI framework, yüksek performanslı, öğrenmesi oldukça kolay, kodlaması hızlı, kullanıma hazır
--- -**dokümantasyon**: https://fastapi.tiangolo.com +**Dokümantasyon**: https://fastapi.tiangolo.com -**Kaynak kodu**: https://github.com/tiangolo/fastapi +**Kaynak Kod**: https://github.com/tiangolo/fastapi --- -FastAPI, Python 3.8+'nın standart type hintlerine dayanan modern ve hızlı (yüksek performanslı) API'lar oluşturmak için kullanılabilecek web framework'ü. +FastAPI, Python 3.8+'nin standart tip belirteçlerine dayalı, modern ve hızlı (yüksek performanslı) API'lar oluşturmak için kullanılabilecek web framework'tür. -Ana özellikleri: +Temel özellikleri şunlardır: -* **Hızlı**: çok yüksek performanslı, **NodeJS** ve **Go** ile eşdeğer seviyede performans sağlıyor, (Starlette ve Pydantic sayesinde.) [Python'un en hızlı frameworklerinden bir tanesi.](#performans). -* **Kodlaması hızlı**: Yeni özellikler geliştirmek neredeyse %200 - %300 daha hızlı. * -* **Daha az bug**: Geliştirici (insan) kaynaklı hatalar neredeyse %40 azaltıldı. * -* **Sezgileri güçlü**: Editor (otomatik-tamamlama) desteği harika. Otomatik tamamlama her yerde. Debuglamak ile daha az zaman harcayacaksınız. -* **Kolay**: Öğrenmesi ve kullanması kolay olacak şekilde. Doküman okumak için harcayacağınız süre azaltıldı. -* **Kısa**: Kod tekrarını minimuma indirdik. Fonksiyon parametrelerinin tiplerini belirtmede farklı yollar sunarak karşılaşacağınız bug'ları azalttık. -* **Güçlü**: Otomatik dokümantasyon ile beraber, kullanıma hazır kod yaz. +* **Hızlı**: Çok yüksek performanslı, **NodeJS** ve **Go** ile eşit düzeyde (Starlette ve Pydantic sayesinde). [En hızlı Python framework'lerinden bir tanesidir](#performans). +* **Kodlaması Hızlı**: Geliştirme hızını yaklaşık %200 ile %300 aralığında arttırır. * +* **Daha az hata**: İnsan (geliştirici) kaynaklı hataları yaklaşık %40 azaltır. * +* **Sezgisel**: Muhteşem bir editör desteği. Her yerde otomatik tamamlama. Hata ayıklama ile daha az zaman harcayacaksınız. +* **Kolay**: Öğrenmesi ve kullanması kolay olacak şekilde tasarlandı. Doküman okuma ile daha az zaman harcayacaksınız. +* **Kısa**: Kod tekrarı minimize edildi. Her parametre tanımlamasında birden fazla özellik ve daha az hatayla karşılaşacaksınız. +* **Güçlü**: Otomatik ve etkileşimli dokümantasyon ile birlikte, kullanıma hazır kod elde edebilirsiniz. +* **Standard öncelikli**: API'lar için açık standartlara dayalı (ve tamamen uyumlu); OpenAPI (eski adıyla Swagger) ve JSON Schema. -* **Standartlar belirli**: Tamamiyle API'ların açık standartlara bağlı ve (tam uyumlululuk içerisinde); OpenAPI (eski adıyla Swagger) ve JSON Schema. +* ilgili kanılar, dahili geliştirme ekibinin geliştirdikleri ürünlere yaptıkları testlere dayanmaktadır. -* Bahsi geçen rakamsal ifadeler tamamiyle, geliştirme takımının kendi sundukları ürünü geliştirirken yaptıkları testlere dayanmakta. - -## Sponsors +## Sponsorlar @@ -55,63 +57,61 @@ Ana özellikleri: -Other sponsors +Diğer Sponsorlar ## Görüşler - -"_[...] Bugünlerde **FastAPI**'ı çok fazla kullanıyorum [...] Aslına bakarsanız **Microsoft'taki Machine Learning servislerimizin** hepsinde kullanmayı düşünüyorum. FastAPI ile geliştirdiğimiz servislerin bazıları çoktan **Windows**'un ana ürünlerine ve **Office** ürünlerine entegre edilmeye başlandı bile._" +"_[...] Bugünlerde **FastAPI**'ı çok fazla kullanıyorum. [...] Aslında bunu ekibimin **Microsoft'taki Machine Learning servislerinin** tamamında kullanmayı planlıyorum. Bunlardan bazıları **Windows**'un ana ürünlerine ve **Office** ürünlerine entegre ediliyor._"
-Eğer API yerine komut satırı uygulaması geliştiriyor isen **Typer**'a bir göz at.
+Eğer API yerine, terminalde kullanılmak üzere bir komut satırı uygulaması geliştiriyorsanız **Typer**'a göz atabilirsiniz.
-**Typer** kısaca FastAPI'ın küçük kız kardeşi. Komut satırı uygulamalarının **FastAPI'ı** olması hedeflendi. ⌨️ 🚀
+**Typer** kısaca FastAPI'ın küçük kardeşi. Ve hedefi komut satırı uygulamalarının **FastAPI'ı** olmak. ⌨️ 🚀
## Gereksinimler
@@ -122,7 +122,7 @@ FastAPI iki devin omuzları üstünde duruyor:
* Web tarafı için Starlette.
* Data tarafı için Pydantic.
-## Yükleme
+## Kurulum
async def...uvicorn main:app --reload hakkında...uvicorn main:app --reload komutuyla ilgili...email_validator - email doğrulaması için.
+* pydantic-settings - ayar yönetimi için.
+* pydantic-extra-types - Pydantic ile birlikte kullanılabilecek ek tipler için.
Starlette tarafında kullanılan:
-* httpx - Eğer `TestClient` kullanmak istiyorsan gerekli.
-* jinja2 - Eğer kendine ait template konfigürasyonu oluşturmak istiyorsan gerekli
-* python-multipart - Form kullanmak istiyorsan gerekli ("dönüşümü").
+* httpx - Eğer `TestClient` yapısını kullanacaksanız gereklidir.
+* jinja2 - Eğer varsayılan template konfigürasyonunu kullanacaksanız gereklidir.
+* python-multipart - Eğer `request.form()` ile form dönüşümü desteğini kullanacaksanız gereklidir.
* itsdangerous - `SessionMiddleware` desteği için gerekli.
* pyyaml - `SchemaGenerator` desteği için gerekli (Muhtemelen FastAPI kullanırken ihtiyacınız olmaz).
-* graphene - `GraphQLApp` desteği için gerekli.
-* ujson - `UJSONResponse` kullanmak istiyorsan gerekli.
+* ujson - `UJSONResponse` kullanacaksanız gerekli.
Hem FastAPI hem de Starlette tarafından kullanılan:
-* uvicorn - oluşturduğumuz uygulamayı bir web sunucusuna servis etmek için gerekli
-* orjson - `ORJSONResponse` kullanmak istiyor isen gerekli.
+* uvicorn - oluşturduğumuz uygulamayı servis edecek web sunucusu görevini üstlenir.
+* orjson - `ORJSONResponse` kullanacaksanız gereklidir.
Bunların hepsini `pip install fastapi[all]` ile yükleyebilirsin.
## Lisans
-Bu proje, MIT lisansı şartlarına göre lisanslanmıştır.
+Bu proje, MIT lisansı şartları altında lisanslanmıştır.
diff --git a/docs/tr/docs/learn/index.md b/docs/tr/docs/learn/index.md
new file mode 100644
index 000000000..52e3aa54d
--- /dev/null
+++ b/docs/tr/docs/learn/index.md
@@ -0,0 +1,5 @@
+# Öğren
+
+**FastAPI** öğrenmek için giriş bölümleri ve öğreticiler burada yer alıyor.
+
+Burayı, bir **kitap**, bir **kurs**, ve FastAPI öğrenmenin **resmi** ve önerilen yolu olarak düşünülebilirsiniz. 😎
diff --git a/docs/tr/docs/newsletter.md b/docs/tr/docs/newsletter.md
new file mode 100644
index 000000000..22ca1b1e2
--- /dev/null
+++ b/docs/tr/docs/newsletter.md
@@ -0,0 +1,5 @@
+# FastAPI ve Arkadaşları Bülteni
+
+
+
+
diff --git a/docs/tr/docs/project-generation.md b/docs/tr/docs/project-generation.md
new file mode 100644
index 000000000..75e3ae339
--- /dev/null
+++ b/docs/tr/docs/project-generation.md
@@ -0,0 +1,84 @@
+# Proje oluşturma - Şablonlar
+
+Başlamak için bir proje oluşturucu kullanabilirsiniz, çünkü sizin için önceden yapılmış birçok başlangıç kurulumu, güvenlik, veritabanı ve temel API endpoinlerini içerir.
+
+Bir proje oluşturucu, her zaman kendi ihtiyaçlarınıza göre güncellemeniz ve uyarlamanız gereken esnek bir kuruluma sahip olacaktır, ancak bu, projeniz için iyi bir başlangıç noktası olabilir.
+
+## Full Stack FastAPI PostgreSQL
+
+GitHub: https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-postgresql
+
+### Full Stack FastAPI PostgreSQL - Özellikler
+
+* Full **Docker** entegrasyonu (Docker based).
+* Docker Swarm Mode ile deployment.
+* **Docker Compose** entegrasyonu ve lokal geliştirme için optimizasyon.
+* Uvicorn ve Gunicorn ile **Production ready** Python web server'ı.
+* Python **FastAPI** backend:
+ * **Hızlı**: **NodeJS** ve **Go** ile eşit, çok yüksek performans (Starlette ve Pydantic'e teşekkürler).
+ * **Sezgisel**: Editor desteğı. Otomatik tamamlama. Daha az debugging.
+ * **Kolay**: Kolay öğrenip kolay kullanmak için tasarlandı. Daha az döküman okuma daha çok iş.
+ * **Kısa**: Minimum kod tekrarı. Her parametre bildiriminde birden çok özellik.
+ * **Güçlü**: Production-ready. Otomatik interaktif dökümantasyon.
+ * **Standartlara dayalı**: API'ler için açık standartlara dayanır (ve tamamen uyumludur): OpenAPI ve JSON Şeması.
+ * **Birçok diger özelliği** dahili otomatik doğrulama, serialization, interaktif dokümantasyon, OAuth2 JWT token ile authentication, vb.
+* **Güvenli şifreleme** .
+* **JWT token** kimlik doğrulama.
+* **SQLAlchemy** models (Flask dan bağımsızdır. Celery worker'ları ile kullanılabilir).
+* Kullanıcılar için temel başlangıç modeli (gerektiği gibi değiştirin ve kaldırın).
+* **Alembic** migration.
+* **CORS** (Cross Origin Resource Sharing).
+* **Celery** worker'ları ile backend içerisinden seçilen işleri çalıştırabilirsiniz.
+* **Pytest**'e dayalı, Docker ile entegre REST backend testleri ile veritabanından bağımsız olarak tam API etkileşimini test edebilirsiniz. Docker'da çalıştığı için her seferinde sıfırdan yeni bir veri deposu oluşturabilir (böylece ElasticSearch, MongoDB, CouchDB veya ne istersen kullanabilirsin ve sadece API'nin çalışıp çalışmadığını test edebilirsin).
+* Atom Hydrogen veya Visual Studio Code Jupyter gibi uzantılarla uzaktan veya Docker içi geliştirme için **Jupyter Çekirdekleri** ile kolay Python entegrasyonu.
+* **Vue** ile frontend:
+ * Vue CLI ile oluşturulmuş.
+ * Dahili **JWT kimlik doğrulama**.
+ * Dahili Login.
+ * Login sonrası, Kontrol paneli.
+ * Kullanıcı oluşturma ve düzenleme kontrol paneli
+ * Kendi kendine kullanıcı sürümü.
+ * **Vuex**.
+ * **Vue-router**.
+ * **Vuetify** güzel material design kompanentleri için.
+ * **TypeScript**.
+ * **Nginx** tabanlı Docker sunucusu (Vue-router için yapılandırılmış).
+ * Docker ile multi-stage yapı, böylece kodu derlemeniz, kaydetmeniz veya işlemeniz gerekmez.
+ * Derleme zamanında Frontend testi (devre dışı bırakılabilir).
+ * Mümkün olduğu kadar modüler yapılmıştır, bu nedenle kutudan çıktığı gibi çalışır, ancak Vue CLI ile yeniden oluşturabilir veya ihtiyaç duyduğunuz şekilde oluşturabilir ve istediğinizi yeniden kullanabilirsiniz.
+* **PGAdmin** PostgreSQL database admin tool'u, PHPMyAdmin ve MySQL ile kolayca değiştirilebilir.
+* **Flower** ile Celery job'larını monitörleme.
+* **Traefik** ile backend ve frontend arasında yük dengeleme, böylece her ikisini de aynı domain altında, path ile ayrılmış, ancak farklı kapsayıcılar tarafından sunulabilirsiniz.
+* Let's Encrypt **HTTPS** sertifikalarının otomatik oluşturulması dahil olmak üzere Traefik entegrasyonu.
+* GitLab **CI** (sürekli entegrasyon), backend ve frontend testi dahil.
+
+## Full Stack FastAPI Couchbase
+
+GitHub: https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-couchbase
+
+⚠️ **UYARI** ⚠️
+
+Sıfırdan bir projeye başlıyorsanız alternatiflerine bakın.
+
+Örneğin, Full Stack FastAPI PostgreSQL daha iyi bir alternatif olabilir, aktif olarak geliştiriliyor ve kullanılıyor. Ve yeni özellik ve ilerlemelere sahip.
+
+İsterseniz Couchbase tabanlı generator'ı kullanmakta özgürsünüz, hala iyi çalışıyor olmalı ve onunla oluşturulmuş bir projeniz varsa bu da sorun değil (ve muhtemelen zaten ihtiyaçlarınıza göre güncellediniz).
+
+Bununla ilgili daha fazla bilgiyi repo belgelerinde okuyabilirsiniz.
+
+## Full Stack FastAPI MongoDB
+
+... müsaitliğime ve diğer faktörlere bağlı olarak daha sonra gelebilir. 😅 🎉
+
+## Machine Learning modelleri, spaCy ve FastAPI
+
+GitHub: https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi
+
+### Machine Learning modelleri, spaCy ve FastAPI - Features
+
+* **spaCy** NER model entegrasyonu.
+* **Azure Cognitive Search** yerleşik istek biçimi.
+* Uvicorn ve Gunicorn ile **Production ready** Python web server'ı.
+* Dahili **Azure DevOps** Kubernetes (AKS) CI/CD deployment.
+* **Multilingual**, Proje kurulumu sırasında spaCy'nin yerleşik dillerinden birini kolayca seçin.
+* **Esnetilebilir** diğer frameworkler (Pytorch, Tensorflow) ile de çalışır sadece spaCy değil.
diff --git a/docs/tr/docs/resources/index.md b/docs/tr/docs/resources/index.md
new file mode 100644
index 000000000..fc71a9ca1
--- /dev/null
+++ b/docs/tr/docs/resources/index.md
@@ -0,0 +1,3 @@
+# Kaynaklar
+
+Ek kaynaklar, dış bağlantılar, makaleler ve daha fazlası. ✈️
diff --git a/docs/uk/docs/index.md b/docs/uk/docs/index.md
new file mode 100644
index 000000000..fad693f79
--- /dev/null
+++ b/docs/uk/docs/index.md
@@ -0,0 +1,465 @@
+
+
+
+ Готовий до продакшину, високопродуктивний, простий у вивченні та швидкий для написання коду фреймворк +
+ + +--- + +**Документація**: https://fastapi.tiangolo.com + +**Програмний код**: https://github.com/tiangolo/fastapi + +--- + +FastAPI - це сучасний, швидкий (високопродуктивний), вебфреймворк для створення API за допомогою Python 3.8+,в основі якого лежить стандартна анотація типів Python. + +Ключові особливості: + +* **Швидкий**: Дуже висока продуктивність, на рівні з **NodeJS** та **Go** (завдяки Starlette та Pydantic). [Один із найшвидших фреймворків](#performance). + +* **Швидке написання коду**: Пришвидшує розробку функціоналу приблизно на 200%-300%. * +* **Менше помилок**: Зменшить кількість помилок спричинених людиною (розробником) на 40%. * +* **Інтуїтивний**: Чудова підтримка редакторами коду. Доповнення всюди. Зменште час на налагодження. +* **Простий**: Спроектований, для легкого використання та навчання. Знадобиться менше часу на читання документації. +* **Короткий**: Зведе до мінімуму дублювання коду. Кожен оголошений параметр може виконувати кілька функцій. +* **Надійний**: Ви матимете стабільний код готовий до продакшину з автоматичною інтерактивною документацією. +* **Стандартизований**: Оснований та повністю сумісний з відкритими стандартами для API: OpenAPI (попередньо відомий як Swagger) та JSON Schema. + +* оцінка на основі тестів внутрішньої команди розробників, створення продуктових застосунків. + +## Спонсори + + + +{% if sponsors %} +{% for sponsor in sponsors.gold -%} +
+
+Створюючи CLI застосунок для використання в терміналі, замість веб-API зверніть увагу на **Typer**.
+
+**Typer** є молодшим братом FastAPI. І це **FastAPI для CLI**. ⌨️ 🚀
+
+## Вимоги
+
+Python 3.8+
+
+FastAPI стоїть на плечах гігантів:
+
+* Starlette для web частини.
+* Pydantic для частини даних.
+
+## Вставновлення
+
+async def...uvicorn main:app --reload...email_validator - для валідації електронної пошти.
+* pydantic-settings - для управління налаштуваннями.
+* pydantic-extra-types - для додаткових типів, що можуть бути використані з Pydantic.
+
+
+Starlette використовує:
+
+* httpx - Необхідно, якщо Ви хочете використовувати `TestClient`.
+* jinja2 - Необхідно, якщо Ви хочете використовувати шаблони як конфігурацію за замовчуванням.
+* python-multipart - Необхідно, якщо Ви хочете підтримувати "розбір" форми за допомогою `request.form()`.
+* itsdangerous - Необхідно для підтримки `SessionMiddleware`.
+* pyyaml - Необхідно для підтримки Starlette `SchemaGenerator` (ймовірно, вам це не потрібно з FastAPI).
+* ujson - Необхідно, якщо Ви хочете використовувати `UJSONResponse`.
+
+FastAPI / Starlette використовують:
+
+* uvicorn - для сервера, який завантажує та обслуговує вашу програму.
+* orjson - Необхідно, якщо Ви хочете використовувати `ORJSONResponse`.
+
+Ви можете встановити все це за допомогою `pip install fastapi[all]`.
+
+## Ліцензія
+
+Цей проєкт ліцензовано згідно з умовами ліцензії MIT.
diff --git a/docs/uk/docs/tutorial/body-fields.md b/docs/uk/docs/tutorial/body-fields.md
new file mode 100644
index 000000000..eee993cbe
--- /dev/null
+++ b/docs/uk/docs/tutorial/body-fields.md
@@ -0,0 +1,116 @@
+# Тіло - Поля
+
+Так само як ви можете визначати додаткову валідацію та метадані у параметрах *функції обробки шляху* за допомогою `Query`, `Path` та `Body`, ви можете визначати валідацію та метадані всередині моделей Pydantic за допомогою `Field` від Pydantic.
+
+## Імпорт `Field`
+
+Спочатку вам потрібно імпортувати це:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="4"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="4"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="4"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ non-Annotated"
+
+ !!! tip
+ Варто користуватись `Annotated` версією, якщо це можливо.
+
+ ```Python hl_lines="2"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+ non-Annotated"
+
+ !!! tip
+ Варто користуватись `Annotated` версією, якщо це можливо.
+
+ ```Python hl_lines="4"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
+ ```
+
+!!! warning
+ Зверніть увагу, що `Field` імпортується прямо з `pydantic`, а не з `fastapi`, як всі інші (`Query`, `Path`, `Body` тощо).
+
+## Оголошення атрибутів моделі
+
+Ви можете використовувати `Field` з атрибутами моделі:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+ ```Python hl_lines="11-14"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="11-14"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="12-15"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_an.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.10+ non-Annotated"
+
+ !!! tip
+ Варто користуватись `Annotated` версією, якщо це можливо..
+
+ ```Python hl_lines="9-12"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_py310.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+ non-Annotated"
+
+ !!! tip
+ Варто користуватись `Annotated` версією, якщо це можливо..
+
+ ```Python hl_lines="11-14"
+ {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
+ ```
+
+`Field` працює так само, як `Query`, `Path` і `Body`, у нього такі самі параметри тощо.
+
+!!! note "Технічні деталі"
+ Насправді, `Query`, `Path` та інші, що ви побачите далі, створюють об'єкти підкласів загального класу `Param`, котрий сам є підкласом класу `FieldInfo` з Pydantic.
+
+ І `Field` від Pydantic також повертає екземпляр `FieldInfo`.
+
+ `Body` також безпосередньо повертає об'єкти підкласу `FieldInfo`. І є інші підкласи, які ви побачите пізніше, що є підкласами класу Body.
+
+ Пам'ятайте, що коли ви імпортуєте 'Query', 'Path' та інше з 'fastapi', вони фактично є функціями, які повертають спеціальні класи.
+
+!!! tip
+ Зверніть увагу, що кожен атрибут моделі із типом, значенням за замовчуванням та `Field` має ту саму структуру, що й параметр *функції обробки шляху*, з `Field` замість `Path`, `Query` і `Body`.
+
+## Додавання додаткової інформації
+
+Ви можете визначити додаткову інформацію у `Field`, `Query`, `Body` тощо. І вона буде включена у згенеровану JSON схему.
+
+Ви дізнаєтеся більше про додавання додаткової інформації пізніше у документації, коли вивчатимете визначення прикладів.
+
+!!! warning
+ Додаткові ключі, передані в `Field`, також будуть присутні у згенерованій схемі OpenAPI для вашого додатка.
+ Оскільки ці ключі не обов'язково можуть бути частиною специфікації OpenAPI, деякі інструменти OpenAPI, наприклад, [OpenAPI валідатор](https://validator.swagger.io/), можуть не працювати з вашою згенерованою схемою.
+
+## Підсумок
+
+Ви можете використовувати `Field` з Pydantic для визначення додаткових перевірок та метаданих для атрибутів моделі.
+
+Ви також можете використовувати додаткові іменовані аргументи для передачі додаткових метаданих JSON схеми.
diff --git a/docs/zh-hant/docs/index.md b/docs/zh-hant/docs/index.md
new file mode 100644
index 000000000..e7a2efec9
--- /dev/null
+++ b/docs/zh-hant/docs/index.md
@@ -0,0 +1,470 @@
+
+
+
+ FastAPI 框架，高效能，易於學習，快速開發，適用於生產環境 +
+ + +--- + +**文件**： https://fastapi.tiangolo.com + +**程式碼**： https://github.com/tiangolo/fastapi + +--- + +FastAPI 是一個現代、快速（高效能）的 web 框架，用於 Python 3.8+ 並採用標準 Python 型別提示。 + +主要特點包含： + +- **快速**： 非常高的效能，可與 **NodeJS** 和 **Go** 效能相當 (歸功於 Starlette and Pydantic)。 [FastAPI 是最快的 Python web 框架之一](#performance)。 +- **極速開發**： 提高開發功能的速度約 200% 至 300%。 \* +- **更少的 Bug**： 減少約 40% 的人為（開發者）導致的錯誤。 \* +- **直覺**： 具有出色的編輯器支援，處處都有自動補全以減少偵錯時間。 +- **簡單**： 設計上易於使用和學習，大幅減少閱讀文件的時間。 +- **簡潔**： 最小化程式碼重複性。可以通過不同的參數聲明來實現更豐富的功能，和更少的錯誤。 +- **穩健**： 立即獲得生產級可用的程式碼，還有自動生成互動式文件。 +- **標準化**： 基於 (且完全相容於) OpenAPIs 的相關標準：OpenAPI（之前被稱為 Swagger）和JSON Schema。 + +\* 基於內部開發團隊在建立生產應用程式時的測試預估。 + +## 贊助 + + + +{% if sponsors %} +{% for sponsor in sponsors.gold -%} +
+
+如果你不是在開發網頁 API，而是正在開發一個在終端機中運行的命令列應用程式，不妨嘗試 **Typer**。
+
+**Typer** 是 FastAPI 的小兄弟。他立志成為命令列的 **FastAPI**。 ⌨️ 🚀
+
+## 安裝需求
+
+Python 3.8+
+
+FastAPI 是站在以下巨人的肩膀上：
+
+- Starlette 負責網頁的部分
+- Pydantic 負責資料的部分
+
+## 安裝
+
+async def...uvicorn main:app --reload...email_validator - 用於電子郵件驗證。
+- pydantic-settings - 用於設定管理。
+- pydantic-extra-types - 用於與 Pydantic 一起使用的額外型別。
+
+用於 Starlette：
+
+- httpx - 使用 `TestClient`時必須安裝。
+- jinja2 - 使用預設的模板配置時必須安裝。
+- python-multipart - 需要使用 `request.form()` 對表單進行 "解析" 時安裝。
+- itsdangerous - 需要使用 `SessionMiddleware` 支援時安裝。
+- pyyaml - 用於支援 Starlette 的 `SchemaGenerator` (如果你使用 FastAPI，可能不需要它)。
+- ujson - 使用 `UJSONResponse` 時必須安裝。
+
+用於 FastAPI / Starlette：
+
+- uvicorn - 用於加載和運行應用程式的服務器。
+- orjson - 使用 `ORJSONResponse`時必須安裝。
+
+你可以使用 `pip install "fastapi[all]"` 來安裝這些所有依賴套件。
+
+## 授權
+
+該項目遵循 MIT 許可協議。
diff --git a/docs/zh-hant/mkdocs.yml b/docs/zh-hant/mkdocs.yml
new file mode 100644
index 000000000..de18856f4
--- /dev/null
+++ b/docs/zh-hant/mkdocs.yml
@@ -0,0 +1 @@
+INHERIT: ../en/mkdocs.yml
diff --git a/docs/zh/docs/advanced/additional-responses.md b/docs/zh/docs/advanced/additional-responses.md
new file mode 100644
index 000000000..2a1e1ed89
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/docs/advanced/additional-responses.md
@@ -0,0 +1,219 @@
+# OPENAPI 中的其他响应
+
+您可以声明附加响应，包括附加状态代码、媒体类型、描述等。
+
+这些额外的响应将包含在OpenAPI模式中，因此它们也将出现在API文档中。
+
+但是对于那些额外的响应，你必须确保你直接返回一个像 `JSONResponse` 一样的 `Response` ，并包含你的状态代码和内容。
+
+## `model`附加响应
+您可以向路径操作装饰器传递参数 `responses` 。
+
+它接收一个 `dict`，键是每个响应的状态代码（如`200`），值是包含每个响应信息的其他 `dict`。
+
+每个响应字典都可以有一个关键模型，其中包含一个 `Pydantic` 模型，就像 `response_model` 一样。
+
+**FastAPI**将采用该模型，生成其`JSON Schema`并将其包含在`OpenAPI`中的正确位置。
+
+例如，要声明另一个具有状态码 `404` 和`Pydantic`模型 `Message` 的响应，可以写：
+```Python hl_lines="18 22"
+{!../../../docs_src/additional_responses/tutorial001.py!}
+```
+
+
+!!! Note
+ 请记住，您必须直接返回 `JSONResponse` 。
+
+!!! Info
+ `model` 密钥不是OpenAPI的一部分。
+ **FastAPI**将从那里获取`Pydantic`模型，生成` JSON Schema` ，并将其放在正确的位置。
+ - 正确的位置是：
+ - 在键 `content` 中，其具有另一个`JSON`对象（ `dict` ）作为值，该`JSON`对象包含：
+ - 媒体类型的密钥，例如 `application/json` ，它包含另一个`JSON`对象作为值，该对象包含：
+ - 一个键` schema` ，它的值是来自模型的`JSON Schema`，正确的位置在这里。
+ - **FastAPI**在这里添加了对OpenAPI中另一个地方的全局JSON模式的引用，而不是直接包含它。这样，其他应用程序和客户端可以直接使用这些JSON模式，提供更好的代码生成工具等。
+
+
+**在OpenAPI中为该路径操作生成的响应将是：**
+
+```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": {
+ "$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
+ }
+ }
+ }
+ }
+ }
+}
+
+```
+**模式被引用到OpenAPI模式中的另一个位置：**
+```json hl_lines="4-16"
+{
+ "components": {
+ "schemas": {
+ "Message": {
+ "title": "Message",
+ "required": [
+ "message"
+ ],
+ "type": "object",
+ "properties": {
+ "message": {
+ "title": "Message",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "Item": {
+ "title": "Item",
+ "required": [
+ "id",
+ "value"
+ ],
+ "type": "object",
+ "properties": {
+ "id": {
+ "title": "Id",
+ "type": "string"
+ },
+ "value": {
+ "title": "Value",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ValidationError": {
+ "title": "ValidationError",
+ "required": [
+ "loc",
+ "msg",
+ "type"
+ ],
+ "type": "object",
+ "properties": {
+ "loc": {
+ "title": "Location",
+ "type": "array",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ "msg": {
+ "title": "Message",
+ "type": "string"
+ },
+ "type": {
+ "title": "Error Type",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "HTTPValidationError": {
+ "title": "HTTPValidationError",
+ "type": "object",
+ "properties": {
+ "detail": {
+ "title": "Detail",
+ "type": "array",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ValidationError"
+ }
+ }
+ }
+ }
+ }
+ }
+}
+
+```
+## 主响应的其他媒体类型
+
+您可以使用相同的 `responses` 参数为相同的主响应添加不同的媒体类型。
+
+例如，您可以添加一个额外的媒体类型` image/png` ，声明您的路径操作可以返回JSON对象（媒体类型 `application/json` ）或PNG图像：
+
+```Python hl_lines="19-24 28"
+{!../../../docs_src/additional_responses/tutorial002.py!}
+```
+
+!!! Note
+ - 请注意，您必须直接使用 `FileResponse` 返回图像。
+
+!!! Info
+ - 除非在 `responses` 参数中明确指定不同的媒体类型，否则**FastAPI**将假定响应与主响应类具有相同的媒体类型（默认为` application/json` ）。
+ - 但是如果您指定了一个自定义响应类，并将 `None `作为其媒体类型，**FastAPI**将使用 `application/json` 作为具有关联模型的任何其他响应。
+
+## 组合信息
+您还可以联合接收来自多个位置的响应信息，包括 `response_model `、 `status_code` 和 `responses `参数。
+
+您可以使用默认的状态码 `200` （或者您需要的自定义状态码）声明一个 `response_model `，然后直接在OpenAPI模式中在 `responses` 中声明相同响应的其他信息。
+
+**FastAPI**将保留来自 `responses` 的附加信息，并将其与模型中的JSON Schema结合起来。
+
+例如，您可以使用状态码 `404` 声明响应，该响应使用`Pydantic`模型并具有自定义的` description` 。
+
+以及一个状态码为 `200` 的响应，它使用您的 `response_model` ，但包含自定义的 `example` ：
+
+```Python hl_lines="20-31"
+{!../../../docs_src/additional_responses/tutorial003.py!}
+```
+
+所有这些都将被合并并包含在您的OpenAPI中，并在API文档中显示：
+
+## 联合预定义响应和自定义响应
+
+您可能希望有一些应用于许多路径操作的预定义响应，但是你想将不同的路径和自定义的相应组合在一块。
+对于这些情况，你可以使用Python的技术，将 `dict` 与 `**dict_to_unpack` 解包：
+```Python
+old_dict = {
+ "old key": "old value",
+ "second old key": "second old value",
+}
+new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
+```
+
+这里， new_dict 将包含来自 old_dict 的所有键值对加上新的键值对：
+```python
+{
+ "old key": "old value",
+ "second old key": "second old value",
+ "new key": "new value",
+}
+```
+您可以使用该技术在路径操作中重用一些预定义的响应，并将它们与其他自定义响应相结合。
+**例如：**
+```Python hl_lines="13-17 26"
+{!../../../docs_src/additional_responses/tutorial004.py!}
+```
+## 有关OpenAPI响应的更多信息
+
+要了解您可以在响应中包含哪些内容，您可以查看OpenAPI规范中的以下部分：
+ + [OpenAPI响应对象](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#responsesObject)，它包括 Response Object 。
+ + [OpenAPI响应对象](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#responseObject)，您可以直接在 `responses` 参数中的每个响应中包含任何内容。包括 `description` 、 `headers` 、 `content` （其中是声明不同的媒体类型和JSON Schemas）和 `links` 。
diff --git a/docs/zh/docs/advanced/advanced-dependencies.md b/docs/zh/docs/advanced/advanced-dependencies.md
new file mode 100644
index 000000000..b2f6e3559
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/docs/advanced/advanced-dependencies.md
@@ -0,0 +1,71 @@
+# 高级依赖项
+
+## 参数化的依赖项
+
+我们之前看到的所有依赖项都是写死的函数或类。
+
+但也可以为依赖项设置参数，避免声明多个不同的函数或类。
+
+假设要创建校验查询参数 `q` 是否包含固定内容的依赖项。
+
+但此处要把待检验的固定内容定义为参数。
+
+## **可调用**实例
+
+Python 可以把类实例变为**可调用项**。
+
+这里说的不是类本身（类本就是可调用项），而是类实例。
+
+为此，需要声明 `__call__` 方法：
+
+```Python hl_lines="10"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial011.py!}
+```
+
+本例中，**FastAPI** 使用 `__call__` 检查附加参数及子依赖项，稍后，还要调用它向*路径操作函数*传递值。
+
+## 参数化实例
+
+接下来，使用 `__init__` 声明用于**参数化**依赖项的实例参数：
+
+```Python hl_lines="7"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial011.py!}
+```
+
+本例中，**FastAPI** 不使用 `__init__`，我们要直接在代码中使用。
+
+## 创建实例
+
+使用以下代码创建类实例：
+
+```Python hl_lines="16"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial011.py!}
+```
+
+这样就可以**参数化**依赖项，它包含 `checker.fixed_content` 的属性 - `"bar"`。
+
+## 把实例作为依赖项
+
+然后，不要再在 `Depends(checker)` 中使用 `Depends(FixedContentQueryChecker)`， 而是要使用 `checker`，因为依赖项是类实例 - `checker`，不是类。
+
+处理依赖项时，**FastAPI** 以如下方式调用 `checker`：
+
+```Python
+checker(q="somequery")
+```
+
+……并用*路径操作函数*的参数 `fixed_content_included` 返回依赖项的值：
+
+```Python hl_lines="20"
+{!../../../docs_src/dependencies/tutorial011.py!}
+```
+
+!!! tip "提示"
+
+ 本章示例有些刻意，也看不出有什么用处。
+
+ 这个简例只是为了说明高级依赖项的运作机制。
+
+ 在有关安全的章节中，工具函数将以这种方式实现。
+
+ 只要能理解本章内容，就能理解安全工具背后的运行机制。
diff --git a/docs/zh/docs/advanced/behind-a-proxy.md b/docs/zh/docs/advanced/behind-a-proxy.md
new file mode 100644
index 000000000..738bd7119
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/docs/advanced/behind-a-proxy.md
@@ -0,0 +1,351 @@
+# 使用代理
+
+有些情况下，您可能要使用 Traefik 或 Nginx 等**代理**服务器，并添加应用不能识别的附加路径前缀配置。
+
+此时，要使用 `root_path` 配置应用。
+
+`root_path` 是 ASGI 规范提供的机制，FastAPI 就是基于此规范开发的（通过 Starlette）。
+
+`root_path` 用于处理这些特定情况。
+
+在挂载子应用时，也可以在内部使用。
+
+## 移除路径前缀的代理
+
+本例中，移除路径前缀的代理是指在代码中声明路径 `/app`，然后在应用顶层添加代理，把 **FastAPI** 应用放在 `/api/v1` 路径下。
+
+本例的原始路径 `/app` 实际上是在 `/api/v1/app` 提供服务。
+
+哪怕所有代码都假设只有 `/app`。
+
+代理只在把请求传送给 Uvicorn 之前才会**移除路径前缀**，让应用以为它是在 `/app` 提供服务，因此不必在代码中加入前缀 `/api/v1`。
+
+但之后，在（前端）打开 API 文档时，代理会要求在 `/openapi.json`，而不是 `/api/v1/openapi.json` 中提取 OpenAPI 概图。
+
+因此， （运行在浏览器中的）前端会尝试访问 `/openapi.json`，但没有办法获取 OpenAPI 概图。
+
+这是因为应用使用了以 `/api/v1` 为路径前缀的代理，前端要从 `/api/v1/openapi.json` 中提取 OpenAPI 概图。
+
+```mermaid
+graph LR
+
+browser("Browser")
+proxy["Proxy on http://0.0.0.0:9999/api/v1/app"]
+server["Server on http://127.0.0.1:8000/app"]
+
+browser --> proxy
+proxy --> server
+```
+
+!!! tip "提示"
+
+ IP `0.0.0.0` 常用于指程序监听本机或服务器上的所有有效 IP。
+
+API 文档还需要 OpenAPI 概图声明 API `server` 位于 `/api/v1`（使用代理时的 URL）。例如：
+
+```JSON hl_lines="4-8"
+{
+ "openapi": "3.0.2",
+ // More stuff here
+ "servers": [
+ {
+ "url": "/api/v1"
+ }
+ ],
+ "paths": {
+ // More stuff here
+ }
+}
+```
+
+本例中的 `Proxy` 是 **Traefik**，`server` 是运行 FastAPI 应用的 **Uvicorn**。
+
+### 提供 `root_path`
+
+为此，要以如下方式使用命令行选项 `--root-path`：
+
+
+
+但输入**官方**链接 `/api/v1/docs`，并使用端口 `9999` 访问 API 文档，就能正常运行了！🎉
+
+输入 http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs 查看文档：
+
+
+
+一切正常。 ✔️
+
+这是因为 FastAPI 在 OpenAPI 里使用 `root_path` 提供的 URL 创建默认 `server`。
+
+## 附加的服务器
+
+!!! warning "警告"
+
+ 此用例较难，可以跳过。
+
+默认情况下，**FastAPI** 使用 `root_path` 的链接在 OpenAPI 概图中创建 `server`。
+
+但也可以使用其它备选 `servers`，例如，需要同一个 API 文档与 staging 和生产环境交互。
+
+如果传递自定义 `servers` 列表，并有 `root_path`（ 因为 API 使用了代理），**FastAPI** 会在列表开头使用这个 `root_path` 插入**服务器**。
+
+例如：
+
+```Python hl_lines="4-7"
+{!../../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003.py!}
+```
+
+这段代码生产如下 OpenAPI 概图：
+
+```JSON hl_lines="5-7"
+{
+ "openapi": "3.0.2",
+ // 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 "提示"
+
+ 注意，自动生成服务器时，`url` 的值 `/api/v1` 提取自 `roog_path`。
+
+http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs 的 API 文档所示如下：
+
+
+
+!!! tip "提示"
+
+ API 文档与所选的服务器进行交互。
+
+### 从 `root_path` 禁用自动服务器
+
+如果不想让 **FastAPI** 包含使用 `root_path` 的自动服务器，则要使用参数 `root_path_in_servers=False`：
+
+```Python hl_lines="9"
+{!../../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004.py!}
+```
+
+这样，就不会在 OpenAPI 概图中包含服务器了。
+
+## 挂载子应用
+
+如需挂载子应用（详见 [子应用 - 挂载](./sub-applications.md){.internal-link target=_blank}），也要通过 `root_path` 使用代理，这与正常应用一样，别无二致。
+
+FastAPI 在内部使用 `root_path`，因此子应用也可以正常运行。✨
diff --git a/docs/zh/docs/advanced/events.md b/docs/zh/docs/advanced/events.md
new file mode 100644
index 000000000..6017b8ef0
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/docs/advanced/events.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+# 事件：启动 - 关闭
+
+**FastAPI** 支持定义在应用启动前，或应用关闭后执行的事件处理器（函数）。
+
+事件函数既可以声明为异步函数（`async def`），也可以声明为普通函数（`def`）。
+
+!!! warning "警告"
+
+ **FastAPI** 只执行主应用中的事件处理器，不执行[子应用 - 挂载](./sub-applications.md){.internal-link target=_blank}中的事件处理器。
+
+## `startup` 事件
+
+使用 `startup` 事件声明 `app` 启动前运行的函数：
+
+```Python hl_lines="8"
+{!../../../docs_src/events/tutorial001.py!}
+```
+
+本例中，`startup` 事件处理器函数为项目数据库（只是**字典**）提供了一些初始值。
+
+**FastAPI** 支持多个事件处理器函数。
+
+只有所有 `startup` 事件处理器运行完毕，**FastAPI** 应用才开始接收请求。
+
+## `shutdown` 事件
+
+使用 `shutdown` 事件声明 `app` 关闭时运行的函数：
+
+```Python hl_lines="6"
+{!../../../docs_src/events/tutorial002.py!}
+```
+
+此处，`shutdown` 事件处理器函数在 `log.txt` 中写入一行文本 `Application shutdown`。
+
+!!! info "说明"
+
+ `open()` 函数中，`mode="a"` 指的是**追加**。因此这行文本会添加在文件已有内容之后，不会覆盖之前的内容。
+
+!!! tip "提示"
+
+ 注意，本例使用 Python `open()` 标准函数与文件交互。
+
+ 这个函数执行 I/O（输入/输出）操作，需要等待内容写进磁盘。
+
+ 但 `open()` 函数不支持使用 `async` 与 `await`。
+
+ 因此，声明事件处理函数要使用 `def`，不能使用 `asnyc def`。
+
+!!! info "说明"
+
+ 有关事件处理器的详情，请参阅 Starlette 官档 - 事件。
diff --git a/docs/zh/docs/advanced/testing-database.md b/docs/zh/docs/advanced/testing-database.md
new file mode 100644
index 000000000..8dc95c25f
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/docs/advanced/testing-database.md
@@ -0,0 +1,97 @@
+# 测试数据库
+
+您还可以使用[测试依赖项](testing-dependencies.md){.internal-link target=_blank}中的覆盖依赖项方法变更测试的数据库。
+
+实现设置其它测试数据库、在测试后回滚数据、或预填测试数据等操作。
+
+本章的主要思路与上一章完全相同。
+
+## 为 SQL 应用添加测试
+
+为了使用测试数据库，我们要升级 [SQL 关系型数据库](../tutorial/sql-databases.md){.internal-link target=_blank} 一章中的示例。
+
+应用的所有代码都一样，直接查看那一章的示例代码即可。
+
+本章只是新添加了测试文件。
+
+正常的依赖项 `get_db()` 返回数据库会话。
+
+测试时使用覆盖依赖项返回自定义数据库会话代替正常的依赖项。
+
+本例中，要创建仅用于测试的临时数据库。
+
+## 文件架构
+
+创建新文件 `sql_app/tests/test_sql_app.py`。
+
+因此，新的文件架构如下：
+
+``` hl_lines="9-11"
+.
+└── sql_app
+ ├── __init__.py
+ ├── crud.py
+ ├── database.py
+ ├── main.py
+ ├── models.py
+ ├── schemas.py
+ └── tests
+ ├── __init__.py
+ └── test_sql_app.py
+```
+
+## 创建新的数据库会话
+
+首先，为新建数据库创建新的数据库会话。
+
+测试时，使用 `test.db` 替代 `sql_app.db`。
+
+但其余的会话代码基本上都是一样的，只要复制就可以了。
+
+```Python hl_lines="8-13"
+{!../../../docs_src/sql_databases/sql_app/tests/test_sql_app.py!}
+```
+
+!!! tip "提示"
+
+ 为减少代码重复，最好把这段代码写成函数，在 `database.py` 与 `tests/test_sql_app.py`中使用。
+
+ 为了把注意力集中在测试代码上，本例只是复制了这段代码。
+
+## 创建数据库
+
+因为现在是想在新文件中使用新数据库，所以要使用以下代码创建数据库：
+
+```Python
+Base.metadata.create_all(bind=engine)
+```
+
+一般是在 `main.py` 中调用这行代码，但在 `main.py` 里，这行代码用于创建 `sql_app.db`，但是现在要为测试创建 `test.db`。
+
+因此，要在测试代码中添加这行代码创建新的数据库文件。
+
+```Python hl_lines="16"
+{!../../../docs_src/sql_databases/sql_app/tests/test_sql_app.py!}
+```
+
+## 覆盖依赖项
+
+接下来，创建覆盖依赖项，并为应用添加覆盖内容。
+
+```Python hl_lines="19-24 27"
+{!../../../docs_src/sql_databases/sql_app/tests/test_sql_app.py!}
+```
+
+!!! tip "提示"
+
+ `overrider_get_db()` 与 `get_db` 的代码几乎完全一样，只是 `overrider_get_db` 中使用测试数据库的 `TestingSessionLocal`。
+
+## 测试应用
+
+然后，就可以正常测试了。
+
+```Python hl_lines="32-47"
+{!../../../docs_src/sql_databases/sql_app/tests/test_sql_app.py!}
+```
+
+测试期间，所有在数据库中所做的修改都在 `test.db` 里，不会影响主应用的 `sql_app.db`。
diff --git a/docs/zh/docs/advanced/testing-events.md b/docs/zh/docs/advanced/testing-events.md
new file mode 100644
index 000000000..222a67c8c
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/docs/advanced/testing-events.md
@@ -0,0 +1,7 @@
+# 测试事件：启动 - 关闭
+
+使用 `TestClient` 和 `with` 语句，在测试中运行事件处理器（`startup` 与 `shutdown`）。
+
+```Python hl_lines="9-12 20-24"
+{!../../../docs_src/app_testing/tutorial003.py!}
+```
diff --git a/docs/zh/docs/advanced/testing-websockets.md b/docs/zh/docs/advanced/testing-websockets.md
new file mode 100644
index 000000000..f303e1d67
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/docs/advanced/testing-websockets.md
@@ -0,0 +1,13 @@
+# 测试 WebSockets
+
+测试 WebSockets 也使用 `TestClient`。
+
+为此，要在 `with` 语句中使用 `TestClient` 连接 WebSocket。
+
+```Python hl_lines="27-31"
+{!../../../docs_src/app_testing/tutorial002.py!}
+```
+
+!!! note "笔记"
+
+ 更多细节详见 Starlette 官档 - 测试 WebSockets。
diff --git a/docs/zh/docs/deployment/cloud.md b/docs/zh/docs/deployment/cloud.md
new file mode 100644
index 000000000..b086b7b6b
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/docs/deployment/cloud.md
@@ -0,0 +1,16 @@
+# 在云上部署 FastAPI
+
+您几乎可以使用**任何云服务商**来部署 FastAPI 应用程序。
+
+在大多数情况下，主要的云服务商都有部署 FastAPI 的指南。
+
+## 云服务商 - 赞助商
+
+一些云服务商 ✨ [**赞助 FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author){.internal-link target=_blank} ✨，这确保了FastAPI 及其**生态系统**持续健康地**发展**。
+
+这表明了他们对 FastAPI 及其**社区**（您）的真正承诺，因为他们不仅想为您提供**良好的服务**，而且还想确保您拥有一个**良好且健康的框架**：FastAPI。 🙇
+
+您可能想尝试他们的服务并阅读他们的指南：
+
+* Platform.sh
+* Porter
diff --git a/docs/zh/docs/deployment/concepts.md b/docs/zh/docs/deployment/concepts.md
new file mode 100644
index 000000000..9c4aaa64b
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/docs/deployment/concepts.md
@@ -0,0 +1,323 @@
+# 部署概念
+
+在部署 **FastAPI** 应用程序或任何类型的 Web API 时，有几个概念值得了解，通过掌握这些概念您可以找到**最合适的**方法来**部署您的应用程序**。
+
+一些重要的概念是：
+
+* 安全性 - HTTPS
+* 启动时运行
+* 重新启动
+* 复制（运行的进程数）
+* 内存
+* 开始前的先前步骤
+
+我们接下来了解它们将如何影响**部署**。
+
+我们的最终目标是能够以**安全**的方式**为您的 API 客户端**提供服务，同时要**避免中断**，并且尽可能高效地利用**计算资源**（ 例如服务器CPU资源）。 🚀
+
+我将在这里告诉您更多关于这些**概念**的信息，希望能给您提供**直觉**来决定如何在非常不同的环境中部署 API，甚至在是尚不存在的**未来**的环境里。
+
+通过考虑这些概念，您将能够**评估和设计**部署**您自己的 API**的最佳方式。
+
+在接下来的章节中，我将为您提供更多部署 FastAPI 应用程序的**具体方法**。
+
+但现在，让我们仔细看一下这些重要的**概念**。 这些概念也适用于任何其他类型的 Web API。 💡
+
+## 安全性 - HTTPS
+
+在[上一章有关 HTTPS](./https.md){.internal-link target=_blank} 中，我们了解了 HTTPS 如何为您的 API 提供加密。
+
+我们还看到，HTTPS 通常由应用程序服务器的**外部**组件（**TLS 终止代理**）提供。
+
+并且必须有某个东西负责**更新 HTTPS 证书**，它可以是相同的组件，也可以是不同的组件。
+
+
+### HTTPS 示例工具
+
+您可以用作 TLS 终止代理的一些工具包括：
+
+* Traefik
+ * 自动处理证书更新 ✨
+* Caddy
+ * 自动处理证书更新 ✨
+* Nginx
+ * 使用 Certbot 等外部组件进行证书更新
+* HAProxy
+ * 使用 Certbot 等外部组件进行证书更新
+* 带有 Ingress Controller(如Nginx) 的 Kubernetes
+ * 使用诸如 cert-manager 之类的外部组件来进行证书更新
+* 由云服务商内部处理，作为其服务的一部分（请阅读下文👇）
+
+另一种选择是您可以使用**云服务**来完成更多工作，包括设置 HTTPS。 它可能有一些限制或向您收取更多费用等。但在这种情况下，您不必自己设置 TLS 终止代理。
+
+我将在接下来的章节中向您展示一些具体示例。
+
+---
+
+接下来要考虑的概念都是关于运行实际 API 的程序（例如 Uvicorn）。
+
+## 程序和进程
+
+我们将讨论很多关于正在运行的“**进程**”的内容，因此弄清楚它的含义以及与“**程序**”这个词有什么区别是很有用的。
+
+### 什么是程序
+
+**程序**这个词通常用来描述很多东西：
+
+* 您编写的 **代码**，**Python 文件**。
+* 操作系统可以**执行**的**文件**，例如：`python`、`python.exe`或`uvicorn`。
+* 在操作系统上**运行**、使用CPU 并将内容存储在内存上的特定程序。 这也被称为**进程**。
+
+### 什么是进程
+
+**进程** 这个词通常以更具体的方式使用，仅指在操作系统中运行的东西（如上面的最后一点）：
+
+* 在操作系统上**运行**的特定程序。
+ * 这不是指文件，也不是指代码，它**具体**指的是操作系统正在**执行**和管理的东西。
+* 任何程序，任何代码，**只有在执行时才能做事**。 因此，是当有**进程正在运行**时。
+* 该进程可以由您或操作系统**终止**（或“杀死”）。 那时，它停止运行/被执行，并且它可以**不再做事情**。
+* 您计算机上运行的每个应用程序背后都有一些进程，每个正在运行的程序，每个窗口等。并且通常在计算机打开时**同时**运行许多进程。
+* **同一程序**可以有**多个进程**同时运行。
+
+如果您检查操作系统中的“任务管理器”或“系统监视器”（或类似工具），您将能够看到许多正在运行的进程。
+
+例如，您可能会看到有多个进程运行同一个浏览器程序（Firefox、Chrome、Edge 等）。 他们通常每个tab运行一个进程，再加上一些其他额外的进程。
+
+
+
+---
+
+现在我们知道了术语“进程”和“程序”之间的区别，让我们继续讨论部署。
+
+## 启动时运行
+
+在大多数情况下，当您创建 Web API 时，您希望它**始终运行**、不间断，以便您的客户端始终可以访问它。 这是当然的，除非您有特定原因希望它仅在某些情况下运行，但大多数时候您希望它不断运行并且**可用**。
+
+### 在远程服务器中
+
+当您设置远程服务器（云服务器、虚拟机等）时，您可以做的最简单的事情就是手动运行 Uvicorn（或类似的），就像本地开发时一样。
+
+它将会在**开发过程中**发挥作用并发挥作用。
+
+但是，如果您与服务器的连接丢失，**正在运行的进程**可能会终止。
+
+如果服务器重新启动（例如更新后或从云提供商迁移后），您可能**不会注意到它**。 因此，您甚至不知道必须手动重新启动该进程。 所以，你的 API 将一直处于挂掉的状态。 😱
+
+
+### 启动时自动运行
+
+一般来说，您可能希望服务器程序（例如 Uvicorn）在服务器启动时自动启动，并且不需要任何**人为干预**，让进程始终与您的 API 一起运行（例如 Uvicorn 运行您的 FastAPI 应用程序） 。
+
+### 单独的程序
+
+为了实现这一点，您通常会有一个**单独的程序**来确保您的应用程序在启动时运行。 在许多情况下，它还可以确保其他组件或应用程序也运行，例如数据库。
+
+### 启动时运行的示例工具
+
+可以完成这项工作的工具的一些示例是：
+
+* Docker
+* Kubernetes
+* Docker Compose
+* Docker in Swarm Mode
+* Systemd
+* Supervisor
+* 作为其服务的一部分由云提供商内部处理
+* 其他的...
+
+我将在接下来的章节中为您提供更具体的示例。
+
+
+## 重新启动
+
+与确保应用程序在启动时运行类似，您可能还想确保它在挂掉后**重新启动**。
+
+### 我们会犯错误
+
+作为人类，我们总是会犯**错误**。 软件几乎*总是*在不同的地方隐藏着**bug**。 🐛
+
+作为开发人员，当我们发现这些bug并实现新功能（也可能添加新bug😅）时，我们会不断改进代码。
+
+### 自动处理小错误
+
+使用 FastAPI 构建 Web API 时，如果我们的代码中存在错误，FastAPI 通常会将其包含到触发错误的单个请求中。 🛡
+
+对于该请求，客户端将收到 **500 内部服务器错误**，但应用程序将继续处理下一个请求，而不是完全崩溃。
+
+### 更大的错误 - 崩溃
+
+尽管如此，在某些情况下，我们编写的一些代码可能会导致整个应用程序崩溃，从而导致 Uvicorn 和 Python 崩溃。 💥
+
+尽管如此，您可能不希望应用程序因为某个地方出现错误而保持死机状态，您可能希望它**继续运行**，至少对于未破坏的*路径操作*。
+
+### 崩溃后重新启动
+
+但在那些严重错误导致正在运行的**进程**崩溃的情况下，您需要一个外部组件来负责**重新启动**进程，至少尝试几次......
+
+!!! tip
+
+ ...尽管如果整个应用程序只是**立即崩溃**，那么永远重新启动它可能没有意义。 但在这些情况下，您可能会在开发过程中注意到它，或者至少在部署后立即注意到它。
+
+ 因此，让我们关注主要情况，在**未来**的某些特定情况下，它可能会完全崩溃，但重新启动它仍然有意义。
+
+您可能希望让这个东西作为 **外部组件** 负责重新启动您的应用程序，因为到那时，使用 Uvicorn 和 Python 的同一应用程序已经崩溃了，因此同一应用程序的相同代码中没有东西可以对此做出什么。
+
+### 自动重新启动的示例工具
+
+在大多数情况下，用于**启动时运行程序**的同一工具也用于处理自动**重新启动**。
+
+例如，可以通过以下方式处理：
+
+* Docker
+* Kubernetes
+* Docker Compose
+* Docker in Swarm mode
+* Systemd
+* Supervisor
+* 作为其服务的一部分由云提供商内部处理
+* 其他的...
+
+## 复制 - 进程和内存
+
+对于 FastAPI 应用程序，使用像 Uvicorn 这样的服务器程序，在**一个进程**中运行一次就可以同时为多个客户端提供服务。
+
+但在许多情况下，您会希望同时运行多个工作进程。
+
+### 多进程 - Workers
+
+如果您的客户端数量多于单个进程可以处理的数量（例如，如果虚拟机不是太大），并且服务器的 CPU 中有 **多个核心**，那么您可以让 **多个进程** 运行 同时处理同一个应用程序，并在它们之间分发所有请求。
+
+当您运行同一 API 程序的**多个进程**时，它们通常称为 **workers**。
+
+### 工作进程和端口
+
+还记得文档 [About HTTPS](./https.md){.internal-link target=_blank} 中只有一个进程可以侦听服务器中的端口和 IP 地址的一种组合吗？
+
+现在仍然是对的。
+
+因此，为了能够同时拥有**多个进程**，必须有一个**单个进程侦听端口**，然后以某种方式将通信传输到每个工作进程。
+
+### 每个进程的内存
+
+现在，当程序将内容加载到内存中时，例如，将机器学习模型加载到变量中，或者将大文件的内容加载到变量中，所有这些都会消耗服务器的一点内存 (RAM) 。
+
+多个进程通常**不共享任何内存**。 这意味着每个正在运行的进程都有自己的东西、变量和内存。 如果您的代码消耗了大量内存，**每个进程**将消耗等量的内存。
+
+### 服务器内存
+
+例如，如果您的代码加载 **1 GB 大小**的机器学习模型，则当您使用 API 运行一个进程时，它将至少消耗 1 GB RAM。 如果您启动 **4 个进程**（4 个工作进程），每个进程将消耗 1 GB RAM。 因此，您的 API 总共将消耗 **4 GB RAM**。
+
+如果您的远程服务器或虚拟机只有 3 GB RAM，尝试加载超过 4 GB RAM 将导致问题。 🚨
+
+
+### 多进程 - 一个例子
+
+在此示例中，有一个 **Manager Process** 启动并控制两个 **Worker Processes**。
+
+该管理器进程可能是监听 IP 中的 **端口** 的进程。 它将所有通信传输到工作进程。
+
+这些工作进程将是运行您的应用程序的进程，它们将执行主要计算以接收 **请求** 并返回 **响应**，并且它们将加载您放入 RAM 中的变量中的任何内容。
+
+
+
+当然，除了您的应用程序之外，同一台机器可能还运行**其他进程**。
+
+一个有趣的细节是，随着时间的推移，每个进程使用的 **CPU 百分比可能会发生很大变化，但内存 (RAM) 通常会或多或少保持稳定**。
+
+如果您有一个每次执行相当数量的计算的 API，并且您有很多客户端，那么 **CPU 利用率** 可能也会保持稳定（而不是不断快速上升和下降）。
+
+### 复制工具和策略示例
+
+可以通过多种方法来实现这一目标，我将在接下来的章节中向您详细介绍具体策略，例如在谈论 Docker 和容器时。
+
+要考虑的主要限制是必须有一个**单个**组件来处理**公共IP**中的**端口**。 然后它必须有一种方法将通信**传输**到复制的**进程/worker**。
+
+以下是一些可能的组合和策略：
+
+* **Gunicorn** 管理 **Uvicorn workers**
+ * Gunicorn 将是监听 **IP** 和 **端口** 的 **进程管理器**，复制将通过 **多个 Uvicorn 工作进程** 进行
+* **Uvicorn** 管理 **Uvicorn workers**
+ * 一个 Uvicorn **进程管理器** 将监听 **IP** 和 **端口**，并且它将启动 **多个 Uvicorn 工作进程**
+* **Kubernetes** 和其他分布式 **容器系统**
+ * **Kubernetes** 层中的某些东西将侦听 **IP** 和 **端口**。 复制将通过拥有**多个容器**，每个容器运行**一个 Uvicorn 进程**
+* **云服务** 为您处理此问题
+ * 云服务可能**为您处理复制**。 它可能会让您定义 **要运行的进程**，或要使用的 **容器映像**，在任何情况下，它很可能是 **单个 Uvicorn 进程**，并且云服务将负责复制它。
+
+
+
+!!! tip
+
+ 如果这些关于 **容器**、Docker 或 Kubernetes 的内容还没有多大意义，请不要担心。
+
+ 我将在以后的章节中向您详细介绍容器镜像、Docker、Kubernetes 等：[容器中的 FastAPI - Docker](./docker.md){.internal-link target=_blank}。
+
+## 启动之前的步骤
+
+在很多情况下，您希望在**启动**应用程序之前执行一些步骤。
+
+例如，您可能想要运行**数据库迁移**。
+
+但在大多数情况下，您只想执行这些步骤**一次**。
+
+因此，在启动应用程序之前，您将需要一个**单个进程**来执行这些**前面的步骤**。
+
+而且您必须确保它是运行前面步骤的单个进程, *即使*之后您为应用程序本身启动**多个进程**（多个worker）。 如果这些步骤由**多个进程**运行，它们会通过在**并行**运行来**重复**工作，并且如果这些步骤像数据库迁移一样需要小心处理，它们可能会导致每个进程和其他进程发生冲突。
+
+当然，也有一些情况，多次运行前面的步骤也没有问题，这样的话就好办多了。
+
+!!! tip
+
+ 另外，请记住，根据您的设置，在某些情况下，您在开始应用程序之前**可能甚至不需要任何先前的步骤**。
+
+ 在这种情况下，您就不必担心这些。 🤷
+
+
+### 前面步骤策略的示例
+
+这将在**很大程度上取决于您部署系统的方式**，并且可能与您启动程序、处理重启等的方式有关。
+
+以下是一些可能的想法：
+
+* Kubernetes 中的“Init Container”在应用程序容器之前运行
+* 一个 bash 脚本，运行前面的步骤，然后启动您的应用程序
+ * 您仍然需要一种方法来启动/重新启动 bash 脚本、检测错误等。
+
+!!! tip
+
+ 我将在以后的章节中为您提供使用容器执行此操作的更具体示例：[容器中的 FastAPI - Docker](./docker.md){.internal-link target=_blank}。
+
+## 资源利用率
+
+您的服务器是一个**资源**，您可以通过您的程序消耗或**利用**CPU 上的计算时间以及可用的 RAM 内存。
+
+您想要消耗/利用多少系统资源？ 您可能很容易认为“不多”，但实际上，您可能希望在不崩溃的情况下**尽可能多地消耗**。
+
+如果您支付了 3 台服务器的费用，但只使用了它们的一点点 RAM 和 CPU，那么您可能**浪费金钱** 💸，并且可能 **浪费服务器电力** 🌎，等等。
+
+在这种情况下，最好只拥有 2 台服务器并使用更高比例的资源（CPU、内存、磁盘、网络带宽等）。
+
+另一方面，如果您有 2 台服务器，并且正在使用 **100% 的 CPU 和 RAM**，则在某些时候，一个进程会要求更多内存，并且服务器将不得不使用磁盘作为“内存” （这可能会慢数千倍），甚至**崩溃**。 或者一个进程可能需要执行一些计算，并且必须等到 CPU 再次空闲。
+
+在这种情况下，最好购买**一台额外的服务器**并在其上运行一些进程，以便它们都有**足够的 RAM 和 CPU 时间**。
+
+由于某种原因，您的 API 的使用量也有可能出现**激增**。 也许它像病毒一样传播开来，或者也许其他一些服务或机器人开始使用它。 在这些情况下，您可能需要额外的资源来保证安全。
+
+您可以将一个**任意数字**设置为目标，例如，资源利用率**在 50% 到 90%** 之间。 重点是，这些可能是您想要衡量和用来调整部署的主要内容。
+
+您可以使用“htop”等简单工具来查看服务器中使用的 CPU 和 RAM 或每个进程使用的数量。 或者您可以使用更复杂的监控工具，这些工具可能分布在服务器等上。
+
+
+## 回顾
+
+您在这里阅读了一些在决定如何部署应用程序时可能需要牢记的主要概念：
+
+* 安全性 - HTTPS
+* 启动时运行
+* 重新启动
+* 复制（运行的进程数）
+* 内存
+* 开始前的先前步骤
+
+了解这些想法以及如何应用它们应该会给您足够的直觉在配置和调整部署时做出任何决定。 🤓
+
+在接下来的部分中，我将为您提供更具体的示例，说明您可以遵循的可能策略。 🚀
diff --git a/docs/zh/docs/deployment/deta.md b/docs/zh/docs/deployment/deta.md
new file mode 100644
index 000000000..a7390f786
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/docs/deployment/deta.md
@@ -0,0 +1,244 @@
+# 在 Deta 上部署 FastAPI
+
+本节介绍如何使用 Deta 免费方案部署 **FastAPI** 应用。🎁
+
+部署操作需要大约 10 分钟。
+
+!!! info "说明"
+
+ Deta 是 **FastAPI** 的赞助商。 🎉
+
+## 基础 **FastAPI** 应用
+
+* 创建应用文件夹，例如 `./fastapideta/`，进入文件夹
+
+### FastAPI 代码
+
+* 创建包含如下代码的 `main.py`：
+
+```Python
+from fastapi import FastAPI
+
+app = FastAPI()
+
+
+@app.get("/")
+def read_root():
+ return {"Hello": "World"}
+
+
+@app.get("/items/{item_id}")
+def read_item(item_id: int):
+ return {"item_id": item_id}
+```
+
+### 需求项
+
+在文件夹里新建包含如下内容的 `requirements.txt` 文件：
+
+```text
+fastapi
+```
+
+!!! tip "提示"
+
+ 在 Deta 上部署时无需安装 Uvicorn，虽然在本地测试应用时需要安装。
+
+### 文件夹架构
+
+`./fastapideta/` 文件夹中现在有两个文件：
+
+```
+.
+└── main.py
+└── requirements.txt
+```
+
+## 创建免费 Deta 账号
+
+创建免费的 Deta 账号，只需要电子邮件和密码。
+
+甚至不需要信用卡。
+
+## 安装 CLI
+
+创建账号后，安装 Deta CLI：
+
+=== "Linux, macOS"
+
+ 
+
+## 启用公开访问
+
+默认情况下，Deta 使用您的账号 Cookies 处理身份验证。
+
+应用一切就绪之后，使用如下命令让公众也能看到您的应用：
+
+
+
+## 更多内容
+
+如果要持久化保存应用数据，可以使用提供了**免费方案**的 Deta Base。
+
+详见 Deta 官档。
diff --git a/docs/zh/docs/deployment/docker.md b/docs/zh/docs/deployment/docker.md
new file mode 100644
index 000000000..0f8906704
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/docs/deployment/docker.md
@@ -0,0 +1,728 @@
+# 容器中的 FastAPI - Docker
+
+部署 FastAPI 应用程序时，常见的方法是构建 **Linux 容器镜像**。 通常使用 **Docker** 完成。 然后，你可以通过几种可能的方式之一部署该容器镜像。
+
+使用 Linux 容器有几个优点，包括**安全性**、**可复制性**、**简单性**等。
+
+!!! tip
+ 赶时间并且已经知道这些东西了？ 跳转到下面的 [`Dockerfile` 👇](#为-fastapi-构建-docker-镜像)。
+
+
+
+
+### TLS 握手开始
+
+然后，浏览器将在**端口 443**（HTTPS 端口）上与该 IP 地址进行通信。
+
+通信的第一部分只是建立客户端和服务器之间的连接并决定它们将使用的加密密钥等。
+
+
+
+客户端和服务器之间建立 TLS 连接的过程称为 **TLS 握手**。
+
+### 带有 SNI 扩展的 TLS
+
+**服务器中只有一个进程**可以侦听特定 **IP 地址**的特定 **端口**。 可能有其他进程在同一 IP 地址的其他端口上侦听，但每个 IP 地址和端口组合只有一个进程。
+
+TLS (HTTPS) 默认使用端口`443`。 这就是我们需要的端口。
+
+由于只有一个进程可以监听此端口，因此监听端口的进程将是 **TLS 终止代理**。
+
+TLS 终止代理可以访问一个或多个 **TLS 证书**（HTTPS 证书）。
+
+使用上面讨论的 **SNI 扩展**，TLS 终止代理将检查应该用于此连接的可用 TLS (HTTPS) 证书，并使用与客户端期望的域名相匹配的证书。
+
+在这种情况下，它将使用`someapp.example.com`的证书。
+
+
+
+客户端已经**信任**生成该 TLS 证书的实体（在本例中为 Let's Encrypt，但我们稍后会看到），因此它可以**验证**该证书是否有效。
+
+然后，通过使用证书，客户端和 TLS 终止代理 **决定如何加密** **TCP 通信** 的其余部分。 这就完成了 **TLS 握手** 部分。
+
+此后，客户端和服务器就拥有了**加密的 TCP 连接**，这就是 TLS 提供的功能。 然后他们可以使用该连接来启动实际的 **HTTP 通信**。
+
+这就是 **HTTPS**，它只是 **安全 TLS 连接** 内的普通 **HTTP**，而不是纯粹的（未加密的）TCP 连接。
+
+!!! tip
+ 请注意，通信加密发生在 **TCP 层**，而不是 HTTP 层。
+
+### HTTPS 请求
+
+现在客户端和服务器（特别是浏览器和 TLS 终止代理）具有 **加密的 TCP 连接**，它们可以开始 **HTTP 通信**。
+
+接下来，客户端发送一个 **HTTPS 请求**。 这其实只是一个通过 TLS 加密连接的 HTTP 请求。
+
+
+
+### 解密请求
+
+TLS 终止代理将使用协商好的加密算法**解密请求**，并将**（解密的）HTTP 请求**传输到运行应用程序的进程（例如运行 FastAPI 应用的 Uvicorn 进程）。
+
+
+
+### HTTP 响应
+
+应用程序将处理请求并向 TLS 终止代理发送**（未加密）HTTP 响应**。
+
+
+
+### HTTPS 响应
+
+然后，TLS 终止代理将使用之前协商的加密算法（以`someapp.example.com`的证书开头）对响应进行加密，并将其发送回浏览器。
+
+接下来，浏览器将验证响应是否有效和是否使用了正确的加密密钥等。然后它会**解密响应**并处理它。
+
+
+
+客户端（浏览器）将知道响应来自正确的服务器，因为它使用了他们之前使用 **HTTPS 证书** 协商出的加密算法。
+
+### 多个应用程序
+
+在同一台（或多台）服务器中，可能存在**多个应用程序**，例如其他 API 程序或数据库。
+
+只有一个进程可以处理特定的 IP 和端口（在我们的示例中为 TLS 终止代理），但其他应用程序/进程也可以在服务器上运行，只要它们不尝试使用相同的 **公共 IP 和端口的组合**。
+
+
+
+这样，TLS 终止代理就可以为多个应用程序处理**多个域名**的 HTTPS 和证书，然后在每种情况下将请求传输到正确的应用程序。
+
+### 证书更新
+
+在未来的某个时候，每个证书都会**过期**（大约在获得证书后 3 个月）。
+
+然后，会有另一个程序（在某些情况下是另一个程序，在某些情况下可能是同一个 TLS 终止代理）与 Let's Encrypt 通信并更新证书。
+
+
+
+**TLS 证书** **与域名相关联**，而不是与 IP 地址相关联。
+
+因此，要更新证书，更新程序需要向权威机构（Let's Encrypt）**证明**它确实**“拥有”并控制该域名**。
+
+有多种方法可以做到这一点。 一些流行的方式是：
+
+* **修改一些DNS记录**。
+ * 为此，续订程序需要支持 DNS 提供商的 API，因此，要看你使用的 DNS 提供商是否提供这一功能。
+* **在与域名关联的公共 IP 地址上作为服务器运行**（至少在证书获取过程中）。
+ * 正如我们上面所说，只有一个进程可以监听特定的 IP 和端口。
+ * 这就是当同一个 TLS 终止代理还负责证书续订过程时它非常有用的原因之一。
+ * 否则，你可能需要暂时停止 TLS 终止代理，启动续订程序以获取证书，然后使用 TLS 终止代理配置它们，然后重新启动 TLS 终止代理。 这并不理想，因为你的应用程序在 TLS 终止代理关闭期间将不可用。
+
+通过拥有一个**单独的系统来使用 TLS 终止代理来处理 HTTPS**, 而不是直接将 TLS 证书与应用程序服务器一起使用 （例如 Uvicorn）,你可以在
+更新证书的过程中同时保持提供服务。
+
+## 回顾
+
+拥有**HTTPS** 非常重要，并且在大多数情况下相当**关键**。 作为开发人员，你围绕 HTTPS 所做的大部分努力就是**理解这些概念**以及它们的工作原理。
+
+一旦你了解了**面向开发人员的 HTTPS** 的基础知识，你就可以轻松组合和配置不同的工具，以帮助你以简单的方式管理一切。
+
+在接下来的一些章节中，我将向你展示几个为 **FastAPI** 应用程序设置 **HTTPS** 的具体示例。 🔒
diff --git a/docs/zh/docs/deployment/index.md b/docs/zh/docs/deployment/index.md
new file mode 100644
index 000000000..1ec0c5c5b
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/docs/deployment/index.md
@@ -0,0 +1,21 @@
+# 部署
+
+部署 **FastAPI** 应用程序相对容易。
+
+## 部署是什么意思
+
+**部署**应用程序意味着执行必要的步骤以使其**可供用户使用**。
+
+对于**Web API**来说，通常涉及将上传到**云服务器**中，搭配一个性能和稳定性都不错的**服务器程序**，以便你的**用户**可以高效地**访问**你的应用程序，而不会出现中断或其他问题。
+
+这与**开发**阶段形成鲜明对比，在**开发**阶段，你不断更改代码、破坏代码、修复代码, 来回停止和重启服务器等。
+
+## 部署策略
+
+根据你的使用场景和使用的工具，有多种方法可以实现此目的。
+
+你可以使用一些工具自行**部署服务器**，你也可以使用能为你完成部分工作的**云服务**，或其他可能的选项。
+
+我将向你展示在部署 **FastAPI** 应用程序时你可能应该记住的一些主要概念（尽管其中大部分适用于任何其他类型的 Web 应用程序）。
+
+在接下来的部分中，你将看到更多需要记住的细节以及一些技巧。 ✨
diff --git a/docs/zh/docs/deployment/manually.md b/docs/zh/docs/deployment/manually.md
new file mode 100644
index 000000000..15588043f
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/docs/deployment/manually.md
@@ -0,0 +1,148 @@
+# 手动运行服务器 - Uvicorn
+
+在远程服务器计算机上运行 **FastAPI** 应用程序所需的主要东西是 ASGI 服务器程序，例如 **Uvicorn**。
+
+有 3 个主要可选方案：
+
+* Uvicorn：高性能 ASGI 服务器。
+* Hypercorn：与 HTTP/2 和 Trio 等兼容的 ASGI 服务器。
+* Daphne：为 Django Channels 构建的 ASGI 服务器。
+
+## 服务器主机和服务器程序
+
+关于名称，有一个小细节需要记住。 💡
+
+“**服务器**”一词通常用于指远程/云计算机（物理机或虚拟机）以及在该计算机上运行的程序（例如 Uvicorn）。
+
+请记住，当您一般读到“服务器”这个名词时，它可能指的是这两者之一。
+
+当提到远程主机时，通常将其称为**服务器**，但也称为**机器**(machine)、**VM**（虚拟机）、**节点**。 这些都是指某种类型的远程计算机，通常运行 Linux，您可以在其中运行程序。
+
+
+## 安装服务器程序
+
+您可以使用以下命令安装 ASGI 兼容服务器：
+
+=== "Uvicorn"
+
+ * Uvicorn，一个快如闪电 ASGI 服务器，基于 uvloop 和 httptools 构建。
+
+ +没有大家之前所做的工作，**FastAPI** 就不会存在。 + +以前创建的这些工具为它的出现提供了灵感。 + +在那几年中，我一直回避创建新的框架。首先，我尝试使用各种框架、插件、工具解决 **FastAPI** 现在的功能。 + +但到了一定程度之后，我别无选择，只能从之前的工具中汲取最优思路，并以尽量好的方式把这些思路整合在一起，使用之前甚至是不支持的语言特性（Python 3.6+ 的类型提示），从而创建一个能满足我所有需求的框架。 + ++ +## 调研 + +通过使用之前所有的备选方案，我有机会从它们之中学到了很多东西，获取了很多想法，并以我和我的开发团队能想到的最好方式把这些思路整合成一体。 + +例如，大家都清楚，在理想状态下，它应该基于标准的 Python 类型提示。 + +而且，最好的方式是使用现有的标准。 + +因此，甚至在开发 **FastAPI** 前，我就花了几个月的时间研究 OpenAPI、JSON Schema、OAuth2 等规范。深入理解它们之间的关系、重叠及区别之处。 + +## 设计 + +然后，我又花了一些时间从用户角度（使用 FastAPI 的开发者）设计了开发者 **API**。 + +同时，我还在最流行的 Python 代码编辑器中测试了很多思路，包括 PyCharm、VS Code、基于 Jedi 的编辑器。 + +根据最新 Python 开发者调研报告显示，这几种编辑器覆盖了约 80% 的用户。 + +也就是说，**FastAPI** 针对差不多 80% 的 Python 开发者使用的编辑器进行了测试，而且其它大多数编辑器的工作方式也与之类似，因此，**FastAPI** 的优势几乎能在所有编辑器上体现。 + +通过这种方式，我就能找到尽可能减少代码重复的最佳方式，进而实现处处都有自动补全、类型提示与错误检查等支持。 + +所有这些都是为了给开发者提供最佳的开发体验。 + +## 需求项 + +经过测试多种备选方案，我最终决定使用 **Pydantic**，并充分利用它的优势。 + +我甚至为它做了不少贡献，让它完美兼容了 JSON Schema，支持多种方式定义约束声明，并基于多个编辑器，改进了它对编辑器支持（类型检查、自动补全）。 + +在开发期间，我还为 **Starlette** 做了不少贡献，这是另一个关键需求项。 + +## 开发 + +当我启动 **FastAPI** 开发的时候，绝大多数部件都已经就位，设计已经定义，需求项和工具也已经准备就绪，相关标准与规范的知识储备也非常清晰而新鲜。 + +## 未来 + +至此，**FastAPI** 及其理念已经为很多人所用。 + +对于很多用例，它比以前很多备选方案都更适用。 + +很多开发者和开发团队已经依赖 **FastAPI** 开发他们的项目（包括我和我的团队）。 + +但，**FastAPI** 仍有很多改进的余地，也还需要添加更多的功能。 + +总之，**FastAPI** 前景光明。 + +在此，我们衷心感谢[您的帮助](help-fastapi.md){.internal-link target=_blank}。 diff --git a/docs/zh/docs/learn/index.md b/docs/zh/docs/learn/index.md new file mode 100644 index 000000000..38696f6fe --- /dev/null +++ b/docs/zh/docs/learn/index.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# 学习 + +以下是学习 **FastAPI** 的介绍部分和教程。 + +您可以认为这是一本 **书**，一门 **课程**，是 **官方** 且推荐的学习FastAPI的方法。😎 diff --git a/docs/zh/docs/project-generation.md b/docs/zh/docs/project-generation.md new file mode 100644 index 000000000..feafa5333 --- /dev/null +++ b/docs/zh/docs/project-generation.md @@ -0,0 +1,84 @@ +# 项目生成 - 模板 + +项目生成器一般都会提供很多初始设置、安全措施、数据库，甚至还准备好了第一个 API 端点，能帮助您快速上手。 + +项目生成器的设置通常都很主观，您可以按需更新或修改，但对于您的项目来说，它是非常好的起点。 + +## 全栈 FastAPI + PostgreSQL + +GitHub：https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-postgresql + +### 全栈 FastAPI + PostgreSQL - 功能 + +* 完整的 **Docker** 集成（基于 Docker） +* Docker Swarm 开发模式 +* **Docker Compose** 本地开发集成与优化 +* **生产可用**的 Python 网络服务器，使用 Uvicorn 或 Gunicorn +* Python **FastAPI** 后端： +* * **速度快**：可与 **NodeJS** 和 **Go** 比肩的极高性能（归功于 Starlette 和 Pydantic） + * **直观**：强大的编辑器支持，处处皆可自动补全，减少调试时间 + * **简单**：易学、易用，阅读文档所需时间更短 + * **简短**：代码重复最小化，每次参数声明都可以实现多个功能 + * **健壮**： 生产级别的代码，还有自动交互文档 + * **基于标准**：完全兼容并基于 API 开放标准：OpenAPI 和 JSON Schema + * **更多功能**包括自动验证、序列化、交互文档、OAuth2 JWT 令牌身份验证等 +* **安全密码**，默认使用密码哈希 +* **JWT 令牌**身份验证 +* **SQLAlchemy** 模型（独立于 Flask 扩展，可直接用于 Celery Worker） +* 基础的用户模型（可按需修改或删除） +* **Alembic** 迁移 +* **CORS**（跨域资源共享） +* **Celery** Worker 可从后端其它部分有选择地导入并使用模型和代码 +* REST 后端测试基于 Pytest，并与 Docker 集成，可独立于数据库实现完整的 API 交互测试。因为是在 Docker 中运行，每次都可从头构建新的数据存储（使用 ElasticSearch、MongoDB、CouchDB 等数据库，仅测试 API 运行） +* Python 与 **Jupyter Kernels** 集成，用于远程或 Docker 容器内部开发，使用 Atom Hydrogen 或 Visual Studio Code 的 Jupyter 插件 +* **Vue** 前端： + * 由 Vue CLI 生成 + * **JWT 身份验证**处理 + * 登录视图 + * 登录后显示主仪表盘视图 + * 主仪表盘支持用户创建与编辑 + * 用户信息编辑 + * **Vuex** + * **Vue-router** + * **Vuetify** 美化组件 + * **TypeScript** + * 基于 **Nginx** 的 Docker 服务器（优化了 Vue-router 配置） + * Docker 多阶段构建，无需保存或提交编译的代码 + * 在构建时运行前端测试（可禁用） + * 尽量模块化，开箱即用，但仍可使用 Vue CLI 重新生成或创建所需项目，或复用所需内容 +* 使用 **PGAdmin** 管理 PostgreSQL 数据库，可轻松替换为 PHPMyAdmin 或 MySQL +* 使用 **Flower** 监控 Celery 任务 +* 使用 **Traefik** 处理前后端负载平衡，可把前后端放在同一个域下，按路径分隔，但在不同容器中提供服务 +* Traefik 集成，包括自动生成 Let's Encrypt **HTTPS** 凭证 +* GitLab **CI**（持续集成），包括前后端测试 + +## 全栈 FastAPI + Couchbase + +GitHub：https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-couchbase + +⚠️ **警告** ⚠️ + +如果您想从头开始创建新项目，建议使用以下备选方案。 + +例如，项目生成器全栈 FastAPI + PostgreSQL 会更适用，这个项目的维护积极，用的人也多，还包括了所有新功能和改进内容。 + +当然，您也可以放心使用这个基于 Couchbase 的生成器，它也能正常使用。就算用它生成项目也没有任何问题（为了更好地满足需求，您可以自行更新这个项目）。 + +详见资源仓库中的文档。 + +## 全栈 FastAPI + MongoDB + +……敬请期待，得看我有没有时间做这个项目。😅 🎉 + +## FastAPI + spaCy 机器学习模型 + +GitHub：https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi + +### FastAPI + spaCy 机器学习模型 - 功能 + +* 集成 **spaCy** NER 模型 +* 内置 **Azure 认知搜索**请求格式 +* **生产可用**的 Python 网络服务器，使用 Uvicorn 与 Gunicorn +* 内置 **Azure DevOps** Kubernetes (AKS) CI/CD 开发 +* **多语**支持，可在项目设置时选择 spaCy 内置的语言 +* 不仅局限于 spaCy，可**轻松扩展**至其它模型框架（Pytorch、TensorFlow） diff --git a/docs/zh/docs/tutorial/bigger-applications.md b/docs/zh/docs/tutorial/bigger-applications.md index 9f0134f68..138959566 100644 --- a/docs/zh/docs/tutorial/bigger-applications.md +++ b/docs/zh/docs/tutorial/bigger-applications.md @@ -79,7 +79,7 @@ 你可以导入它并通过与 `FastAPI` 类相同的方式创建一个「实例」： -```Python hl_lines="1 3" +```Python hl_lines="1 3" title="app/routers/users.py" {!../../../docs_src/bigger_applications/app/routers/users.py!} ``` @@ -89,7 +89,7 @@ 使用方式与 `FastAPI` 类相同： -```Python hl_lines="6 11 16" +```Python hl_lines="6 11 16" title="app/routers/users.py" {!../../../docs_src/bigger_applications/app/routers/users.py!} ``` @@ -112,7 +112,7 @@ 现在我们将使用一个简单的依赖项来读取一个自定义的 `X-Token` 请求首部： -```Python hl_lines="1 4-6" +```Python hl_lines="1 4-6" title="app/dependencies.py" {!../../../docs_src/bigger_applications/app/dependencies.py!} ``` @@ -143,7 +143,7 @@ 因此，我们可以将其添加到 `APIRouter` 中，而不是将其添加到每个路径操作中。 -```Python hl_lines="5-10 16 21" +```Python hl_lines="5-10 16 21" title="app/routers/items.py" {!../../../docs_src/bigger_applications/app/routers/items.py!} ``` @@ -195,7 +195,7 @@ async def read_item(item_id: str): 因此，我们通过 `..` 对依赖项使用了相对导入： -```Python hl_lines="3" +```Python hl_lines="3" title="app/routers/items.py" {!../../../docs_src/bigger_applications/app/routers/items.py!} ``` @@ -265,7 +265,7 @@ from ...dependencies import get_token_header 但是我们仍然可以添加*更多*将会应用于特定的*路径操作*的 `tags`，以及一些特定于该*路径操作*的额外 `responses`： -```Python hl_lines="30-31" +```Python hl_lines="30-31" title="app/routers/items.py" {!../../../docs_src/bigger_applications/app/routers/items.py!} ``` @@ -290,7 +290,7 @@ from ...dependencies import get_token_header 我们甚至可以声明[全局依赖项](dependencies/global-dependencies.md){.internal-link target=_blank}，它会和每个 `APIRouter` 的依赖项组合在一起： -```Python hl_lines="1 3 7" +```Python hl_lines="1 3 7" title="app/main.py" {!../../../docs_src/bigger_applications/app/main.py!} ``` @@ -298,7 +298,7 @@ from ...dependencies import get_token_header 现在，我们导入具有 `APIRouter` 的其他子模块： -```Python hl_lines="5" +```Python hl_lines="5" title="app/main.py" {!../../../docs_src/bigger_applications/app/main.py!} ``` @@ -360,7 +360,7 @@ from .routers.users import router 因此，为了能够在同一个文件中使用它们，我们直接导入子模块： -```Python hl_lines="4" +```Python hl_lines="5" title="app/main.py" {!../../../docs_src/bigger_applications/app/main.py!} ``` @@ -368,7 +368,7 @@ from .routers.users import router 现在，让我们来包含来自 `users` 和 `items` 子模块的 `router`。 -```Python hl_lines="10-11" +```Python hl_lines="10-11" title="app/main.py" {!../../../docs_src/bigger_applications/app/main.py!} ``` @@ -401,7 +401,7 @@ from .routers.users import router 对于此示例，它将非常简单。但是假设由于它是与组织中的其他项目所共享的，因此我们无法对其进行修改，以及直接在 `APIRouter` 中添加 `prefix`、`dependencies`、`tags` 等： -```Python hl_lines="3" +```Python hl_lines="3" title="app/internal/admin.py" {!../../../docs_src/bigger_applications/app/internal/admin.py!} ``` @@ -409,7 +409,7 @@ from .routers.users import router 我们可以通过将这些参数传递给 `app.include_router()` 来完成所有的声明，而不必修改原始的 `APIRouter`： -```Python hl_lines="14-17" +```Python hl_lines="14-17" title="app/main.py" {!../../../docs_src/bigger_applications/app/main.py!} ``` @@ -432,7 +432,7 @@ from .routers.users import router 这里我们这样做了...只是为了表明我们可以做到🤷： -```Python hl_lines="21-23" +```Python hl_lines="21-23" title="app/main.py" {!../../../docs_src/bigger_applications/app/main.py!} ``` diff --git a/docs/zh/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md b/docs/zh/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md new file mode 100644 index 000000000..e24b9409f --- /dev/null +++ b/docs/zh/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md @@ -0,0 +1,253 @@ +# 使用yield的依赖项 + +FastAPI支持在完成后执行一些额外步骤的依赖项. + +为此，请使用 `yield` 而不是 `return`，然后再编写额外的步骤（代码）。 + +!!! 提示 + 确保只使用一次 `yield` 。 + +!!! 注意 "技术细节" + + 任何一个可以与以下内容一起使用的函数： + + * `@contextlib.contextmanager` 或者 + * `@contextlib.asynccontextmanager` + + 都可以作为 **FastAPI** 的依赖项。 + + 实际上，FastAPI内部就使用了这两个装饰器。 + + +## 使用 `yield` 的数据库依赖项 + +例如，您可以使用这种方式创建一个数据库会话，并在完成后关闭它。 + +在发送响应之前，只会执行 `yield` 语句及之前的代码： + +```Python hl_lines="2-4" +{!../../../docs_src/dependencies/tutorial007.py!} +``` + +生成的值会注入到*路径操作*和其他依赖项中： + +```Python hl_lines="4" +{!../../../docs_src/dependencies/tutorial007.py!} +``` + +"yield"语句后面的代码会在发送响应后执行：： + +```Python hl_lines="5-6" +{!../../../docs_src/dependencies/tutorial007.py!} +``` + +!!! 提示 + + 您可以使用 `async` 或普通函数。 + + **FastAPI** 会像处理普通依赖关系一样，对每个依赖关系做正确的处理。 + +## 同时包含了 `yield` 和 `try` 的依赖项 + +如果在带有 `yield` 的依赖关系中使用 `try` 代码块，就会收到使用依赖关系时抛出的任何异常。 + +例如，如果中间某个代码在另一个依赖中或在*路径操作*中使数据库事务 "回滚 "或产生任何其他错误，您就会在依赖中收到异常。 + +因此，你可以使用 `except SomeException` 在依赖关系中查找特定的异常。 + +同样，您也可以使用 `finally` 来确保退出步骤得到执行，无论是否存在异常。 + +```Python hl_lines="3 5" +{!../../../docs_src/dependencies/tutorial007.py!} +``` +## 使用`yield`的子依赖项 + +你可以拥有任意大小和形状的子依赖和子依赖的“树”，而且它们中的任何一个或所有的都可以使用`yield`。 + +**FastAPI** 会确保每个带有`yield`的依赖中的“退出代码”按正确顺序运行。 + +例如，`dependency_c` 可以依赖于 `dependency_b`，而 `dependency_b` 则依赖于 `dependency_a`。 + +=== "Python 3.9+" + + ```Python hl_lines="6 14 22" + {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py!} + ``` + +=== "Python 3.8+" + + ```Python hl_lines="5 13 21" + {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial008_an.py!} + ``` + +=== "Python 3.8+ non-Annotated" + + !!! tip + 如果可能，请尽量使用“ Annotated”版本。 + + ```Python hl_lines="4 12 20" + {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial008.py!} + ``` + +所有这些依赖都可以使用`yield`。 + +在这种情况下，`dependency_c` 在执行其退出代码时需要`dependency_b`（此处称为 `dep_b`）的值仍然可用。 + +而`dependency_b` 反过来则需要`dependency_a`（此处称为 `dep_a`）的值在其退出代码中可用。 + +=== "Python 3.9+" + + ```Python hl_lines="18-19 26-27" + {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py!} + ``` + +=== "Python 3.8+" + + ```Python hl_lines="17-18 25-26" + {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial008_an.py!} + ``` + +=== "Python 3.8+ non-Annotated" + + !!! tip + 如果可能，请尽量使用“ Annotated”版本。 + + ```Python hl_lines="16-17 24-25" + {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial008.py!} + ``` + +同样，你可以有混合了`yield`和`return`的依赖。 + +你也可以有一个单一的依赖需要多个其他带有`yield`的依赖，等等。 + +你可以拥有任何你想要的依赖组合。 + +**FastAPI** 将确保按正确的顺序运行所有内容。 + +!!! note "技术细节" + + 这是由 Python 的上下文管理器完成的。 + + **FastAPI** 在内部使用它们来实现这一点。 + + +## 使用 `yield` 和 `HTTPException` 的依赖项 + +您看到可以使用带有 `yield` 的依赖项，并且具有捕获异常的 `try` 块。 + +在 `yield` 后抛出 `HTTPException` 或类似的异常是很诱人的，但是**这不起作用**。 + +带有`yield`的依赖中的退出代码在响应发送之后执行，因此[异常处理程序](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank}已经运行过。没有任何东西可以捕获退出代码（在`yield`之后）中的依赖抛出的异常。 + +所以，如果在`yield`之后抛出`HTTPException`，默认（或任何自定义）异常处理程序捕获`HTTPException`并返回HTTP 400响应的机制将不再能够捕获该异常。 + +这就是允许在依赖中设置的任何东西（例如数据库会话(DB session)）可以被后台任务使用的原因。 + +后台任务在响应发送之后运行。因此，无法触发`HTTPException`，因为甚至没有办法更改*已发送*的响应。 + +但如果后台任务产生了数据库错误，至少你可以在带有`yield`的依赖中回滚或清理关闭会话，并且可能记录错误或将其报告给远程跟踪系统。 + +如果你知道某些代码可能会引发异常，那就做最“Pythonic”的事情，就是在代码的那部分添加一个`try`块。 + +如果你有自定义异常，希望在返回响应之前处理，并且可能修改响应甚至触发`HTTPException`，可以创建[自定义异常处理程序](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank}。 + +!!! tip + + 在`yield`之前仍然可以引发包括`HTTPException`在内的异常，但在`yield`之后则不行。 + +执行的顺序大致如下图所示。时间从上到下流动。每列都是相互交互或执行代码的其中一部分。 + +```mermaid +sequenceDiagram + +participant client as Client +participant handler as Exception handler +participant dep as Dep with yield +participant operation as Path Operation +participant tasks as Background tasks + + Note over client,tasks: Can raise exception for dependency, handled after response is sent + Note over client,operation: Can raise HTTPException and can change the response + client ->> dep: Start request + Note over dep: Run code up to yield + opt raise + dep -->> handler: Raise HTTPException + handler -->> client: HTTP error response + dep -->> dep: Raise other exception + end + dep ->> operation: Run dependency, e.g. DB session + opt raise + operation -->> dep: Raise HTTPException + dep -->> handler: Auto forward exception + handler -->> client: HTTP error response + operation -->> dep: Raise other exception + dep -->> handler: Auto forward exception + end + operation ->> client: Return response to client + Note over client,operation: Response is already sent, can't change it anymore + opt Tasks + operation -->> tasks: Send background tasks + end + opt Raise other exception + tasks -->> dep: Raise other exception + end + Note over dep: After yield + opt Handle other exception + dep -->> dep: Handle exception, can't change response. E.g. close DB session. + end +``` + +!!! info + 只会向客户端发送**一次响应**，可能是一个错误响应之一，也可能是来自*路径操作*的响应。 + + 在发送了其中一个响应之后，就无法再发送其他响应了。 + +!!! tip + 这个图表展示了`HTTPException`，但你也可以引发任何其他你创建了[自定义异常处理程序](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank}的异常。 + + 如果你引发任何异常，它将传递给带有`yield`的依赖，包括`HTTPException`，然后**再次**传递给异常处理程序。如果没有针对该异常的异常处理程序，那么它将被默认的内部`ServerErrorMiddleware`处理，返回500 HTTP状态码，告知客户端服务器发生了错误。 + +## 上下文管理器 + +### 什么是“上下文管理器” + +“上下文管理器”是您可以在`with`语句中使用的任何Python对象。 + +例如，您可以使用`with`读取文件： + +```Python +with open("./somefile.txt") as f: + contents = f.read() + print(contents) +``` + +在底层，`open("./somefile.txt")`创建了一个被称为“上下文管理器”的对象。 + +当`with`块结束时，它会确保关闭文件，即使发生了异常也是如此。 + +当你使用`yield`创建一个依赖项时，**FastAPI**会在内部将其转换为上下文管理器，并与其他相关工具结合使用。 + +### 在依赖项中使用带有`yield`的上下文管理器 + +!!! warning + 这是一个更为“高级”的想法。 + + 如果您刚开始使用**FastAPI**，您可能暂时可以跳过它。 + +在Python中，你可以通过创建一个带有`__enter__()`和`__exit__()`方法的类来创建上下文管理器。 + +你也可以在**FastAPI**的依赖项中使用带有`yield`的`with`或`async with`语句，通过在依赖函数内部使用它们。 + +```Python hl_lines="1-9 13" +{!../../../docs_src/dependencies/tutorial010.py!} +``` + +!!! tip + 另一种创建上下文管理器的方法是： + + * `@contextlib.contextmanager`或者 + * `@contextlib.asynccontextmanager` + + 使用上下文管理器装饰一个只有单个`yield`的函数。这就是**FastAPI**在内部用于带有`yield`的依赖项的方式。 + + 但是你不需要为FastAPI的依赖项使用这些装饰器（而且也不应该）。FastAPI会在内部为你处理这些。 diff --git a/docs/zh/docs/tutorial/extra-data-types.md b/docs/zh/docs/tutorial/extra-data-types.md index a74efa61b..f4a77050c 100644 --- a/docs/zh/docs/tutorial/extra-data-types.md +++ b/docs/zh/docs/tutorial/extra-data-types.md @@ -44,11 +44,11 @@ * 产生的模式将指定那些 `set` 的值是唯一的 (使用 JSON 模式的 `uniqueItems`)。 * `bytes`: * 标准的 Python `bytes`。 - * 在请求和相应中被当作 `str` 处理。 + * 在请求和响应中被当作 `str` 处理。 * 生成的模式将指定这个 `str` 是 `binary` "格式"。 * `Decimal`: * 标准的 Python `Decimal`。 - * 在请求和相应中被当做 `float` 一样处理。 + * 在请求和响应中被当做 `float` 一样处理。 * 您可以在这里检查所有有效的pydantic数据类型: Pydantic data types. ## 例子 diff --git a/docs/zh/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md b/docs/zh/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md index 054198545..33a4d7fc7 100644 --- a/docs/zh/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md +++ b/docs/zh/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md @@ -170,7 +170,7 @@ $ openssl rand -hex 32 创建并返回真正的 JWT 访问令牌。 -```Python hl_lines="115-128" +```Python hl_lines="115-130" {!../../../docs_src/security/tutorial004.py!} ``` diff --git a/docs/zh/docs/tutorial/sql-databases.md b/docs/zh/docs/tutorial/sql-databases.md index 8b09dc677..c49374971 100644 --- a/docs/zh/docs/tutorial/sql-databases.md +++ b/docs/zh/docs/tutorial/sql-databases.md @@ -78,9 +78,23 @@ ORM 具有在代码和数据库表（“*关系型”）中的**对象**之间 现在让我们看看每个文件/模块的作用。 +## 安装 SQLAlchemy + +先下载`SQLAlchemy`所需要的依赖： + +