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.github/dependabot.yml

@@ -8,7 +8,7 @@ updates:
     commit-message:
       prefix: ⬆
   # Python
-  - package-ecosystem: "pip"
+  - package-ecosystem: "uv"
     directory: "/"
     schedule:
       interval: "monthly"

.github/workflows/build-docs.yml

@@ -8,9 +8,6 @@ on:
       - opened
       - synchronize
 
-env:
-  UV_SYSTEM_PYTHON: 1
-
 jobs:
   changes:
     runs-on: ubuntu-latest
@@ -31,8 +28,8 @@ jobs:
             - README.md
             - docs/**
             - docs_src/**
-            - requirements-docs.txt
             - pyproject.toml
+            - uv.lock
             - mkdocs.yml
             - mkdocs.env.yml
             - .github/workflows/build-docs.yml
@@ -49,23 +46,20 @@ jobs:
       - name: Set up Python
         uses: actions/setup-python@v6
         with:
-          python-version: "3.11"
+          python-version-file: ".python-version"
       - name: Setup uv
         uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
-          version: "0.4.15"
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
             pyproject.toml
+            uv.lock
       - name: Install docs extras
-        run: uv pip install -r requirements-docs.txt
-      - name: Verify Docs
-        run: python ./scripts/docs.py verify-docs
+        run: uv sync --locked --no-dev --group docs
       - name: Export Language Codes
         id: show-langs
         run: |
-          echo "langs=$(python ./scripts/docs.py langs-json)" >> $GITHUB_OUTPUT
+          echo "langs=$(uv run ./scripts/docs.py langs-json)" >> $GITHUB_OUTPUT
 
   build-docs:
     needs:
@@ -85,25 +79,24 @@ jobs:
       - name: Set up Python
         uses: actions/setup-python@v6
         with:
-          python-version: "3.11"
+          python-version-file: ".python-version"
       - name: Setup uv
         uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
-          version: "0.4.15"
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
             pyproject.toml
+            uv.lock
       - name: Install docs extras
-        run: uv pip install -r requirements-docs.txt
+        run: uv sync --locked --no-dev --group docs
       - name: Update Languages
-        run: python ./scripts/docs.py update-languages
+        run: uv run ./scripts/docs.py update-languages
       - uses: actions/cache@v4
         with:
           key: mkdocs-cards-${{ matrix.lang }}-${{ github.ref }}
           path: docs/${{ matrix.lang }}/.cache
       - name: Build Docs
-        run: python ./scripts/docs.py build-lang ${{ matrix.lang }}
+        run: uv run ./scripts/docs.py build-lang ${{ matrix.lang }}
       - uses: actions/upload-artifact@v5
         with:
           name: docs-site-${{ matrix.lang }}

.github/workflows/contributors.yml

@@ -10,9 +10,6 @@ on:
         required: false
         default: "false"
 
-env:
-  UV_SYSTEM_PYTHON: 1
-
 jobs:
   job:
     if: github.repository_owner == 'fastapi'
@@ -28,17 +25,16 @@ jobs:
       - name: Set up Python
         uses: actions/setup-python@v6
         with:
-          python-version: "3.11"
+          python-version-file: ".python-version"
       - name: Setup uv
         uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
-          version: "0.4.15"
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
             pyproject.toml
+            uv.lock
       - name: Install Dependencies
-        run: uv pip install -r requirements-github-actions.txt
+        run: uv sync --locked --no-dev --group github-actions
       # Allow debugging with tmate
       - name: Setup tmate session
         uses: mxschmitt/action-tmate@v3
@@ -48,6 +44,6 @@ jobs:
         env:
           GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.FASTAPI_PR_TOKEN }}
       - name: FastAPI People Contributors
-        run: python ./scripts/contributors.py
+        run: uv run ./scripts/contributors.py
         env:
           GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.FASTAPI_PR_TOKEN }}

.github/workflows/deploy-docs.yml

@@ -12,9 +12,6 @@ permissions:
   pull-requests: write
   statuses: write
 
-env:
-  UV_SYSTEM_PYTHON: 1
-
 jobs:
   deploy-docs:
     runs-on: ubuntu-latest
@@ -27,19 +24,18 @@ jobs:
       - name: Set up Python
         uses: actions/setup-python@v6
         with:
-          python-version: "3.11"
+          python-version-file: ".python-version"
       - name: Setup uv
         uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
-          version: "0.4.15"
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
             pyproject.toml
+            uv.lock
       - name: Install GitHub Actions dependencies
-        run: uv pip install -r requirements-github-actions.txt
+        run: uv sync --locked --no-dev --group github-actions
       - name: Deploy Docs Status Pending
-        run: python ./scripts/deploy_docs_status.py
+        run: uv run ./scripts/deploy_docs_status.py
         env:
           GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
           COMMIT_SHA: ${{ github.event.workflow_run.head_sha }}
@@ -70,14 +66,14 @@ jobs:
           command: pages deploy ./site --project-name=${{ env.PROJECT_NAME }} --branch=${{ env.BRANCH }}
       - name: Deploy Docs Status Error
         if: failure()
-        run: python ./scripts/deploy_docs_status.py
+        run: uv run ./scripts/deploy_docs_status.py
         env:
           GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
           COMMIT_SHA: ${{ github.event.workflow_run.head_sha }}
           RUN_ID: ${{ github.run_id }}
           STATE: "error"
       - name: Comment Deploy
-        run: python ./scripts/deploy_docs_status.py
+        run: uv run ./scripts/deploy_docs_status.py
         env:
           GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
           DEPLOY_URL: ${{ steps.deploy.outputs.deployment-url }}

.github/workflows/label-approved.yml

@@ -8,9 +8,6 @@ on:
 permissions:
   pull-requests: write
 
-env:
-  UV_SYSTEM_PYTHON: 1
-
 jobs:
   label-approved:
     if: github.repository_owner == 'fastapi'
@@ -24,19 +21,18 @@ jobs:
     - name: Set up Python
       uses: actions/setup-python@v6
       with:
-        python-version: "3.11"
+        python-version-file: ".python-version"
     - name: Setup uv
       uses: astral-sh/setup-uv@v7
       with:
-        version: "0.4.15"
         enable-cache: true
         cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
             pyproject.toml
+            uv.lock
     - name: Install GitHub Actions dependencies
-      run: uv pip install -r requirements-github-actions.txt
+      run: uv sync --locked --no-dev --group github-actions
     - name: Label Approved
-      run: python ./scripts/label_approved.py
+      run: uv run ./scripts/label_approved.py
       env:
         TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
         CONFIG: >

.github/workflows/notify-translations.yml

@@ -15,9 +15,6 @@ on:
         required: false
         default: 'false'
 
-env:
-  UV_SYSTEM_PYTHON: 1
-
 jobs:
   job:
     runs-on: ubuntu-latest
@@ -32,17 +29,16 @@ jobs:
       - name: Set up Python
         uses: actions/setup-python@v6
         with:
-          python-version: "3.11"
+          python-version-file: ".python-version"
       - name: Setup uv
         uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
-          version: "0.4.15"
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
             pyproject.toml
+            uv.lock
       - name: Install Dependencies
-        run: uv pip install -r requirements-github-actions.txt
+        run: uv sync --locked --no-dev --group github-actions
       # Allow debugging with tmate
       - name: Setup tmate session
         uses: mxschmitt/action-tmate@v3
@@ -52,7 +48,7 @@ jobs:
         env:
           GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
       - name: Notify Translations
-        run: python ./scripts/notify_translations.py
+        run: uv run ./scripts/notify_translations.py
         env:
           GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
           NUMBER: ${{ github.event.inputs.number || null }}

.github/workflows/people.yml

@@ -10,9 +10,6 @@ on:
         required: false
         default: "false"
 
-env:
-  UV_SYSTEM_PYTHON: 1
-
 jobs:
   job:
     if: github.repository_owner == 'fastapi'
@@ -28,17 +25,16 @@ jobs:
       - name: Set up Python
         uses: actions/setup-python@v6
         with:
-          python-version: "3.11"
+          python-version-file: ".python-version"
       - name: Setup uv
         uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
-          version: "0.4.15"
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
             pyproject.toml
+            uv.lock
       - name: Install Dependencies
-        run: uv pip install -r requirements-github-actions.txt
+        run: uv sync --locked --no-dev --group github-actions
       # Allow debugging with tmate
       - name: Setup tmate session
         uses: mxschmitt/action-tmate@v3
@@ -48,7 +44,7 @@ jobs:
         env:
           GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.FASTAPI_PEOPLE }}
       - name: FastAPI People Experts
-        run: python ./scripts/people.py
+        run: uv run ./scripts/people.py
         env:
           GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.FASTAPI_PEOPLE }}
           SLEEP_INTERVAL: ${{ vars.PEOPLE_SLEEP_INTERVAL }}

.github/workflows/pre-commit.yml

@@ -7,7 +7,8 @@ on:
       - synchronize
 
 env:
-  IS_FORK: ${{ github.event.pull_request.head.repo.full_name != github.repository }}
+  # Forks and Dependabot don't have access to secrets
+  HAS_SECRETS: ${{ secrets.PRE_COMMIT != '' }}
 
 jobs:
   pre-commit:
@@ -19,7 +20,7 @@ jobs:
         run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
       - uses: actions/checkout@v5
         name: Checkout PR for own repo
-        if: env.IS_FORK == 'false'
+        if: env.HAS_SECRETS == 'true'
         with:
           # To be able to commit it needs to fetch the head of the branch, not the
           # merge commit
@@ -31,7 +32,7 @@ jobs:
       # pre-commit lite ci needs the default checkout configs to work
       - uses: actions/checkout@v5
         name: Checkout PR for fork
-        if: env.IS_FORK == 'true'
+        if: env.HAS_SECRETS == 'false'
         with:
         # To be able to commit it needs the head branch of the PR, the remote one
           ref: ${{ github.event.pull_request.head.sha }}
@@ -39,24 +40,21 @@ jobs:
       - name: Set up Python
         uses: actions/setup-python@v6
         with:
-          python-version: "3.14"
+          python-version-file: ".python-version"
       - name: Setup uv
         uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
           cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
             pyproject.toml
             uv.lock
       - name: Install Dependencies
-        run: |
-          uv venv
-          uv pip install -r requirements.txt
+        run: uv sync --locked --extra all
       - name: Run prek - pre-commit
         id: precommit
         run: uvx prek run --from-ref origin/${GITHUB_BASE_REF} --to-ref HEAD --show-diff-on-failure
         continue-on-error: true
       - name: Commit and push changes
-        if: env.IS_FORK == 'false'
+        if: env.HAS_SECRETS == 'true'
         run: |
           git config user.name "github-actions[bot]"
           git config user.email "github-actions[bot]@users.noreply.github.com"
@@ -68,7 +66,7 @@ jobs:
             git push
           fi
       - uses: pre-commit-ci/lite-action@v1.1.0
-        if: env.IS_FORK == 'true'
+        if: env.HAS_SECRETS == 'false'
         with:
           msg: 🎨 Auto format
       - name: Error out on pre-commit errors

.github/workflows/publish.yml

@@ -15,6 +15,7 @@ jobs:
           - fastapi-slim
     permissions:
       id-token: write
+      contents: read
     steps:
       - name: Dump GitHub context
         env:
@@ -24,19 +25,15 @@ jobs:
       - name: Set up Python
         uses: actions/setup-python@v6
         with:
-          python-version: "3.10"
+          python-version-file: ".python-version"
           # Issue ref: https://github.com/actions/setup-python/issues/436
           # cache: "pip"
           # cache-dependency-path: pyproject.toml
-      - name: Install build dependencies
-        run: pip install build
+      - name: Install uv
+        uses: astral-sh/setup-uv@v7
       - name: Build distribution
+        run: uv build
         env:
           TIANGOLO_BUILD_PACKAGE: ${{ matrix.package }}
-        run: python -m build
       - name: Publish
-        uses: pypa/gh-action-pypi-publish@v1.13.0
-      - name: Dump GitHub context
-        env:
-          GITHUB_CONTEXT: ${{ toJson(github) }}
-        run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
+        run: uv publish

.github/workflows/smokeshow.yml

@@ -8,9 +8,6 @@ on:
 permissions:
   statuses: write
 
-env:
-  UV_SYSTEM_PYTHON: 1
-
 jobs:
   smokeshow:
     runs-on: ubuntu-latest
@@ -23,14 +20,14 @@ jobs:
       - uses: actions/checkout@v6
       - uses: actions/setup-python@v6
         with:
-          python-version: '3.13'
+          python-version-file: ".python-version"
       - name: Setup uv
         uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
           cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
             pyproject.toml
-      - run: uv pip install -r requirements-github-actions.txt
+            uv.lock
+      - run: uv sync --locked --no-dev --group github-actions
       - uses: actions/download-artifact@v6
         with:
           name: coverage-html
@@ -41,7 +38,7 @@ jobs:
       - name: Upload coverage to Smokeshow
         run: |
           for i in 1 2 3 4 5; do
-            if smokeshow upload htmlcov; then
+            if uv run smokeshow upload htmlcov; then
                 echo "Smokeshow upload success!"
                 break
             fi

.github/workflows/sponsors.yml

@@ -10,9 +10,6 @@ on:
         required: false
         default: "false"
 
-env:
-  UV_SYSTEM_PYTHON: 1
-
 jobs:
   job:
     if: github.repository_owner == 'fastapi'
@@ -28,17 +25,16 @@ jobs:
       - name: Set up Python
         uses: actions/setup-python@v6
         with:
-          python-version: "3.11"
+          python-version-file: ".python-version"
       - name: Setup uv
         uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
-          version: "0.4.15"
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
             pyproject.toml
+            uv.lock
       - name: Install Dependencies
-        run: uv pip install -r requirements-github-actions.txt
+        run: uv sync --locked --no-dev --group github-actions
       # Allow debugging with tmate
       - name: Setup tmate session
         uses: mxschmitt/action-tmate@v3
@@ -46,7 +42,7 @@ jobs:
         with:
           limit-access-to-actor: true
       - name: FastAPI People Sponsors
-        run: python ./scripts/sponsors.py
+        run: uv run ./scripts/sponsors.py
         env:
           SPONSORS_TOKEN: ${{ secrets.SPONSORS_TOKEN }}
           PR_TOKEN: ${{ secrets.FASTAPI_PR_TOKEN }}

.github/workflows/test-redistribute.yml

@@ -26,7 +26,7 @@ jobs:
       - name: Set up Python
         uses: actions/setup-python@v6
         with:
-          python-version: "3.10"
+          python-version-file: ".python-version"
       - name: Install build dependencies
         run: pip install build
       - name: Build source distribution
@@ -40,7 +40,7 @@ jobs:
       - name: Install test dependencies
         run: |
           cd dist/fastapi*/
-          pip install -r requirements-tests.txt
+          pip install --group tests --editable .[all]
         env:
           TIANGOLO_BUILD_PACKAGE: ${{ matrix.package }}
       - name: Run source distribution tests

.github/workflows/test.yml

@@ -13,32 +13,9 @@ on:
     - cron: "0 0 * * 1"
 
 env:
-  UV_SYSTEM_PYTHON: 1
+  UV_NO_SYNC: true
 
 jobs:
-  lint:
-    runs-on: ubuntu-latest
-    steps:
-      - name: Dump GitHub context
-        env:
-          GITHUB_CONTEXT: ${{ toJson(github) }}
-        run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
-      - uses: actions/checkout@v6
-      - name: Set up Python
-        uses: actions/setup-python@v6
-        with:
-          python-version: "3.11"
-      - name: Setup uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@v7
-        with:
-          cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
-            pyproject.toml
-      - name: Install Dependencies
-        run: uv pip install -r requirements-tests.txt
-      - name: Lint
-        run: bash scripts/lint.sh
-
   test:
     strategy:
       matrix:
@@ -54,15 +31,21 @@ jobs:
           - os: windows-latest
             python-version: "3.12"
             coverage: coverage
-          # Ubuntu with 3.13 needs coverage for CodSpeed benchmarks
           - os: ubuntu-latest
             python-version: "3.13"
             coverage: coverage
+            # Ubuntu with 3.13 needs coverage for CodSpeed benchmarks
+          - os: ubuntu-latest
+            python-version: "3.13"
+            coverage: coverage
+            codspeed: codspeed
           - os: ubuntu-latest
             python-version: "3.14"
             coverage: coverage
       fail-fast: false
     runs-on: ${{ matrix.os }}
+    env:
+      UV_PYTHON: ${{ matrix.python-version }}
     steps:
       - name: Dump GitHub context
         env:
@@ -76,28 +59,28 @@ jobs:
       - name: Setup uv
         uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
-          version: "0.4.15"
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
             pyproject.toml
+            uv.lock
       - name: Install Dependencies
-        run: uv pip install -r requirements-tests.txt
+        run: uv sync --locked --no-dev --group tests --extra all
       - run: mkdir coverage
       - name: Test
-        run: bash scripts/test.sh
+        if: matrix.codspeed != 'codspeed'
+        run: uv run bash scripts/test.sh
         env:
           COVERAGE_FILE: coverage/.coverage.${{ runner.os }}-py${{ matrix.python-version }}
           CONTEXT: ${{ runner.os }}-py${{ matrix.python-version }}
       - name: CodSpeed benchmarks
-        if: matrix.os == 'ubuntu-latest' && matrix.python-version == '3.13'
+        if: matrix.codspeed == 'codspeed'
         uses: CodSpeedHQ/action@v4
         env:
             COVERAGE_FILE: coverage/.coverage.${{ runner.os }}-py${{ matrix.python-version }}
             CONTEXT: ${{ runner.os }}-py${{ matrix.python-version }}
         with:
           mode: simulation
-          run: coverage run -m pytest tests/ --codspeed
+          run: uv run coverage run -m pytest tests/ --codspeed
       # Do not store coverage for all possible combinations to avoid file size max errors in Smokeshow
       - name: Store coverage files
         if: matrix.coverage == 'coverage'
@@ -118,17 +101,16 @@ jobs:
       - uses: actions/checkout@v6
       - uses: actions/setup-python@v6
         with:
-          python-version: '3.11'
+          python-version-file: ".python-version"
       - name: Setup uv
         uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
-          version: "0.4.15"
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
             pyproject.toml
+            uv.lock
       - name: Install Dependencies
-        run: uv pip install -r requirements-tests.txt
+        run: uv sync --locked --no-dev --group tests --extra all
       - name: Get coverage files
         uses: actions/download-artifact@v6
         with:
@@ -136,15 +118,15 @@ jobs:
           path: coverage
           merge-multiple: true
       - run: ls -la coverage
-      - run: coverage combine coverage
-      - run: coverage html --title "Coverage for ${{ github.sha }}"
+      - run: uv run coverage combine coverage
+      - run: uv run coverage html --title "Coverage for ${{ github.sha }}"
       - name: Store coverage HTML
         uses: actions/upload-artifact@v5
         with:
           name: coverage-html
           path: htmlcov
           include-hidden-files: true
-      - run: coverage report --fail-under=100
+      - run: uv run coverage report --fail-under=100
 
   # https://github.com/marketplace/actions/alls-green#why
   check:  # This job does nothing and is only used for the branch protection

.github/workflows/topic-repos.yml

@@ -5,9 +5,6 @@ on:
     - cron: "0 12 1 * *"
   workflow_dispatch:
 
-env:
-  UV_SYSTEM_PYTHON: 1
-
 jobs:
   topic-repos:
     if: github.repository_owner == 'fastapi'
@@ -23,18 +20,17 @@ jobs:
       - name: Set up Python
         uses: actions/setup-python@v6
         with:
-          python-version: "3.11"
+          python-version-file: ".python-version"
       - name: Setup uv
         uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
-          version: "0.4.15"
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
             pyproject.toml
+            uv.lock
       - name: Install GitHub Actions dependencies
-        run: uv pip install -r requirements-github-actions.txt
+        run: uv sync --locked --no-dev --group github-actions
       - name: Update Topic Repos
-        run: python ./scripts/topic_repos.py
+        run: uv run ./scripts/topic_repos.py
         env:
           GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.FASTAPI_PR_TOKEN }}

.github/workflows/translate.yml

@@ -1,8 +1,8 @@
 name: Translate
 
 on:
-  schedule:
-    - cron: "0 5 15 * *"  # Run at 05:00 on the 15 of every month
+  # schedule:
+  #   - cron: "0 5 15 * *"  # Run at 05:00 on the 15 of every month
 
   workflow_dispatch:
     inputs:
@@ -30,9 +30,11 @@ on:
         type: string
         required: false
         default: ""
-
-env:
-  UV_SYSTEM_PYTHON: 1
+      commit_in_place:
+        description: Commit changes directly instead of making a PR
+        type: boolean
+        required: false
+        default: false
 
 jobs:
   langs:
@@ -45,20 +47,20 @@ jobs:
       - name: Set up Python
         uses: actions/setup-python@v6
         with:
-          python-version: "3.11"
+          python-version-file: ".python-version"
       - name: Setup uv
         uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
           cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
             pyproject.toml
+            uv.lock
       - name: Install Dependencies
-        run: uv pip install -r requirements-github-actions.txt -r requirements-translations.txt
+        run: uv sync --locked --no-dev --group github-actions --group translations
       - name: Export Language Codes
         id: show-langs
         run: |
-          echo "langs=$(python ./scripts/translate.py llm-translatable-json)" >> $GITHUB_OUTPUT
-          echo "commands=$(python ./scripts/translate.py commands-json)" >> $GITHUB_OUTPUT
+          echo "langs=$(uv run ./scripts/translate.py llm-translatable-json)" >> $GITHUB_OUTPUT
+          echo "commands=$(uv run ./scripts/translate.py commands-json)" >> $GITHUB_OUTPUT
         env:
           LANGUAGE: ${{ github.event.inputs.language }}
           COMMAND: ${{ github.event.inputs.command }}
@@ -84,15 +86,15 @@ jobs:
       - name: Set up Python
         uses: actions/setup-python@v6
         with:
-          python-version: "3.11"
+          python-version-file: ".python-version"
       - name: Setup uv
         uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
           cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
             pyproject.toml
+            uv.lock
       - name: Install Dependencies
-        run: uv pip install -r requirements-github-actions.txt -r requirements-translations.txt
+        run: uv sync --locked --no-dev --group github-actions --group translations
       # Allow debugging with tmate
       - name: Setup tmate session
         uses: mxschmitt/action-tmate@v3
@@ -104,11 +106,12 @@ jobs:
           OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
       - name: FastAPI Translate
         run: |
-          python ./scripts/translate.py ${{ matrix.command }}
-          python ./scripts/translate.py make-pr
+          uv run ./scripts/translate.py ${{ matrix.command }}
+          uv run ./scripts/translate.py make-pr
         env:
           GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.FASTAPI_TRANSLATIONS }}
           OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
           LANGUAGE: ${{ matrix.lang }}
           EN_PATH: ${{ github.event.inputs.en_path }}
           COMMAND: ${{ matrix.command }}
+          COMMIT_IN_PLACE: ${{ github.event.inputs.commit_in_place }}

.gitignore

@@ -29,7 +29,4 @@ archive.zip
 # macOS
 .DS_Store
 
-# Ignore while the setup still depends on requirements.txt files
-uv.lock
-
 .codspeed

.pre-commit-config.yaml

@@ -6,25 +6,61 @@ repos:
     hooks:
       - id: check-added-large-files
         args: ['--maxkb=750']
+        exclude: ^uv.lock$
       - id: check-toml
       - id: check-yaml
         args:
         - --unsafe
       - id: end-of-file-fixer
       - id: trailing-whitespace
-  - repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit
-    rev: v0.14.3
-    hooks:
-      - id: ruff
-        args:
-        - --fix
-      - id: ruff-format
+
   - repo: local
     hooks:
-      - id: local-script
+      - id: local-ruff-check
+        name: ruff check
+        entry: uv run ruff check --force-exclude --fix --exit-non-zero-on-fix
+        require_serial: true
         language: unsupported
-        name: local script
+        types: [python]
+
+      - id: local-ruff-format
+        name: ruff format
+        entry: uv run ruff format --force-exclude --exit-non-zero-on-format
+        require_serial: true
+        language: unsupported
+        types: [python]
+
+      - id: add-permalinks-pages
+        language: unsupported
+        name: add-permalinks-pages
         entry: uv run ./scripts/docs.py add-permalinks-pages
         args:
           - --update-existing
         files: ^docs/en/docs/.*\.md$
+
+      - id: generate-readme
+        language: unsupported
+        name: generate README.md from index.md
+        entry: uv run ./scripts/docs.py generate-readme
+        files: ^docs/en/docs/index\.md|docs/en/data/sponsors\.yml|scripts/docs\.py$
+        pass_filenames: false
+
+      - id: update-languages
+        language: unsupported
+        name: update languages
+        entry: uv run ./scripts/docs.py update-languages
+        files: ^docs/.*|scripts/docs\.py$
+        pass_filenames: false
+
+      - id: ensure-non-translated
+        language: unsupported
+        name: ensure non-translated files are not modified
+        entry: uv run ./scripts/docs.py ensure-non-translated
+        files: ^docs/(?!en/).*|^scripts/docs\.py$
+        pass_filenames: false
+
+      - id: fix-translations
+        language: unsupported
+        name: fix translations
+        entry: uv run ./scripts/translation_fixer.py fix-pages
+        files: ^docs/(?!en/).*/docs/.*\.md$

.python-version

@@ -0,0 +1 @@
+3.11

README.md

@@ -120,6 +120,12 @@ The key features are:
 
 ---
 
+## FastAPI mini documentary
+
+There's a <a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" class="external-link" target="_blank">FastAPI mini documentary</a> released at the end of 2025, you can watch it online:
+
+<a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" target="_blank"><img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/fastapi-documentary.jpg" alt="FastAPI Mini Documentary"></a>
+
 ## **Typer**, the FastAPI of CLIs
 
 <a href="https://typer.tiangolo.com" target="_blank"><img src="https://typer.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-margin-vector.svg" style="width: 20%;"></a>

docs/de/docs/_llm-test.md

@@ -189,7 +189,7 @@ Siehe Abschnitt `### Links` im allgemeinen Prompt in `scripts/translate.py`.
 
 ////
 
-## HTML „abbr“-Elemente { #html-abbr-elements }
+## HTML-„abbr“-Elemente { #html-abbr-elements }
 
 //// tab | Test
 
@@ -200,16 +200,16 @@ Hier einige Dinge, die in HTML-„abbr“-Elemente gepackt sind (einige sind erf
 * <abbr title="Getting Things Done – Dinge erledigt bekommen">GTD</abbr>
 * <abbr title="less than – kleiner als"><code>lt</code></abbr>
 * <abbr title="XML Web Token">XWT</abbr>
-* <abbr title="Paralleles Server-Gateway-Interface">PSGI</abbr>
+* <abbr title="Parallel Server Gateway Interface">PSGI</abbr>
 
 ### Das abbr gibt eine Erklärung { #the-abbr-gives-an-explanation }
 
-* <abbr title="Eine Gruppe von Maschinen, die so konfiguriert sind, dass sie verbunden sind und in irgendeiner Weise zusammenarbeiten.">Cluster</abbr>
+* <abbr title="Eine Gruppe von Maschinen, die so konfiguriert sind, dass sie verbunden sind und in irgendeiner Weise zusammenarbeiten.">cluster</abbr>
 * <abbr title="Eine Methode des Machine Learning, die künstliche neuronale Netze mit zahlreichen versteckten Schichten zwischen Eingabe- und Ausgabeschicht verwendet und so eine umfassende interne Struktur entwickelt">Deep Learning</abbr>
 
 ### Das abbr gibt eine vollständige Phrase und eine Erklärung { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
 
-* <abbr title="Mozilla Developer Network – Mozilla-Entwicklernetzwerk: Dokumentation für Entwickler, geschrieben von den Firefox-Leuten">MDN</abbr>
+* <abbr title="Mozilla Developer Network: Dokumentation für Entwickler, geschrieben von den Firefox-Leuten">MDN</abbr>
 * <abbr title="Input/Output – Eingabe/Ausgabe: Lesen oder Schreiben auf der Festplatte, Netzwerkkommunikation.">I/O</abbr>.
 
 ////

docs/de/docs/advanced/dataclasses.md

@@ -4,7 +4,7 @@ FastAPI basiert auf **Pydantic**, und ich habe Ihnen gezeigt, wie Sie Pydantic-M
 
 Aber FastAPI unterstützt auf die gleiche Weise auch die Verwendung von <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a>:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
 
 Das ist dank **Pydantic** ebenfalls möglich, da es <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">`dataclasses` intern unterstützt</a>.
 
@@ -32,7 +32,7 @@ Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Tr
 
 Sie können `dataclasses` auch im Parameter `response_model` verwenden:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
 
 Die Datenklasse wird automatisch in eine Pydantic-Datenklasse konvertiert.
 
@@ -48,7 +48,7 @@ In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von
 
 In diesem Fall können Sie einfach die Standard-`dataclasses` durch `pydantic.dataclasses` ersetzen, was einen direkten Ersatz darstellt:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
 
 1. Wir importieren `field` weiterhin von Standard-`dataclasses`.
 

docs/de/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md

@@ -48,7 +48,7 @@ Sie können die verwendeten Zeilen aus dem Docstring einer *Pfadoperation-Funkti
 
 Das Hinzufügen eines `\f` (ein maskiertes „Form Feed“-Zeichen) führt dazu, dass **FastAPI** die für OpenAPI verwendete Ausgabe an dieser Stelle abschneidet.
 
-Sie wird nicht in der Dokumentation angezeigt, aber andere Tools (z. B. Sphinx) können den Rest verwenden.
+Sie wird nicht in der Dokumentation angezeigt, aber andere Tools (wie z. B. Sphinx) können den Rest verwenden.
 
 {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
 
@@ -153,48 +153,16 @@ Und Sie könnten dies auch tun, wenn der Datentyp im Request nicht JSON ist.
 
 In der folgenden Anwendung verwenden wir beispielsweise weder die integrierte Funktionalität von FastAPI zum Extrahieren des JSON-Schemas aus Pydantic-Modellen noch die automatische Validierung für JSON. Tatsächlich deklarieren wir den Request-Content-Type als YAML und nicht als JSON:
 
-//// tab | Pydantic v2
-
 {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[15:20, 22] *}
 
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1_py39.py hl[15:20, 22] *}
-
-////
-
-/// info | Info
-
-In Pydantic Version 1 hieß die Methode zum Abrufen des JSON-Schemas für ein Modell `Item.schema()`, in Pydantic Version 2 heißt die Methode `Item.model_json_schema()`.
-
-///
-
 Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.
 
-Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, den Request-Payload als JSON zu parsen.
+Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, die Request-Payload als JSON zu parsen.
 
 Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:
 
-//// tab | Pydantic v2
-
 {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[24:31] *}
 
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1_py39.py hl[24:31] *}
-
-////
-
-/// info | Info
-
-In Pydantic Version 1 war die Methode zum Parsen und Validieren eines Objekts `Item.parse_obj()`, in Pydantic Version 2 heißt die Methode `Item.model_validate()`.
-
-///
-
 /// tip | Tipp
 
 Hier verwenden wir dasselbe Pydantic-Modell wieder.

docs/de/docs/advanced/settings.md

@@ -60,24 +60,8 @@ Auf die gleiche Weise wie bei Pydantic-Modellen deklarieren Sie Klassenattribute
 
 Sie können dieselben Validierungs-Funktionen und -Tools verwenden, die Sie für Pydantic-Modelle verwenden, z. B. verschiedene Datentypen und zusätzliche Validierungen mit `Field()`.
 
-//// tab | Pydantic v2
-
 {* ../../docs_src/settings/tutorial001_py39.py hl[2,5:8,11] *}
 
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-/// info | Info
-
-In Pydantic v1 würden Sie `BaseSettings` direkt von `pydantic` statt von `pydantic_settings` importieren.
-
-///
-
-{* ../../docs_src/settings/tutorial001_pv1_py39.py hl[2,5:8,11] *}
-
-////
-
 /// tip | Tipp
 
 Für ein schnelles Copy-and-paste verwenden Sie nicht dieses Beispiel, sondern das letzte unten.
@@ -215,8 +199,6 @@ APP_NAME="ChimichangApp"
 
 Und dann aktualisieren Sie Ihre `config.py` mit:
 
-//// tab | Pydantic v2
-
 {* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/config.py hl[9] *}
 
 /// tip | Tipp
@@ -225,26 +207,6 @@ Das Attribut `model_config` wird nur für die Pydantic-Konfiguration verwendet.
 
 ///
 
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/config_pv1.py hl[9:10] *}
-
-/// tip | Tipp
-
-Die Klasse `Config` wird nur für die Pydantic-Konfiguration verwendet. Weitere Informationen finden Sie unter <a href="https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/model_config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic Model Config</a>.
-
-///
-
-////
-
-/// info | Info
-
-In Pydantic Version 1 erfolgte die Konfiguration in einer internen Klasse `Config`, in Pydantic Version 2 erfolgt sie in einem Attribut `model_config`. Dieses Attribut akzeptiert ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr>. Um automatische Codevervollständigung und Inline-Fehlerberichte zu erhalten, können Sie `SettingsConfigDict` importieren und verwenden, um dieses `dict` zu definieren.
-
-///
-
 Hier definieren wir die Konfiguration `env_file` innerhalb Ihrer Pydantic-`Settings`-Klasse und setzen den Wert auf den Dateinamen mit der dotenv-Datei, die wir verwenden möchten.
 
 ### Die `Settings` nur einmal laden mittels `lru_cache` { #creating-the-settings-only-once-with-lru-cache }

docs/de/docs/how-to/graphql.md

@@ -35,7 +35,7 @@ Abhängig von Ihrem Anwendungsfall könnten Sie eine andere Bibliothek vorziehen
 
 Hier ist eine kleine Vorschau, wie Sie Strawberry mit FastAPI integrieren können:
 
-{* ../../docs_src/graphql/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
+{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
 
 Weitere Informationen zu Strawberry finden Sie in der <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry-Dokumentation</a>.
 

docs/de/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md

@@ -2,21 +2,23 @@
 
 Wenn Sie eine ältere FastAPI-App haben, nutzen Sie möglicherweise Pydantic Version 1.
 
-FastAPI unterstützt seit Version 0.100.0 sowohl Pydantic v1 als auch v2.
+FastAPI Version 0.100.0 unterstützte sowohl Pydantic v1 als auch v2. Es verwendete, was auch immer Sie installiert hatten.
 
-Wenn Sie Pydantic v2 installiert hatten, wurde dieses verwendet. Wenn stattdessen Pydantic v1 installiert war, wurde jenes verwendet.
+FastAPI Version 0.119.0 führte eine teilweise Unterstützung für Pydantic v1 innerhalb von Pydantic v2 (als `pydantic.v1`) ein, um die Migration zu v2 zu erleichtern.
 
-Pydantic v1 ist jetzt deprecatet und die Unterstützung dafür wird in den nächsten Versionen von FastAPI entfernt, Sie sollten also zu **Pydantic v2 migrieren**. Auf diese Weise erhalten Sie die neuesten Features, Verbesserungen und Fixes.
+FastAPI 0.126.0 entfernte die Unterstützung für Pydantic v1, während `pydantic.v1` noch eine Weile unterstützt wurde.
 
 /// warning | Achtung
 
-Außerdem hat das Pydantic-Team die Unterstützung für Pydantic v1 in den neuesten Python-Versionen eingestellt, beginnend mit **Python 3.14**.
+Das Pydantic-Team hat die Unterstützung für Pydantic v1 in den neuesten Python-Versionen eingestellt, beginnend mit **Python 3.14**.
+
+Dies schließt `pydantic.v1` ein, das unter Python 3.14 und höher nicht mehr unterstützt wird.
 
 Wenn Sie die neuesten Features von Python nutzen möchten, müssen Sie sicherstellen, dass Sie Pydantic v2 verwenden.
 
 ///
 
-Wenn Sie eine ältere FastAPI-App mit Pydantic v1 haben, zeige ich Ihnen hier, wie Sie sie zu Pydantic v2 migrieren, und die **neuen Features in FastAPI 0.119.0**, die Ihnen bei einer schrittweisen Migration helfen.
+Wenn Sie eine ältere FastAPI-App mit Pydantic v1 haben, zeige ich Ihnen hier, wie Sie sie zu Pydantic v2 migrieren, und die **Features in FastAPI 0.119.0**, die Ihnen bei einer schrittweisen Migration helfen.
 
 ## Offizieller Leitfaden { #official-guide }
 
@@ -44,7 +46,7 @@ Danach können Sie die Tests ausführen und prüfen, ob alles funktioniert. Fall
 
 ## Pydantic v1 in v2 { #pydantic-v1-in-v2 }
 
-Pydantic v2 enthält alles aus Pydantic v1 als Untermodul `pydantic.v1`.
+Pydantic v2 enthält alles aus Pydantic v1 als Untermodul `pydantic.v1`. Dies wird aber in Versionen oberhalb von Python 3.13 nicht mehr unterstützt.
 
 Das bedeutet, Sie können die neueste Version von Pydantic v2 installieren und die alten Pydantic‑v1‑Komponenten aus diesem Untermodul importieren und verwenden, als hätten Sie das alte Pydantic v1 installiert.
 

docs/de/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Separate OpenAPI-Schemas für Eingabe und Ausgabe oder nicht { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
 
-Bei Verwendung von **Pydantic v2** ist die generierte OpenAPI etwas genauer und **korrekter** als zuvor. 😎
+Seit der Veröffentlichung von **Pydantic v2** ist die generierte OpenAPI etwas genauer und **korrekter** als zuvor. 😎
 
 Tatsächlich gibt es in einigen Fällen sogar **zwei JSON-Schemas** in OpenAPI für dasselbe Pydantic-Modell, für Eingabe und Ausgabe, je nachdem, ob sie **Defaultwerte** haben.
 
@@ -100,5 +100,3 @@ Und jetzt wird es ein einziges Schema für die Eingabe und Ausgabe des Modells g
 <div class="screenshot">
 <img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image05.png">
 </div>
-
-Dies ist das gleiche Verhalten wie in Pydantic v1. 🤓

docs/de/docs/index.md

@@ -117,6 +117,12 @@ Seine Schlüssel-Merkmale sind:
 
 ---
 
+## FastAPI Mini-Dokumentarfilm { #fastapi-mini-documentary }
+
+Es gibt einen <a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" class="external-link" target="_blank">FastAPI-Mini-Dokumentarfilm</a>, veröffentlicht Ende 2025, Sie können ihn online ansehen:
+
+<a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" target="_blank"><img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/fastapi-documentary.jpg" alt="FastAPI Mini-Dokumentarfilm"></a>
+
 ## **Typer**, das FastAPI der CLIs { #typer-the-fastapi-of-clis }
 
 <a href="https://typer.tiangolo.com" target="_blank"><img src="https://typer.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-margin-vector.svg" style="width: 20%;"></a>
@@ -233,7 +239,7 @@ INFO:     Application startup complete.
 </div>
 
 <details markdown="1">
-<summary>Was der Befehl <code>fastapi dev main.py</code> macht ...</summary>
+<summary>Über den Befehl <code>fastapi dev main.py</code> ...</summary>
 
 Der Befehl `fastapi dev` liest Ihre `main.py`-Datei, erkennt die **FastAPI**-App darin und startet einen Server mit <a href="https://www.uvicorn.dev" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>.
 
@@ -276,7 +282,7 @@ Sie sehen die alternative automatische Dokumentation (bereitgestellt von <a href
 
 ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)
 
-## Beispiel Aktualisierung { #example-upgrade }
+## Beispielaktualisierung { #example-upgrade }
 
 Ändern Sie jetzt die Datei `main.py`, um den <abbr title="Body – Körper, Inhalt: Der eigentliche Inhalt einer Nachricht, nicht die Metadaten">Body</abbr> eines `PUT`-Requests zu empfangen.
 
@@ -326,7 +332,7 @@ Gehen Sie jetzt auf <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" t
 
 ![Swagger UI Interaktion](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-04-swagger-03.png)
 
-* Klicken Sie dann auf den Button „Execute“, die Benutzeroberfläche wird mit Ihrer API kommunizieren, sendet die Parameter, holt die Ergebnisse und zeigt sie auf dem Bildschirm an:
+* Klicken Sie dann auf den Button „Execute“, die Benutzeroberfläche wird mit Ihrer API kommunizieren, die Parameter senden, die Ergebnisse erhalten und sie auf dem Bildschirm anzeigen:
 
 ![Swagger UI Interaktion](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-05-swagger-04.png)
 
@@ -439,7 +445,7 @@ Für ein vollständigeres Beispiel, mit weiteren Funktionen, siehe das <a href="
 
 * Deklaration von **Parametern** von anderen verschiedenen Stellen wie: **Header**, **Cookies**, **Formularfelder** und **Dateien**.
 * Wie man **Validierungs-Constraints** wie `maximum_length` oder `regex` setzt.
-* Ein sehr leistungsfähiges und einfach zu bedienendes System für **<abbr title="Dependency Injection – Einbringen von Abhängigkeiten: Auch bekannt als Komponenten, Ressourcen, Provider, Services, Injectables">Dependency Injection</abbr>**.
+* Ein sehr leistungsfähiges und einfach zu bedienendes System für **<abbr title="auch bekannt als Komponenten, Ressourcen, Provider, Services, Injectables">Dependency Injection</abbr>**.
 * Sicherheit und Authentifizierung, einschließlich Unterstützung für **OAuth2** mit **JWT-Tokens** und **HTTP Basic** Authentifizierung.
 * Fortgeschrittenere (aber ebenso einfache) Techniken zur Deklaration **tief verschachtelter JSON-Modelle** (dank Pydantic).
 * **GraphQL**-Integration mit <a href="https://strawberry.rocks" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> und anderen Bibliotheken.
@@ -452,7 +458,7 @@ Für ein vollständigeres Beispiel, mit weiteren Funktionen, siehe das <a href="
 
 ### Ihre App deployen (optional) { #deploy-your-app-optional }
 
-Optional können Sie Ihre FastAPI-App in die <a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">FastAPI Cloud</a> deployen, treten Sie der Warteliste bei, falls noch nicht geschehen. 🚀
+Optional können Sie Ihre FastAPI-App in die <a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">FastAPI Cloud</a> deployen, gehen Sie und treten Sie der Warteliste bei, falls noch nicht geschehen. 🚀
 
 Wenn Sie bereits ein **FastAPI Cloud**-Konto haben (wir haben Sie von der Warteliste eingeladen 😉), können Sie Ihre Anwendung mit einem einzigen Befehl deployen.
 
@@ -494,7 +500,7 @@ Es vereinfacht den Prozess des **Erstellens**, **Deployens** und **Zugreifens**
 
 Es bringt die gleiche **Developer-Experience** beim Erstellen von Apps mit FastAPI auch zum **Deployment** in der Cloud. 🎉
 
-FastAPI Cloud ist der Hauptsponsor und Finanzierer der „FastAPI and friends“ Open-Source-Projekte. ✨
+FastAPI Cloud ist der Hauptsponsor und Finanzierer der *FastAPI and friends* Open-Source-Projekte. ✨
 
 #### Bei anderen Cloudanbietern deployen { #deploy-to-other-cloud-providers }
 

docs/de/docs/tutorial/bigger-applications.md

@@ -56,19 +56,19 @@ from app.routers import items
 
 Die gleiche Dateistruktur mit Kommentaren:
 
-```
+```bash
 .
-├── app                  # „app“ ist ein Python-Package
-│   ├── __init__.py      # diese Datei macht „app“ zu einem „Python-Package“
-│   ├── main.py          # „main“-Modul, z. B. import app.main
-│   ├── dependencies.py  # „dependencies“-Modul, z. B. import app.dependencies
-│   └── routers          # „routers“ ist ein „Python-Subpackage“
-│   │   ├── __init__.py  # macht „routers“ zu einem „Python-Subpackage“
-│   │   ├── items.py     # „items“-Submodul, z. B. import app.routers.items
-│   │   └── users.py     # „users“-Submodul, z. B. import app.routers.users
-│   └── internal         # „internal“ ist ein „Python-Subpackage“
-│       ├── __init__.py  # macht „internal“ zu einem „Python-Subpackage“
-│       └── admin.py     # „admin“-Submodul, z. B. import app.internal.admin
+├── app                  # "app" is a Python package
+│   ├── __init__.py      # this file makes "app" a "Python package"
+│   ├── main.py          # "main" module, e.g. import app.main
+│   ├── dependencies.py  # "dependencies" module, e.g. import app.dependencies
+│   └── routers          # "routers" is a "Python subpackage"
+│   │   ├── __init__.py  # makes "routers" a "Python subpackage"
+│   │   ├── items.py     # "items" submodule, e.g. import app.routers.items
+│   │   └── users.py     # "users" submodule, e.g. import app.routers.users
+│   └── internal         # "internal" is a "Python subpackage"
+│       ├── __init__.py  # makes "internal" a "Python subpackage"
+│       └── admin.py     # "admin" submodule, e.g. import app.internal.admin
 ```
 
 ## `APIRouter` { #apirouter }
@@ -165,7 +165,7 @@ Das Präfix lautet in diesem Fall also `/items`.
 
 Wir können auch eine Liste von `tags` und zusätzliche `responses` hinzufügen, die auf alle in diesem Router enthaltenen *Pfadoperationen* angewendet werden.
 
-Und wir können eine Liste von `dependencies` hinzufügen, die allen *Pfadoperationen* im Router hinzugefügt und für jeden an sie gerichteten <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> ausgeführt/aufgelöst werden.
+Und wir können eine Liste von `dependencies` hinzufügen, die allen *Pfadoperationen* im Router hinzugefügt und für jeden an sie gerichteten Request ausgeführt/aufgelöst werden.
 
 /// tip | Tipp
 
@@ -285,7 +285,7 @@ Aber wir können immer noch _mehr_ `tags` hinzufügen, die auf eine bestimmte *P
 
 Diese letzte Pfadoperation wird eine Kombination von Tags haben: `["items", "custom"]`.
 
-Und sie wird auch beide <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Responses</abbr> in der Dokumentation haben, eine für `404` und eine für `403`.
+Und sie wird auch beide Responses in der Dokumentation haben, eine für `404` und eine für `403`.
 
 ///
 
@@ -479,7 +479,7 @@ $ fastapi dev app/main.py
 
 </div>
 
-und öffnen Sie die Dokumentation unter <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.
+Und öffnen Sie die Dokumentation unter <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.
 
 Sie sehen die automatische API-Dokumentation, einschließlich der Pfade aller Submodule, mit den richtigen Pfaden (und Präfixen) und den richtigen Tags:
 

docs/de/docs/tutorial/body-updates.md

@@ -50,14 +50,6 @@ Wenn Sie Teil-Aktualisierungen entgegennehmen, ist der `exclude_unset`-Parameter
 
 Wie in `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
 
-/// info | Info
-
-In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie <abbr title="veraltet, obsolet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecatet</abbr> (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.
-
-Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.
-
-///
-
 Das wird ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> erstellen, mit nur den Daten, die gesetzt wurden, als das `item`-Modell erstellt wurde, Defaultwerte ausgeschlossen.
 
 Sie können das verwenden, um ein `dict` zu erstellen, das nur die (im <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr>) gesendeten Daten enthält, ohne Defaultwerte:
@@ -68,14 +60,6 @@ Sie können das verwenden, um ein `dict` zu erstellen, das nur die (im <abbr tit
 
 Jetzt können Sie eine Kopie des existierenden Modells mittels `.model_copy()` erstellen, wobei Sie dem `update`-Parameter ein `dict` mit den zu ändernden Daten übergeben.
 
-/// info | Info
-
-In Pydantic v1 hieß diese Methode `.copy()`, in Pydantic v2 wurde sie <abbr title="veraltet, obsolet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecatet</abbr> (aber immer noch unterstützt) und in `.model_copy()` umbenannt.
-
-Die Beispiele hier verwenden `.copy()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_copy()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.
-
-///
-
 Wie in `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
 
 {* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

docs/de/docs/tutorial/body.md

@@ -127,14 +127,6 @@ Innerhalb der Funktion können Sie alle Attribute des Modellobjekts direkt verwe
 
 {* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
 
-/// info | Info
-
-In Pydantic v1 hieß die Methode `.dict()`, sie wurde in Pydantic v2 deprecatet (aber weiterhin unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.
-
-Die Beispiele hier verwenden `.dict()` zur Kompatibilität mit Pydantic v1, aber Sie sollten stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 nutzen können.
-
-///
-
 ## Requestbody- + Pfad-Parameter { #request-body-path-parameters }
 
 Sie können Pfad-Parameter und den Requestbody gleichzeitig deklarieren.

docs/de/docs/tutorial/extra-models.md

@@ -22,21 +22,13 @@ Hier ist eine allgemeine Idee, wie die Modelle mit ihren Passwortfeldern aussehe
 
 {* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
 
-/// info | Info
+### Über `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }
 
-In Pydantic v1 hieß die Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie <abbr title="veraltet, obsolet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecatet</abbr> (aber weiterhin unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.
-
-Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, aber Sie sollten `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.
-
-///
-
-### Über `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict }
-
-#### Die `.dict()`-Methode von Pydantic { #pydantics-dict }
+#### Pydantics `.model_dump()` { #pydantics-model-dump }
 
 `user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.
 
-Pydantic-Modelle haben eine `.dict()`-Methode, die ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> mit den Daten des Modells zurückgibt.
+Pydantic-Modelle haben eine `.model_dump()`-Methode, die ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> mit den Daten des Modells zurückgibt.
 
 Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:
 
@@ -47,7 +39,7 @@ user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com
 und dann aufrufen:
 
 ```Python
-user_dict = user_in.dict()
+user_dict = user_in.model_dump()
 ```
 
 haben wir jetzt ein `dict` mit den Daten in der Variablen `user_dict` (es ist ein `dict` statt eines Pydantic-Modellobjekts).
@@ -103,20 +95,20 @@ UserInDB(
 
 #### Ein Pydantic-Modell aus dem Inhalt eines anderen { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
 
-Da wir im obigen Beispiel `user_dict` von `user_in.dict()` bekommen haben, wäre dieser Code:
+Da wir im obigen Beispiel `user_dict` von `user_in.model_dump()` bekommen haben, wäre dieser Code:
 
 ```Python
-user_dict = user_in.dict()
+user_dict = user_in.model_dump()
 UserInDB(**user_dict)
 ```
 
 gleichwertig zu:
 
 ```Python
-UserInDB(**user_in.dict())
+UserInDB(**user_in.model_dump())
 ```
 
-... weil `user_in.dict()` ein `dict` ist, und dann lassen wir Python es „entpacken“, indem wir es an `UserInDB` mit vorangestelltem `**` übergeben.
+... weil `user_in.model_dump()` ein `dict` ist, und dann lassen wir Python es „entpacken“, indem wir es an `UserInDB` mit vorangestelltem `**` übergeben.
 
 Auf diese Weise erhalten wir ein Pydantic-Modell aus den Daten eines anderen Pydantic-Modells.
 
@@ -125,7 +117,7 @@ Auf diese Weise erhalten wir ein Pydantic-Modell aus den Daten eines anderen Pyd
 Und dann fügen wir das zusätzliche Schlüsselwort-Argument `hashed_password=hashed_password` hinzu, wie in:
 
 ```Python
-UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password)
+UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
 ```
 
 ... was so ist wie:
@@ -180,7 +172,6 @@ Wenn Sie eine <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions"
 
 {* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}
 
-
 ### `Union` in Python 3.10 { #union-in-python-3-10 }
 
 In diesem Beispiel übergeben wir `Union[PlaneItem, CarItem]` als Wert des Arguments `response_model`.
@@ -203,7 +194,6 @@ Dafür verwenden Sie Pythons Standard-`typing.List` (oder nur `list` in Python 3
 
 {* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}
 
-
 ## Response mit beliebigem `dict` { #response-with-arbitrary-dict }
 
 Sie können auch eine Response deklarieren, die ein beliebiges `dict` zurückgibt, indem Sie nur die Typen der Schlüssel und Werte ohne ein Pydantic-Modell deklarieren.
@@ -214,7 +204,6 @@ In diesem Fall können Sie `typing.Dict` verwenden (oder nur `dict` in Python 3.
 
 {* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}
 
-
 ## Zusammenfassung { #recap }
 
 Verwenden Sie gerne mehrere Pydantic-Modelle und vererben Sie je nach Bedarf.

docs/de/docs/tutorial/query-params-str-validations.md

@@ -205,20 +205,6 @@ Wenn Sie sich mit all diesen **„regulärer Ausdruck“**-Ideen verloren fühle
 
 Aber nun wissen Sie, dass Sie sie in **FastAPI** immer dann verwenden können, wenn Sie sie brauchen.
 
-### Pydantic v1 `regex` statt `pattern` { #pydantic-v1-regex-instead-of-pattern }
-
-Vor Pydantic Version 2 und FastAPI 0.100.0, hieß der Parameter `regex` statt `pattern`, aber das ist jetzt obsolet.
-
-Sie könnten immer noch Code sehen, der den alten Namen verwendet:
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_regex_an_py310.py hl[11] *}
-
-////
-
-Beachten Sie aber, dass das obsolet ist und auf den neuen Parameter `pattern` aktualisiert werden sollte. 🤓
-
 ## Defaultwerte { #default-values }
 
 Natürlich können Sie Defaultwerte verwenden, die nicht `None` sind.

docs/de/docs/tutorial/response-model.md

@@ -252,20 +252,6 @@ Wenn Sie also den Artikel mit der ID `foo` bei der *Pfadoperation* anfragen, wir
 
 /// info | Info
 
-In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie <abbr title="veraltet, obsolet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecatet</abbr> (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.
-
-Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.
-
-///
-
-/// info | Info
-
-FastAPI verwendet `.dict()` von Pydantic Modellen, <a href="https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict" class="external-link" target="_blank">mit dessen `exclude_unset`-Parameter</a>, um das zu erreichen.
-
-///
-
-/// info | Info
-
 Sie können auch:
 
 * `response_model_exclude_defaults=True`

docs/de/docs/tutorial/schema-extra-example.md

@@ -8,36 +8,14 @@ Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.
 
 Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.
 
-//// tab | Pydantic v2
-
 {* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
 
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_pv1_py310.py hl[13:23] *}
-
-////
-
 Diese zusätzlichen Informationen werden unverändert zum für dieses Modell ausgegebenen **JSON-Schema** hinzugefügt und in der API-Dokumentation verwendet.
 
-//// tab | Pydantic v2
-
-In Pydantic Version 2 würden Sie das Attribut `model_config` verwenden, das ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> akzeptiert, wie beschrieben in <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation: Configuration</a>.
+Sie können das Attribut `model_config` verwenden, das ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> akzeptiert, wie beschrieben in <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation: Configuration</a>.
 
 Sie können `json_schema_extra` setzen, mit einem `dict`, das alle zusätzlichen Daten enthält, die im generierten JSON-Schema angezeigt werden sollen, einschließlich `examples`.
 
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-In Pydantic Version 1 würden Sie eine interne Klasse `Config` und `schema_extra` verwenden, wie beschrieben in <a href="https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/schema/#schema-customization" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation: Schema customization</a>.
-
-Sie können `schema_extra` setzen, mit einem `dict`, das alle zusätzlichen Daten enthält, die im generierten JSON-Schema angezeigt werden sollen, einschließlich `examples`.
-
-////
-
 /// tip | Tipp
 
 Mit derselben Technik können Sie das JSON-Schema erweitern und Ihre eigenen benutzerdefinierten Zusatzinformationen hinzufügen.

docs/de/llm-prompt.md

@@ -4,213 +4,197 @@ Translate to German (Deutsch).
 
 Language code: de.
 
-
-### Definitions
-
-"hyphen"
-    The character «-»
-    Unicode U+002D (HYPHEN-MINUS)
-    Alternative names: hyphen, dash, minus sign
-
-"dash"
-    The character «–»
-    Unicode U+2013 (EN DASH)
-    German name: Halbgeviertstrich
-
-
 ### Grammar to use when talking to the reader
 
-Use the formal grammar (use «Sie» instead of «Du»).
-
+Use the formal grammar (use `Sie` instead of `Du`).
 
 ### Quotes
 
-1) Convert neutral double quotes («"») and English double typographic quotes («“» and «”») to German double typographic quotes («„» and «“»). Convert neutral single quotes («'») and English single typographic quotes («‘» and «’») to German single typographic quotes («‚» and «‘»). Do NOT convert «`"» to «„», do NOT convert «"`» to «“».
+1) Convert neutral double quotes (`"`) to German double typographic quotes (`„` and `“`). Convert neutral single quotes (`'`) to German single typographic quotes (`‚` and `‘`).
+
+Do NOT convert quotes in code snippets and code blocks to their German typographic equivalents.
 
 Examples:
 
-    Source (English):
+Source (English):
 
-        «««
-        "Hello world"
-        “Hello Universe”
-        "He said: 'Hello'"
-        “my name is ‘Nils’”
-        `"__main__"`
-        `"items"`
-        »»»
+```
+"Hello world"
+“Hello Universe”
+"He said: 'Hello'"
+“my name is ‘Nils’”
+`"__main__"`
+`"items"`
+```
 
-    Result (German):
-
-        «««
-        „Hallo Welt“
-        „Hallo Universum“
-        „Er sagte: ‚Hallo‘“
-        „Mein Name ist ‚Nils‘“
-        `"__main__"`
-        `"items"`
-        »»»
+Result (German):
 
+```
+„Hallo Welt“
+„Hallo Universum“
+„Er sagte: ‚Hallo‘“
+„Mein Name ist ‚Nils‘“
+`"__main__"`
+`"items"`
+```
 
 ### Ellipsis
 
-1) Make sure there is a space between an ellipsis and a word following or preceding the ellipsis.
+- Make sure there is a space between an ellipsis and a word following or preceding the ellipsis.
 
 Examples:
 
-    Source (English):
+Source (English):
 
-        «««
-        ...as we intended.
-        ...this would work:
-        ...etc.
-        others...
-        More to come...
-        »»»
+```
+...as we intended.
+...this would work:
+...etc.
+others...
+More to come...
+```
 
-    Result (German):
+Result (German):
 
-        «««
-        ... wie wir es beabsichtigt hatten.
-        ... das würde funktionieren:
-        ... usw.
-        Andere ...
-        Später mehr ...
-        »»»
-
-2) This does not apply in URLs, code blocks, and code snippets. Do not remove or add spaces there.
+```
+... wie wir es beabsichtigt hatten.
+... das würde funktionieren:
+... usw.
+Andere ...
+Später mehr ...
+```
 
+- This does not apply in URLs, code blocks, and code snippets. Do not remove or add spaces there.
 
 ### Headings
 
-1) Translate headings using the infinite form.
+- Translate headings using the infinite form.
 
 Examples:
 
-    Source (English):
+Source (English):
 
-        «««
-        ## Create a Project { #create-a-project }
-        »»»
+```
+## Create a Project { #create-a-project }
+```
 
-    Translate with (German):
+Result (German):
 
-        «««
-        ## Ein Projekt erstellen { #create-a-project }
-        »»»
+```
+## Ein Projekt erstellen { #create-a-project }
+```
 
-    Do NOT translate with (German):
+Do NOT translate with (German):
 
-        «««
-        ## Erstellen Sie ein Projekt { #create-a-project }
-        »»»
+```
+## Erstellen Sie ein Projekt { #create-a-project }
+```
 
-    Source (English):
+Source (English):
 
-        «««
-        # Install Packages { #install-packages }
-        »»»
+```
+# Install Packages { #install-packages }
+```
 
-    Translate with (German):
+Translate with (German):
 
-        «««
-        # Pakete installieren { #install-packages }
-        »»»
+```
+# Pakete installieren { #install-packages }
+```
 
-    Do NOT translate with (German):
+Do NOT translate with (German):
 
-        «««
-        # Installieren Sie Pakete { #install-packages }
-        »»»
+```
+# Installieren Sie Pakete { #install-packages }
+```
 
-    Source (English):
+Source (English):
 
-        «««
-        ### Run Your Program { #run-your-program }
-        »»»
+```
+### Run Your Program { #run-your-program }
+```
 
-    Translate with (German):
+Translate with (German):
 
-        «««
-        ### Ihr Programm ausführen { #run-your-program }
-        »»»
+```
+### Ihr Programm ausführen { #run-your-program }
+```
 
-    Do NOT translate with (German):
+Do NOT translate with (German):
 
-        «««
-        ### Führen Sie Ihr Programm aus { #run-your-program }
-        »»»
+```
+### Führen Sie Ihr Programm aus { #run-your-program }
+```
 
-2) Make sure that the translated part of the heading does not end with a period.
+- Make sure that the translated part of the heading does not end with a period.
 
 Example:
 
-    Source (English):
+Source (English):
 
-        «««
-        ## Another module with `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }
-        »»»
+```
+## Another module with `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }
+```
 
-    Translate with (German):
+Translate with (German):
 
-        «««
-        ## Ein weiteres Modul mit `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }
-        »»»
+```
+## Ein weiteres Modul mit `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }
+```
 
-    Do NOT translate with (German) – notice the added period:
+Do NOT translate with (German) – notice the added period:
 
-        «««
-        ## Ein weiteres Modul mit `APIRouter`. { #another-module-with-apirouter }
-        »»»
+```
+## Ein weiteres Modul mit `APIRouter`. { #another-module-with-apirouter }
+```
 
-3) Replace occurrences of literal « - » (a space followed by a hyphen followed by a space) with « – » (a space followed by a dash followed by a space) in the translated part of the heading.
+- Replace occurrences of literal ` - ` (a space followed by a hyphen followed by a space) with ` – ` (a space followed by a dash followed by a space) in the translated part of the heading.
 
 Example:
 
-    Source (English):
+Source (English):
 
-        «««
-        # FastAPI in Containers - Docker { #fastapi-in-containers-docker }
-        »»»
+```
+# FastAPI in Containers - Docker { #fastapi-in-containers-docker }
+```
 
-    Translate with (German) – notice the dash:
+Translate with (German) – notice the dash:
 
-        «««
-        # FastAPI in Containern – Docker { #fastapi-in-containers-docker }
-        »»»
+```
+# FastAPI in Containern – Docker { #fastapi-in-containers-docker }
+```
 
-    Do NOT translate with (German) – notice the hyphen:
+Do NOT translate with (German) – notice the hyphen:
 
-        «««
-        # FastAPI in Containern - Docker { #fastapi-in-containers-docker }
-        »»»
+```
+# FastAPI in Containern - Docker { #fastapi-in-containers-docker }
+```
 
-3.1) Do not apply rule 3 when there is no space before or no space after the hyphen.
+- Do not apply rule 3 when there is no space before or no space after the hyphen.
 
 Example:
 
-    Source (English):
+Source (English):
 
-        «««
-        ## Type hints and annotations { #type-hints-and-annotations }
-        »»»
+```
+## Type hints and annotations { #type-hints-and-annotations }
+```
 
-    Translate with (German) – notice the hyphen:
+Translate with (German) - notice the hyphen:
 
-        «««
-        ## Typhinweise und -annotationen { #type-hints-and-annotations }
-        »»»
+```
+## Typhinweise und -annotationen { #type-hints-and-annotations }
+```
 
-    Do NOT translate with (German) – notice the dash:
+Do NOT translate with (German) - notice the dash:
 
-        «««
-        ## Typhinweise und –annotationen { #type-hints-and-annotations }
-        »»»
+```
+## Typhinweise und –annotationen { #type-hints-and-annotations }
+```
 
-3.2) Do not apply rule 3 to the untranslated part of the heading inside curly brackets, which you shall not translate.
+- Do not modify the hyphens in the content in headers inside of curly braces, which you shall not translate.
 
-
-### German instructions, when to use and when not to use hyphens in words (written in first person, which is you)
+### German instructions, when to use and when not to use hyphens in words (written in first person, which is you).
 
 In der Regel versuche ich so weit wie möglich Worte zusammenzuschreiben, also ohne Bindestrich, es sei denn, es ist Konkretesding-Klassevondingen, etwa «Pydantic-Modell» (aber: «Datenbankmodell»), «Python-Modul» (aber: «Standardmodul»). Ich setze auch einen Bindestrich, wenn er die gleichen Buchstaben verbindet, etwa «Enum-Member», «Cloud-Dienst», «Template-Engine». Oder wenn das Wort sonst einfach zu lang wird, etwa, «Performance-Optimierung». Oder um etwas visuell besser zu dokumentieren, etwa «Pfadoperation-Dekorator»,  «Pfadoperation-Funktion».
 
@@ -219,122 +203,122 @@ In der Regel versuche ich so weit wie möglich Worte zusammenzuschreiben, also o
 
 Ich versuche nicht, alles einzudeutschen. Das bezieht sich besonders auf Begriffe aus dem Bereich der Programmierung. Ich wandele zwar korrekt in Großschreibung um und setze Bindestriche, wo notwendig, aber ansonsten lasse ich solch ein Wort unverändert. Beispielsweise wird aus dem englischen Wort «string» in der deutschen Übersetzung «String», aber nicht «Zeichenkette». Oder aus dem englischen Wort «request body» wird in der deutschen Übersetzung «Requestbody», aber nicht «Anfragekörper». Oder aus dem englischen «response» wird im Deutschen «Response», aber nicht «Antwort».
 
-
 ### List of English terms and their preferred German translations
 
-Below is a list of English terms and their preferred German translations, separated by a colon («:»). Use these translations, do not use your own. If an existing translation does not use these terms, update it to use them. In the below list, a term or a translation may be followed by an explanation in brackets, which explains when to translate the term this way. If a translation is preceded by «NOT», then that means: do NOT use this translation for this term. English nouns, starting with the word «the», have the German genus – «der», «die», «das» – prepended to their German translation, to help you to grammatically decline them in the translation. They are given in singular case, unless they have «(plural)» attached, which means they are given in plural case. Verbs are given in the full infinitive – starting with the word «to».
+Below is a list of English terms and their preferred German translations, separated by a colon (:). Use these translations, do not use your own. If an existing translation does not use these terms, update it to use them. In the below list, a term or a translation may be followed by an explanation in brackets, which explains when to translate the term this way. If a translation is preceded by `NOT`, then that means: do NOT use this translation for this term. English nouns, starting with the word `the`, have the German genus – `der`, `die`, `das` – prepended to their German translation, to help you to grammatically decline them in the translation. They are given in singular case, unless they have `(plural)` attached, which means they are given in plural case. Verbs are given in the full infinitive – starting with the word `to`.
 
-* «/// check»: «/// check | Testen»
-* «/// danger»: «/// danger | Gefahr»
-* «/// info»: «/// info | Info»
-* «/// note | Technical Details»: «/// note | Technische Details»
-* «/// note»: «/// note | Hinweis»
-* «/// tip»: «/// tip | Tipp»
-* «/// warning»: «/// warning | Achtung»
-* «you»: «Sie»
-* «your»: «Ihr»
-* «e.g»: «z. B.»
-* «etc.»: «usw.»
-* «ref»: «Ref.»
-* «the Tutorial - User guide»: «das Tutorial – Benutzerhandbuch»
-* «the Advanced User Guide»: «das Handbuch für fortgeschrittene Benutzer»
-* «the SQLModel docs»: «die SQLModel-Dokumentation»
-* «the docs»: «die Dokumentation» (use singular case)
-* «the env var»: «die Umgebungsvariable»
-* «the `PATH` environment variable»: «die `PATH`-Umgebungsvariable»
-* «the `PATH`»: «der `PATH`»
-* «the `requirements.txt`»: «die `requirements.txt`»
-* «the API Router»: «der API-Router»
-* «the Authorization-Header»: «der Autorisierungsheader»
-* «the `Authorization`-Header»: «der `Authorization`-Header»
-* «the background task»: «der Hintergrundtask»
-* «the button»: «der Button»
-* «the cloud provider»: «der Cloudanbieter»
-* «the CLI»: «Das CLI»
-* «the command line interface»: «Das Kommandozeileninterface»
-* «the default value»: «der Defaultwert»
-* «the default value»: NOT «der Standardwert»
-* «the default declaration»: «die Default-Deklaration»
-* «the deployment»: «das Deployment»
-* «the dict»: «das Dict»
-* «the dictionary»: «das Dictionary»
-* «the enumeration»: «die Enumeration»
-* «the enum»: «das Enum»
-* «the engine»: «die Engine»
-* «the error response»: «die Error-Response»
-* «the event»: «das Event»
-* «the exception»: «die Exception»
-* «the exception handler»: «der Exceptionhandler»
-* «the form model»: «das Formularmodell»
-* «the form body»: «der Formularbody»
-* «the header»: «der Header»
-* «the headers» (plural): «die Header»
-* «in headers» (plural): «in Headern»
-* «the forwarded header»: «der Forwarded-Header»
-* «the lifespan event»: «das Lifespan-Event»
-* «the lock»: «der Lock»
-* «the locking»: «das Locking»
-* «the mobile application»: «die Mobile-Anwendung»
-* «the model object»: «das Modellobjekt»
-* «the mounting»: «das Mounten»
-* «mounted»: «gemountet»
-* «the origin»: «das Origin»
-* «the override»: «Die Überschreibung»
-* «the parameter»: «der Parameter»
-* «the parameters» (plural): «die Parameter»
-* «the function parameter»: «der Funktionsparameter»
-* «the default parameter»: «der Defaultparameter»
-* «the body parameter»: «der Body-Parameter»
-* «the request body parameter»: «der Requestbody-Parameter»
-* «the path parameter»: «der Pfad-Parameter»
-* «the query parameter»: «der Query-Parameter»
-* «the cookie parameter»: «der Cookie-Parameter»
-* «the header parameter»: «der Header-Parameter»
-* «the form parameter»: «der Formular-Parameter»
-* «the payload»: «die Payload»
-* «the performance»: NOT «die Performance»
-* «the query»: «die Query»
-* «the recap»: «die Zusammenfassung»
-* «the request» (what the client sends to the server): «der Request»
-* «the request body»: «der Requestbody»
-* «the request bodies» (plural): «die Requestbodys»
-* «the response» (what the server sends back to the client): «die Response»
-* «the return type»: «der Rückgabetyp»
-* «the return value»: «der Rückgabewert»
-* «the startup» (the event of the app): «der Startup»
-* «the shutdown» (the event of the app): «der Shutdown»
-* «the startup event»: «das Startup-Event»
-* «the shutdown event»: «das Shutdown-Event»
-* «the startup» (of the server): «das Hochfahren»
-* «the startup» (the company): «das Startup»
-* «the SDK»: «das SDK»
-* «the tag»: «der Tag»
-* «the type annotation»: «die Typannotation»
-* «the type hint»: «der Typhinweis»
-* «the wildcard»: «die Wildcard»
-* «the worker class»: «die Workerklasse»
-* «the worker class»: NOT «die Arbeiterklasse»
-* «the worker process»: «der Workerprozess»
-* «the worker process»: NOT «der Arbeiterprozess»
-* «to commit»: «committen»
-* «to deploy» (in the cloud): «deployen»
-* «to modify»: «ändern»
-* «to serve» (an application): «bereitstellen»
-* «to serve» (a response): «ausliefern»
-* «to serve»: NOT «bedienen»
-* «to upgrade»: «aktualisieren»
-* «to wrap»: «wrappen»
-* «to wrap»: NOT «hüllen»
-* «`foo` as a `type`»: «`foo` vom Typ `type`»
-* «`foo` as a `type`»: «`foo`, ein `type`»
-* «FastAPI's X»: «FastAPIs X»
-* «Starlette's Y»: «Starlettes Y»
-* «X is case-sensitive»: «Groß-/Klein­schrei­bung ist relevant in X»
-* «X is case-insensitive»: «Groß-/Klein­schrei­bung ist nicht relevant in X»
-* «standard Python»: «Standard-Python»
-* «deprecated»: «deprecatet»
+* /// check: /// check | Testen
+* /// danger: /// danger | Gefahr
+* /// info: /// info | Info
+* /// note | Technical Details: /// note | Technische Details
+* /// note: /// note | Hinweis
+* /// tip: /// tip | Tipp
+* /// warning: /// warning | Achtung
+* you: Sie
+* your: Ihr
+* e.g: z. B.
+* etc.: usw.
+* ref: Ref.
+* the Tutorial - User guide: das Tutorial – Benutzerhandbuch
+* the Advanced User Guide: das Handbuch für fortgeschrittene Benutzer
+* the SQLModel docs: die SQLModel-Dokumentation
+* the docs: die Dokumentation (use singular case)
+* the env var: die Umgebungsvariable
+* the `PATH` environment variable: die `PATH`-Umgebungsvariable
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+* the `requirements.txt`: die `requirements.txt`
+* the API Router: der API-Router
+* the Authorization-Header: der Autorisierungsheader
+* the `Authorization`-Header: der `Authorization`-Header
+* the background task: der Hintergrundtask
+* the button: der Button
+* the cloud provider: der Cloudanbieter
+* the CLI: Das CLI
+* the coverage: Die Testabdeckung
+* the command line interface: Das Kommandozeileninterface
+* the default value: der Defaultwert
+* the default value: NOT der Standardwert
+* the default declaration: die Default-Deklaration
+* the deployment: das Deployment
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+* the dictionary: das Dictionary
+* the enumeration: die Enumeration
+* the enum: das Enum
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+* the event: das Event
+* the exception: die Exception
+* the exception handler: der Exceptionhandler
+* the form model: das Formularmodell
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+* the header: der Header
+* the headers (plural): die Header
+* in headers (plural): in Headern
+* the forwarded header: der Forwarded-Header
+* the lifespan event: das Lifespan-Event
+* the lock: der Lock
+* the locking: das Locking
+* the mobile application: die Mobile-Anwendung
+* the model object: das Modellobjekt
+* the mounting: das Mounten
+* mounted: gemountet
+* the origin: das Origin
+* the override: Die Überschreibung
+* the parameter: der Parameter
+* the parameters (plural): die Parameter
+* the function parameter: der Funktionsparameter
+* the default parameter: der Defaultparameter
+* the body parameter: der Body-Parameter
+* the request body parameter: der Requestbody-Parameter
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+* the query parameter: der Query-Parameter
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+* the header parameter: der Header-Parameter
+* the form parameter: der Formular-Parameter
+* the payload: die Payload
+* the performance: NOT die Performance
+* the query: die Query
+* the recap: die Zusammenfassung
+* the request (what the client sends to the server): der Request
+* the request body: der Requestbody
+* the request bodies (plural): die Requestbodys
+* the response (what the server sends back to the client): die Response
+* the return type: der Rückgabetyp
+* the return value: der Rückgabewert
+* the startup (the event of the app): der Startup
+* the shutdown (the event of the app): der Shutdown
+* the startup event: das Startup-Event
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+* the startup (of the server): das Hochfahren
+* the startup (the company): das Startup
+* the SDK: das SDK
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+* the type annotation: die Typannotation
+* the type hint: der Typhinweis
+* the wildcard: die Wildcard
+* the worker class: die Workerklasse
+* the worker class: NOT die Arbeiterklasse
+* the worker process: der Workerprozess
+* the worker process: NOT der Arbeiterprozess
+* to commit: committen
+* to deploy (in the cloud): deployen
+* to modify: ändern
+* to serve (an application): bereitstellen
+* to serve (a response): ausliefern
+* to serve: NOT bedienen
+* to upgrade: aktualisieren
+* to wrap: wrappen
+* to wrap: NOT hüllen
+* `foo` as a `type`: `foo` vom Typ `type`
+* `foo` as a `type`: `foo`, ein `type`
+* FastAPI's X: FastAPIs X
+* Starlette's Y: Starlettes Y
+* X is case-sensitive: Groß-/Klein­schrei­bung ist relevant in X
+* X is case-insensitive: Groß-/Klein­schrei­bung ist nicht relevant in X
+* standard Python: Standard-Python
+* deprecated: deprecatet
 
 
 ### Other rules
 
-Preserve indentation. Keep emoticons. Encode in utf-8. Use Linux line breaks (LF).
+Preserve indentation. Keep emojis. Encode in utf-8. Use Linux line breaks (LF).

docs/en/data/contributors.yml

@@ -1,6 +1,6 @@
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   avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/116789737?u=25810a5fe049d2f1618e2e7417cea011cc353ce4&v=4
   url: https://github.com/Mohammad222PR
-EdmilsonRodrigues:
-  login: EdmilsonRodrigues
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@@ -1838,11 +1848,11 @@ NavesSapnis:
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+  url: https://github.com/isgin01
 syedasamina56:
   login: syedasamina56
   count: 2

docs/en/data/translators.yml

@@ -1,6 +1,6 @@
 nilslindemann:
   login: nilslindemann
-  count: 125
+  count: 130
   avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/6892179?u=1dca6a22195d6cd1ab20737c0e19a4c55d639472&v=4
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 jaystone776:
@@ -28,6 +28,11 @@ SwftAlpc:
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   avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/52768429?u=6a3aa15277406520ad37f6236e89466ed44bc5b8&v=4
   url: https://github.com/SwftAlpc
+tiangolo:
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+  count: 22
+  avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/1326112?u=cb5d06e73a9e1998141b1641aa88e443c6717651&v=4
+  url: https://github.com/tiangolo
 hasansezertasan:
   login: hasansezertasan
   count: 22
@@ -46,7 +51,7 @@ AlertRED:
 hard-coders:
   login: hard-coders
   count: 15
-  avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/9651103?u=95db33927bbff1ed1c07efddeb97ac2ff33068ed&v=4
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 Joao-Pedro-P-Holanda:
   login: Joao-Pedro-P-Holanda
@@ -103,11 +108,6 @@ pablocm83:
   count: 8
   avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/28315068?u=3310fbb05bb8bfc50d2c48b6cb64ac9ee4a14549&v=4
   url: https://github.com/pablocm83
-tiangolo:
-  login: tiangolo
-  count: 7
-  avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/1326112?u=cb5d06e73a9e1998141b1641aa88e443c6717651&v=4
-  url: https://github.com/tiangolo
 ptt3199:
   login: ptt3199
   count: 7
@@ -126,13 +126,18 @@ batlopes:
 lucasbalieiro:
   login: lucasbalieiro
   count: 6
-  avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/37416577?u=dad91601ee4f40458d691774ec439aff308344d7&v=4
+  avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/37416577?u=d144221c34c08adac8b20e1833d776ffa1c4b1d0&v=4
   url: https://github.com/lucasbalieiro
 Alexandrhub:
   login: Alexandrhub
   count: 6
   avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/119126536?u=9fc0d48f3307817bafecc5861eb2168401a6cb04&v=4
   url: https://github.com/Alexandrhub
+YuriiMotov:
+  login: YuriiMotov
+  count: 6
+  avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/109919500?u=b9b13d598dddfab529a52d264df80a900bfe7060&v=4
+  url: https://github.com/YuriiMotov
 Serrones:
   login: Serrones
   count: 5
@@ -358,11 +363,6 @@ ruzia:
   count: 3
   avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/24503?v=4
   url: https://github.com/ruzia
-YuriiMotov:
-  login: YuriiMotov
-  count: 3
-  avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/109919500?u=b9b13d598dddfab529a52d264df80a900bfe7060&v=4
-  url: https://github.com/YuriiMotov
 izaguerreiro:
   login: izaguerreiro
   count: 2

docs/en/docs/_llm-test.md

@@ -6,7 +6,7 @@ Tests added here will be seen by all designers of language specific prompts.
 
 Use as follows:
 
-* Have a language specific prompt – `docs/{language code}/llm-prompt.md`.
+* Have a language specific prompt - `docs/{language code}/llm-prompt.md`.
 * Do a fresh translation of this document into your desired target language (see e.g. the `translate-page` command of the `translate.py`). This will create the translation under `docs/{language code}/docs/_llm-test.md`.
 * Check if things are okay in the translation.
 * If necessary, improve your language specific prompt, the general prompt, or the English document.

docs/en/docs/advanced/dataclasses.md

@@ -4,7 +4,7 @@ FastAPI is built on top of **Pydantic**, and I have been showing you how to use
 
 But FastAPI also supports using <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a> the same way:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
 
 This is still supported thanks to **Pydantic**, as it has <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">internal support for `dataclasses`</a>.
 
@@ -32,7 +32,7 @@ But if you have a bunch of dataclasses laying around, this is a nice trick to us
 
 You can also use `dataclasses` in the `response_model` parameter:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
 
 The dataclass will be automatically converted to a Pydantic dataclass.
 
@@ -48,7 +48,7 @@ In some cases, you might still have to use Pydantic's version of `dataclasses`.
 
 In that case, you can simply swap the standard `dataclasses` with `pydantic.dataclasses`, which is a drop-in replacement:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
 
 1. We still import `field` from standard `dataclasses`.
 

docs/en/docs/contributing.md

@@ -6,44 +6,20 @@ First, you might want to see the basic ways to [help FastAPI and get help](help-
 
 If you already cloned the <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">fastapi repository</a> and you want to deep dive in the code, here are some guidelines to set up your environment.
 
-### Virtual environment
-
-Follow the instructions to create and activate a [virtual environment](virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} for the internal code of `fastapi`.
-
 ### Install requirements
 
-After activating the environment, install the required packages:
-
-//// tab | `pip`
+Create a virtual environment and install the required packages with <a href="https://github.com/astral-sh/uv" class="external-link" target="_blank">`uv`</a>:
 
 <div class="termy">
 
 ```console
-$ pip install -r requirements.txt
+$ uv sync
 
 ---> 100%
 ```
 
 </div>
 
-////
-
-//// tab | `uv`
-
-If you have <a href="https://github.com/astral-sh/uv" class="external-link" target="_blank">`uv`</a>:
-
-<div class="termy">
-
-```console
-$ uv pip install -r requirements.txt
-
----> 100%
-```
-
-</div>
-
-////
-
 It will install all the dependencies and your local FastAPI in your local environment.
 
 ### Using your local FastAPI
@@ -56,9 +32,9 @@ That way, you don't have to "install" your local version to be able to test ever
 
 /// note | Technical Details
 
-This only happens when you install using this included `requirements.txt` instead of running `pip install fastapi` directly.
+This only happens when you install using `uv sync` instead of running `pip install fastapi` directly.
 
-That is because inside the `requirements.txt` file, the local version of FastAPI is marked to be installed in "editable" mode, with the `-e` option.
+That is because `uv sync` will install the local version of FastAPI in "editable" mode by default.
 
 ///
 

docs/en/docs/how-to/graphql.md

@@ -35,7 +35,7 @@ Depending on your use case, you might prefer to use a different library, but if
 
 Here's a small preview of how you could integrate Strawberry with FastAPI:
 
-{* ../../docs_src/graphql/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
+{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
 
 You can learn more about Strawberry in the <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry documentation</a>.
 

docs/en/docs/index.md

@@ -117,6 +117,12 @@ The key features are:
 
 ---
 
+## FastAPI mini documentary { #fastapi-mini-documentary }
+
+There's a <a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" class="external-link" target="_blank">FastAPI mini documentary</a> released at the end of 2025, you can watch it online:
+
+<a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" target="_blank"><img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/fastapi-documentary.jpg" alt="FastAPI Mini Documentary"></a>
+
 ## **Typer**, the FastAPI of CLIs { #typer-the-fastapi-of-clis }
 
 <a href="https://typer.tiangolo.com" target="_blank"><img src="https://typer.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-margin-vector.svg" style="width: 20%;"></a>

docs/en/docs/release-notes.md

@@ -7,6 +7,86 @@ hide:
 
 ## Latest Changes
 
+### Docs
+
+* 📝 Specify language code for code block. PR [#14656](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14656) by [@YuriiMotov](https://github.com/YuriiMotov).
+
+### Translations
+
+* 🌐 Update translations for ko (update-outdated). PR [#14589](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14589) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🌐 Update translations for uk (update-outdated). PR [#14587](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14587) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🌐 Update translations for es (update-outdated). PR [#14686](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14686) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🔧 Add LLM prompt file for Turkish, generated from the existing translations. PR [#14547](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14547) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🔧 Add LLM prompt file for Traditional Chinese, generated from the existing translations. PR [#14550](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14550) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🔧 Add LLM prompt file for Simplified Chinese, generated from the existing translations. PR [#14549](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14549) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+
+### Internal
+
+* 👷 Tweak CI input names. PR [#14688](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14688) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🔨 Refactor translation script to allow committing in place. PR [#14687](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14687) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🐛 Fix translation script path. PR [#14685](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14685) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* ✅ Enable tests in CI for scripts. PR [#14684](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14684) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🔧 Add pre-commit local script to fix language translations. PR [#14683](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14683) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* ⬆️  Migrate to uv. PR [#14676](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14676) by [@DoctorJohn](https://github.com/DoctorJohn).
+* 🔨 Add LLM translations tool fixer. PR [#14652](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14652) by [@YuriiMotov](https://github.com/YuriiMotov).
+* 👥 Update FastAPI People - Sponsors. PR [#14626](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14626) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 👥 Update FastAPI GitHub topic repositories. PR [#14630](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14630) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 👥 Update FastAPI People - Contributors and Translators. PR [#14625](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14625) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🌐 Update translation prompts. PR [#14619](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14619) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🔨 Update LLM translation script to guide reviewers to change the prompt. PR [#14614](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14614) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 👷 Do not run translations on cron while finishing updating existing languages. PR [#14613](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14613) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🔥 Remove test variants for Pydantic v1 in test_request_params. PR [#14612](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14612) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🔥 Remove Pydantic v1  specific test variants. PR [#14611](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14611) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+
+## 0.128.0
+
+### Breaking Changes
+
+* ➖ Drop support for `pydantic.v1`. PR [#14609](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14609) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+
+### Internal
+
+* ✅ Run performance tests only on Pydantic v2. PR [#14608](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14608) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+
+## 0.127.1
+
+### Refactors
+
+* 🔊 Add a custom `FastAPIDeprecationWarning`. PR [#14605](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14605) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+
+### Docs
+
+* 📝 Add documentary to website. PR [#14600](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14600) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+
+### Translations
+
+* 🌐 Update translations for de (update-outdated). PR [#14602](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14602) by [@nilslindemann](https://github.com/nilslindemann).
+* 🌐 Update translations for de (update-outdated). PR [#14581](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14581) by [@nilslindemann](https://github.com/nilslindemann).
+
+### Internal
+
+* 🔧 Update pre-commit to use local Ruff instead of hook. PR [#14604](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14604) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* ✅ Add missing tests for code examples. PR [#14569](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14569) by [@YuriiMotov](https://github.com/YuriiMotov).
+* 👷 Remove `lint` job from `test` CI workflow. PR [#14593](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14593) by [@YuriiMotov](https://github.com/YuriiMotov).
+* 👷 Update secrets check. PR [#14592](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14592) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 👷 Run CodSpeed tests in parallel to other tests to speed up CI. PR [#14586](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14586) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🔨 Update scripts and pre-commit to autofix files. PR [#14585](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14585) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+
+## 0.127.0
+
+### Breaking Changes
+
+* 🔊 Add deprecation warnings when using `pydantic.v1`. PR [#14583](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14583) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+
+### Translations
+
+* 🔧 Add LLM prompt file for Korean, generated from the existing translations. PR [#14546](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14546) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🔧 Add LLM prompt file for Japanese, generated from the existing translations. PR [#14545](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14545) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+
+### Internal
+
+* ⬆️ Upgrade OpenAI model for translations to gpt-5.2. PR [#14579](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14579) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+
 ## 0.126.0
 
 ### Upgrades

docs/en/docs/tutorial/bigger-applications.md

@@ -56,7 +56,7 @@ from app.routers import items
 
 The same file structure with comments:
 
-```
+```bash
 .
 ├── app                  # "app" is a Python package
 │   ├── __init__.py      # this file makes "app" a "Python package"

docs/en/mkdocs.yml

@@ -317,10 +317,14 @@ extra:
     name: de - Deutsch
   - link: /es/
     name: es - español
+  - link: /ko/
+    name: ko - 한국어
   - link: /pt/
     name: pt - português
   - link: /ru/
     name: ru - русский язык
+  - link: /uk/
+    name: uk - українська мова
 extra_css:
 - css/termynal.css
 - css/custom.css

docs/es/docs/_llm-test.md

@@ -1,17 +1,17 @@
 # Archivo de prueba de LLM { #llm-test-file }
 
-Este documento prueba si el <abbr title="Large Language Model – Modelo de lenguaje grande">LLM</abbr>, que traduce la documentación, entiende el `general_prompt` en `scripts/translate.py` y el prompt específico del idioma en `docs/{language code}/llm-prompt.md`. El prompt específico del idioma se agrega al final de `general_prompt`.
+Este documento prueba si el <abbr title="Large Language Model - Modelo de lenguaje grande">LLM</abbr>, que traduce la documentación, entiende el `general_prompt` en `scripts/translate.py` y el prompt específico del idioma en `docs/{language code}/llm-prompt.md`. El prompt específico del idioma se agrega al final de `general_prompt`.
 
 Las pruebas añadidas aquí serán vistas por todas las personas que diseñan prompts específicos del idioma.
 
 Úsalo de la siguiente manera:
 
-* Ten un prompt específico del idioma – `docs/{language code}/llm-prompt.md`.
+* Ten un prompt específico del idioma - `docs/{language code}/llm-prompt.md`.
 * Haz una traducción fresca de este documento a tu idioma destino (mira, por ejemplo, el comando `translate-page` de `translate.py`). Esto creará la traducción en `docs/{language code}/docs/_llm-test.md`.
-* Comprueba si todo está bien en la traducción.
+* Revisa si las cosas están bien en la traducción.
 * Si es necesario, mejora tu prompt específico del idioma, el prompt general, o el documento en inglés.
 * Luego corrige manualmente los problemas restantes en la traducción para que sea una buena traducción.
-* Vuelve a traducir, teniendo la buena traducción en su lugar. El resultado ideal sería que el LLM ya no hiciera cambios a la traducción. Eso significa que el prompt general y tu prompt específico del idioma están tan bien como pueden estar (a veces hará algunos cambios aparentemente aleatorios; la razón es que <a href="https://doublespeak.chat/#/handbook#deterministic-output" class="external-link" target="_blank">los LLMs no son algoritmos deterministas</a>).
+* Vuelve a traducir, teniendo la buena traducción en su lugar. El resultado ideal sería que el LLM ya no hiciera cambios a la traducción. Eso significa que el prompt general y tu prompt específico del idioma están tan bien como pueden estar (A veces hará algunos cambios aparentemente aleatorios; la razón es que <a href="https://doublespeak.chat/#/handbook#deterministic-output" class="external-link" target="_blank">los LLMs no son algoritmos deterministas</a>).
 
 Las pruebas:
 
@@ -23,7 +23,7 @@ Este es un fragmento de código: `foo`. Y este es otro fragmento de código: `ba
 
 ////
 
-//// tab | Información
+//// tab | Info
 
 El contenido de los fragmentos de código debe dejarse tal cual.
 
@@ -45,7 +45,7 @@ El LLM probablemente traducirá esto mal. Lo interesante es si mantiene la tradu
 
 ////
 
-//// tab | Información
+//// tab | Info
 
 La persona que diseña el prompt puede elegir si quiere convertir comillas neutras a comillas tipográficas. También está bien dejarlas como están.
 
@@ -67,7 +67,7 @@ Hardcore: `Yesterday, my friend wrote: "If you spell incorrectly correctly, you
 
 ////
 
-//// tab | Información
+//// tab | Info
 
 ... Sin embargo, las comillas dentro de fragmentos de código deben quedarse tal cual.
 
@@ -112,7 +112,7 @@ works(foo="bar")  # Esto funciona 🎉
 
 ////
 
-//// tab | Información
+//// tab | Info
 
 El código en bloques de código no debe modificarse, con la excepción de los comentarios.
 
@@ -154,7 +154,7 @@ Algo de texto
 
 ////
 
-//// tab | Información
+//// tab | Info
 
 Las pestañas y los bloques `Info`/`Note`/`Warning`/etc. deben tener la traducción de su título añadida después de una barra vertical (`|`).
 
@@ -181,7 +181,7 @@ El texto del enlace debe traducirse, la dirección del enlace debe apuntar a la
 
 ////
 
-//// tab | Información
+//// tab | Info
 
 Los enlaces deben traducirse, pero su dirección debe permanecer sin cambios. Una excepción son los enlaces absolutos a páginas de la documentación de FastAPI. En ese caso deben enlazar a la traducción.
 
@@ -197,10 +197,10 @@ Aquí algunas cosas envueltas en elementos HTML "abbr" (algunas son inventadas):
 
 ### El abbr da una frase completa { #the-abbr-gives-a-full-phrase }
 
-* <abbr title="Getting Things Done – Hacer las cosas">GTD</abbr>
-* <abbr title="less than – menor que"><code>lt</code></abbr>
-* <abbr title="XML Web Token – Token web XML">XWT</abbr>
-* <abbr title="Parallel Server Gateway Interface – Interfaz de pasarela de servidor paralela">PSGI</abbr>
+* <abbr title="Getting Things Done - Hacer las cosas">GTD</abbr>
+* <abbr title="less than - menor que"><code>lt</code></abbr>
+* <abbr title="XML Web Token - Token web XML">XWT</abbr>
+* <abbr title="Parallel Server Gateway Interface - Interfaz de pasarela de servidor paralela">PSGI</abbr>
 
 ### El abbr da una explicación { #the-abbr-gives-an-explanation }
 
@@ -209,12 +209,12 @@ Aquí algunas cosas envueltas en elementos HTML "abbr" (algunas son inventadas):
 
 ### El abbr da una frase completa y una explicación { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
 
-* <abbr title="Mozilla Developer Network – Red de Desarrolladores de Mozilla: documentación para desarrolladores, escrita por la gente de Firefox">MDN</abbr>
-* <abbr title="Input/Output – Entrada/Salida: lectura o escritura de disco, comunicaciones de red.">I/O</abbr>.
+* <abbr title="Mozilla Developer Network - Red de Desarrolladores de Mozilla: documentación para desarrolladores, escrita por la gente de Firefox">MDN</abbr>
+* <abbr title="Input/Output: lectura o escritura de disco, comunicaciones de red.">I/O</abbr>.
 
 ////
 
-//// tab | Información
+//// tab | Info
 
 Los atributos "title" de los elementos "abbr" se traducen siguiendo instrucciones específicas.
 
@@ -242,7 +242,7 @@ Hola de nuevo.
 
 ////
 
-//// tab | Información
+//// tab | Info
 
 La única regla estricta para los encabezados es que el LLM deje la parte del hash dentro de llaves sin cambios, lo que asegura que los enlaces no se rompan.
 
@@ -355,7 +355,7 @@ Para instrucciones específicas del idioma, mira p. ej. la sección `### Heading
 * los headers
 * el header de autorización
 * el header `Authorization`
-* el header Forwarded
+* el header forwarded
 
 * el sistema de inyección de dependencias
 * la dependencia
@@ -368,7 +368,7 @@ Para instrucciones específicas del idioma, mira p. ej. la sección `### Heading
 * paralelismo
 * multiprocesamiento
 
-* la variable de entorno
+* la env var
 * la variable de entorno
 * el `PATH`
 * la variable `PATH`
@@ -433,7 +433,7 @@ Para instrucciones específicas del idioma, mira p. ej. la sección `### Heading
 * el motor de plantillas
 
 * la anotación de tipos
-* la anotación de tipos
+* las anotaciones de tipos
 
 * el worker del servidor
 * el worker de Uvicorn
@@ -468,7 +468,7 @@ Para instrucciones específicas del idioma, mira p. ej. la sección `### Heading
 * el ítem
 * el paquete
 * el lifespan
-* el bloqueo
+* el lock
 * el middleware
 * la aplicación móvil
 * el módulo
@@ -494,7 +494,7 @@ Para instrucciones específicas del idioma, mira p. ej. la sección `### Heading
 
 ////
 
-//// tab | Información
+//// tab | Info
 
 Esta es una lista no completa y no normativa de términos (mayormente) técnicos vistos en la documentación. Puede ayudar a la persona que diseña el prompt a identificar para qué términos el LLM necesita una mano. Por ejemplo cuando sigue revirtiendo una buena traducción a una traducción subóptima. O cuando tiene problemas conjugando/declinando un término en tu idioma.
 

docs/es/docs/advanced/dataclasses.md

@@ -4,7 +4,7 @@ FastAPI está construido sobre **Pydantic**, y te he estado mostrando cómo usar
 
 Pero FastAPI también soporta el uso de <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a> de la misma manera:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
 
 Esto sigue siendo soportado gracias a **Pydantic**, ya que tiene <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">soporte interno para `dataclasses`</a>.
 
@@ -32,7 +32,7 @@ Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para us
 
 También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
 
 El dataclass será automáticamente convertido a un dataclass de Pydantic.
 
@@ -48,7 +48,7 @@ En algunos casos, todavía podrías tener que usar la versión de `dataclasses`
 
 En ese caso, simplemente puedes intercambiar los `dataclasses` estándar con `pydantic.dataclasses`, que es un reemplazo directo:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
 
 1. Todavía importamos `field` de los `dataclasses` estándar.
 

docs/es/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md

@@ -10,7 +10,7 @@ Si no eres un "experto" en OpenAPI, probablemente no necesites esto.
 
 Puedes establecer el `operationId` de OpenAPI para ser usado en tu *path operation* con el parámetro `operation_id`.
 
-Tienes que asegurarte de que sea único para cada operación.
+Tendrías que asegurarte de que sea único para cada operación.
 
 {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py39.py hl[6] *}
 
@@ -46,7 +46,7 @@ Para excluir una *path operation* del esquema OpenAPI generado (y por lo tanto,
 
 Puedes limitar las líneas usadas del docstring de una *path operation function* para OpenAPI.
 
-Añadir un `\f` (un carácter de separación de página escapado) hace que **FastAPI** trunque la salida usada para OpenAPI en este punto.
+Añadir un `\f` (un carácter "form feed" escapado) hace que **FastAPI** trunque la salida usada para OpenAPI en este punto.
 
 No aparecerá en la documentación, pero otras herramientas (como Sphinx) podrán usar el resto.
 
@@ -141,9 +141,9 @@ Podrías hacer eso con `openapi_extra`:
 
 {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py39.py hl[19:36, 39:40] *}
 
-En este ejemplo, no declaramos ningún modelo Pydantic. De hecho, el cuerpo del request ni siquiera se <abbr title="convertido de algún formato plano, como bytes, a objetos de Python">parse</abbr> como JSON, se lee directamente como `bytes`, y la función `magic_data_reader()` sería la encargada de parsearlo de alguna manera.
+En este ejemplo, no declaramos ningún modelo Pydantic. De hecho, el request body ni siquiera se <abbr title="converted from some plain format, like bytes, into Python objects - convertido de algún formato plano, como bytes, a objetos de Python">parse</abbr> como JSON, se lee directamente como `bytes`, y la función `magic_data_reader()` sería la encargada de parsearlo de alguna manera.
 
-Sin embargo, podemos declarar el esquema esperado para el cuerpo del request.
+Sin embargo, podemos declarar el esquema esperado para el request body.
 
 ### Tipo de contenido personalizado de OpenAPI { #custom-openapi-content-type }
 
@@ -153,48 +153,16 @@ Y podrías hacer esto incluso si el tipo de datos en el request no es JSON.
 
 Por ejemplo, en esta aplicación no usamos la funcionalidad integrada de FastAPI para extraer el JSON Schema de los modelos Pydantic ni la validación automática para JSON. De hecho, estamos declarando el tipo de contenido del request como YAML, no JSON:
 
-//// tab | Pydantic v2
-
 {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[15:20, 22] *}
 
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1_py39.py hl[15:20, 22] *}
-
-////
-
-/// info | Información
-
-En la versión 1 de Pydantic el método para obtener el JSON Schema para un modelo se llamaba `Item.schema()`, en la versión 2 de Pydantic, el método se llama `Item.model_json_schema()`.
-
-///
-
 Sin embargo, aunque no estamos usando la funcionalidad integrada por defecto, aún estamos usando un modelo Pydantic para generar manualmente el JSON Schema para los datos que queremos recibir en YAML.
 
 Luego usamos el request directamente, y extraemos el cuerpo como `bytes`. Esto significa que FastAPI ni siquiera intentará parsear la carga útil del request como JSON.
 
 Y luego en nuestro código, parseamos ese contenido YAML directamente, y nuevamente estamos usando el mismo modelo Pydantic para validar el contenido YAML:
 
-//// tab | Pydantic v2
-
 {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[24:31] *}
 
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1_py39.py hl[24:31] *}
-
-////
-
-/// info | Información
-
-En la versión 1 de Pydantic el método para parsear y validar un objeto era `Item.parse_obj()`, en la versión 2 de Pydantic, el método se llama `Item.model_validate()`.
-
-///
-
 /// tip | Consejo
 
 Aquí reutilizamos el mismo modelo Pydantic.

docs/es/docs/advanced/settings.md

@@ -46,12 +46,6 @@ $ pip install "fastapi[all]"
 
 </div>
 
-/// info | Información
-
-En Pydantic v1 venía incluido con el paquete principal. Ahora se distribuye como este paquete independiente para que puedas elegir si instalarlo o no si no necesitas esa funcionalidad.
-
-///
-
 ### Crear el objeto `Settings` { #create-the-settings-object }
 
 Importa `BaseSettings` de Pydantic y crea una sub-clase, muy similar a un modelo de Pydantic.
@@ -60,31 +54,15 @@ De la misma forma que con los modelos de Pydantic, declaras atributos de clase c
 
 Puedes usar todas las mismas funcionalidades de validación y herramientas que usas para los modelos de Pydantic, como diferentes tipos de datos y validaciones adicionales con `Field()`.
 
-//// tab | Pydantic v2
-
 {* ../../docs_src/settings/tutorial001_py39.py hl[2,5:8,11] *}
 
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-/// info | Información
-
-En Pydantic v1 importarías `BaseSettings` directamente desde `pydantic` en lugar de desde `pydantic_settings`.
-
-///
-
-{* ../../docs_src/settings/tutorial001_pv1_py39.py hl[2,5:8,11] *}
-
-////
-
 /// tip | Consejo
 
 Si quieres algo rápido para copiar y pegar, no uses este ejemplo, usa el último más abajo.
 
 ///
 
-Luego, cuando creas una instance de esa clase `Settings` (en este caso, en el objeto `settings`), Pydantic leerá las variables de entorno de una manera indiferente a mayúsculas y minúsculas, por lo que una variable en mayúsculas `APP_NAME` aún será leída para el atributo `app_name`.
+Luego, cuando creas un instance de esa clase `Settings` (en este caso, en el objeto `settings`), Pydantic leerá las variables de entorno de una manera indiferente a mayúsculas y minúsculas, por lo que una variable en mayúsculas `APP_NAME` aún será leída para el atributo `app_name`.
 
 Luego convertirá y validará los datos. Así que, cuando uses ese objeto `settings`, tendrás datos de los tipos que declaraste (por ejemplo, `items_per_user` será un `int`).
 
@@ -110,7 +88,7 @@ $ ADMIN_EMAIL="deadpool@example.com" APP_NAME="ChimichangApp" fastapi run main.p
 
 /// tip | Consejo
 
-Para establecer múltiples variables de entorno para un solo comando, simplemente sepáralas con un espacio y ponlas todas antes del comando.
+Para establecer múltiples env vars para un solo comando, simplemente sepáralas con un espacio y ponlas todas antes del comando.
 
 ///
 
@@ -150,7 +128,7 @@ Proveniente del ejemplo anterior, tu archivo `config.py` podría verse como:
 
 {* ../../docs_src/settings/app02_an_py39/config.py hl[10] *}
 
-Nota que ahora no creamos una instance por defecto `settings = Settings()`.
+Nota que ahora no creamos un instance por defecto `settings = Settings()`.
 
 ### El archivo principal de la app { #the-main-app-file }
 
@@ -172,11 +150,11 @@ Y luego podemos requerirlo desde la *path operation function* como una dependenc
 
 ### Configuraciones y pruebas { #settings-and-testing }
 
-Luego sería muy fácil proporcionar un objeto de configuraciones diferente durante las pruebas al sobrescribir una dependencia para `get_settings`:
+Luego sería muy fácil proporcionar un objeto de configuraciones diferente durante las pruebas al crear una sobrescritura de dependencia para `get_settings`:
 
 {* ../../docs_src/settings/app02_an_py39/test_main.py hl[9:10,13,21] *}
 
-En la dependencia sobreescrita establecemos un nuevo valor para el `admin_email` al crear el nuevo objeto `Settings`, y luego devolvemos ese nuevo objeto.
+En la sobrescritura de dependencia establecemos un nuevo valor para el `admin_email` al crear el nuevo objeto `Settings`, y luego devolvemos ese nuevo objeto.
 
 Luego podemos probar que se está usando.
 
@@ -215,8 +193,6 @@ APP_NAME="ChimichangApp"
 
 Y luego actualizar tu `config.py` con:
 
-//// tab | Pydantic v2
-
 {* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/config.py hl[9] *}
 
 /// tip | Consejo
@@ -225,26 +201,6 @@ El atributo `model_config` se usa solo para configuración de Pydantic. Puedes l
 
 ///
 
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/config_pv1.py hl[9:10] *}
-
-/// tip | Consejo
-
-La clase `Config` se usa solo para configuración de Pydantic. Puedes leer más en <a href="https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/model_config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic Model Config</a>.
-
-///
-
-////
-
-/// info | Información
-
-En la versión 1 de Pydantic la configuración se hacía en una clase interna `Config`, en la versión 2 de Pydantic se hace en un atributo `model_config`. Este atributo toma un `dict`, y para obtener autocompletado y errores en línea, puedes importar y usar `SettingsConfigDict` para definir ese `dict`.
-
-///
-
 Aquí definimos la configuración `env_file` dentro de tu clase Pydantic `Settings`, y establecemos el valor en el nombre del archivo con el archivo dotenv que queremos usar.
 
 ### Creando el `Settings` solo una vez con `lru_cache` { #creating-the-settings-only-once-with-lru-cache }
@@ -331,7 +287,7 @@ participant execute as Ejecutar función
     end
 ```
 
-En el caso de nuestra dependencia `get_settings()`, la función ni siquiera toma argumentos, por lo que siempre devolverá el mismo valor.
+En el caso de nuestra dependencia `get_settings()`, la función ni siquiera toma argumentos, por lo que siempre devuelve el mismo valor.
 
 De esa manera, se comporta casi como si fuera solo una variable global. Pero como usa una función de dependencia, entonces podemos sobrescribirla fácilmente para las pruebas.
 

docs/es/docs/how-to/graphql.md

@@ -35,7 +35,7 @@ Dependiendo de tu caso de uso, podrías preferir usar un paquete diferente, pero
 
 Aquí tienes una pequeña vista previa de cómo podrías integrar Strawberry con FastAPI:
 
-{* ../../docs_src/graphql/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
+{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
 
 Puedes aprender más sobre Strawberry en la <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">documentación de Strawberry</a>.
 

docs/es/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md

@@ -2,21 +2,23 @@
 
 Si tienes una app de FastAPI antigua, podrías estar usando Pydantic versión 1.
 
-FastAPI ha tenido compatibilidad con Pydantic v1 o v2 desde la versión 0.100.0.
+FastAPI versión 0.100.0 tenía compatibilidad con Pydantic v1 o v2. Usaba la que tuvieras instalada.
 
-Si tenías instalado Pydantic v2, lo usaba. Si en cambio tenías Pydantic v1, usaba ese.
+FastAPI versión 0.119.0 introdujo compatibilidad parcial con Pydantic v1 desde dentro de Pydantic v2 (como `pydantic.v1`), para facilitar la migración a v2.
 
-Pydantic v1 está deprecado y su soporte se eliminará en las próximas versiones de FastAPI, deberías migrar a Pydantic v2. Así obtendrás las funcionalidades, mejoras y correcciones más recientes.
+FastAPI 0.126.0 eliminó la compatibilidad con Pydantic v1, aunque siguió soportando `pydantic.v1` por un poquito más de tiempo.
 
 /// warning | Advertencia
 
-Además, el equipo de Pydantic dejó de dar soporte a Pydantic v1 para las versiones más recientes de Python, comenzando con Python 3.14.
+El equipo de Pydantic dejó de dar soporte a Pydantic v1 para las versiones más recientes de Python, comenzando con **Python 3.14**.
+
+Esto incluye `pydantic.v1`, que ya no está soportado en Python 3.14 y superiores.
 
 Si quieres usar las funcionalidades más recientes de Python, tendrás que asegurarte de usar Pydantic v2.
 
 ///
 
-Si tienes una app de FastAPI antigua con Pydantic v1, aquí te muestro cómo migrarla a Pydantic v2 y las nuevas funcionalidades en FastAPI 0.119.0 para ayudarte con una migración gradual.
+Si tienes una app de FastAPI antigua con Pydantic v1, aquí te muestro cómo migrarla a Pydantic v2, y las **funcionalidades en FastAPI 0.119.0** para ayudarte con una migración gradual.
 
 ## Guía oficial { #official-guide }
 
@@ -44,9 +46,9 @@ Después de esto, puedes ejecutar los tests y revisa si todo funciona. Si es as
 
 ## Pydantic v1 en v2 { #pydantic-v1-in-v2 }
 
-Pydantic v2 incluye todo lo de Pydantic v1 como un submódulo `pydantic.v1`.
+Pydantic v2 incluye todo lo de Pydantic v1 como un submódulo `pydantic.v1`. Pero esto ya no está soportado en versiones por encima de Python 3.13.
 
-Esto significa que puedes instalar la versión más reciente de Pydantic v2 e importar y usar los componentes viejos de Pydantic v1 desde ese submódulo, como si tuvieras instalado el Pydantic v1 antiguo.
+Esto significa que puedes instalar la versión más reciente de Pydantic v2 e importar y usar los componentes viejos de Pydantic v1 desde este submódulo, como si tuvieras instalado el Pydantic v1 antiguo.
 
 {* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}
 
@@ -66,7 +68,7 @@ Ten en cuenta que, como el equipo de Pydantic ya no da soporte a Pydantic v1 en
 
 ### Pydantic v1 y v2 en la misma app { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }
 
-No está soportado por Pydantic tener un modelo de Pydantic v2 con sus propios campos definidos como modelos de Pydantic v1 o viceversa.
+**No está soportado** por Pydantic tener un modelo de Pydantic v2 con sus propios campos definidos como modelos de Pydantic v1 o viceversa.
 
 ```mermaid
 graph TB
@@ -106,7 +108,7 @@ graph TB
     style V2Field fill:#f9fff3
 ```
 
-En algunos casos, incluso es posible tener modelos de Pydantic v1 y v2 en la misma path operation de tu app de FastAPI:
+En algunos casos, incluso es posible tener modelos de Pydantic v1 y v2 en la misma **path operation** de tu app de FastAPI:
 
 {* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}
 
@@ -122,12 +124,12 @@ Si necesitas usar algunas de las herramientas específicas de FastAPI para pará
 
 /// tip | Consejo
 
-Primero prueba con `bump-pydantic`; si tus tests pasan y eso funciona, entonces terminaste con un solo comando. ✨
+Primero prueba con `bump-pydantic`, si tus tests pasan y eso funciona, entonces terminaste con un solo comando. ✨
 
 ///
 
-Si `bump-pydantic` no funciona para tu caso, puedes usar la compatibilidad de modelos Pydantic v1 y v2 en la misma app para hacer la migración a Pydantic v2 de forma gradual.
+Si `bump-pydantic` no funciona para tu caso de uso, puedes usar la compatibilidad de modelos Pydantic v1 y v2 en la misma app para hacer la migración a Pydantic v2 de forma gradual.
 
-Podrías primero actualizar Pydantic para usar la última versión 2 y cambiar los imports para usar `pydantic.v1` para todos tus modelos.
+Podrías primero actualizar Pydantic para usar la última versión 2, y cambiar los imports para usar `pydantic.v1` para todos tus modelos.
 
 Luego puedes empezar a migrar tus modelos de Pydantic v1 a v2 por grupos, en pasos graduales. 🚶

docs/es/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Separación de Esquemas OpenAPI para Entrada y Salida o No { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
 
-Al usar **Pydantic v2**, el OpenAPI generado es un poco más exacto y **correcto** que antes. 😎
+Desde que se lanzó **Pydantic v2**, el OpenAPI generado es un poco más exacto y **correcto** que antes. 😎
 
 De hecho, en algunos casos, incluso tendrá **dos JSON Schemas** en OpenAPI para el mismo modelo Pydantic, para entrada y salida, dependiendo de si tienen **valores por defecto**.
 
@@ -85,7 +85,7 @@ Probablemente el caso principal para esto es si ya tienes algún código cliente
 
 En ese caso, puedes desactivar esta funcionalidad en **FastAPI**, con el parámetro `separate_input_output_schemas=False`.
 
-/// info | Información
+/// info
 
 El soporte para `separate_input_output_schemas` fue agregado en FastAPI `0.102.0`. 🤓
 
@@ -100,5 +100,3 @@ Y ahora habrá un único esquema para entrada y salida para el modelo, solo `Ite
 <div class="screenshot">
 <img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image05.png">
 </div>
-
-Este es el mismo comportamiento que en Pydantic v1. 🤓

docs/es/docs/index.md

@@ -93,13 +93,13 @@ Las funcionalidades clave son:
 
 "_Estoy súper emocionado con **FastAPI**. ¡Es tan divertido!_"
 
-<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Brian Okken - <strong><a href="https://pythonbytes.fm/episodes/show/123/time-to-right-the-py-wrongs?time_in_sec=855" target="_blank">host del podcast Python Bytes</a></strong> <a href="https://x.com/brianokken/status/1112220079972728832" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>
+<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Brian Okken - <strong><a href="https://pythonbytes.fm/episodes/show/123/time-to-right-the-py-wrongs?time_in_sec=855" target="_blank">Python Bytes</a> host del podcast</strong> <a href="https://x.com/brianokken/status/1112220079972728832" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>
 
 ---
 
 "_Honestamente, lo que has construido parece súper sólido y pulido. En muchos aspectos, es lo que quería que **Hug** fuera; es realmente inspirador ver a alguien construir eso._"
 
-<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Timothy Crosley - <strong><a href="https://github.com/hugapi/hug" target="_blank">creador de Hug</a></strong> <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=19455465" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>
+<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Timothy Crosley - <strong><a href="https://github.com/hugapi/hug" target="_blank">Hug</a> creador</strong> <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=19455465" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>
 
 ---
 
@@ -117,6 +117,12 @@ Las funcionalidades clave son:
 
 ---
 
+## Mini documental de FastAPI { #fastapi-mini-documentary }
+
+Hay un <a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" class="external-link" target="_blank">mini documental de FastAPI</a> lanzado a finales de 2025, puedes verlo online:
+
+<a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" target="_blank"><img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/fastapi-documentary.jpg" alt="FastAPI Mini Documentary"></a>
+
 ## **Typer**, el FastAPI de las CLIs { #typer-the-fastapi-of-clis }
 
 <a href="https://typer.tiangolo.com" target="_blank"><img src="https://typer.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-margin-vector.svg" style="width: 20%;"></a>
@@ -268,7 +274,7 @@ Verás la documentación interactiva automática de la API (proporcionada por <a
 
 ![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png)
 
-### Documentación de API Alternativa { #alternative-api-docs }
+### Documentación alternativa de la API { #alternative-api-docs }
 
 Y ahora, ve a <a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a>.
 
@@ -276,7 +282,7 @@ Verás la documentación alternativa automática (proporcionada por <a href="htt
 
 ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)
 
-## Actualización del Ejemplo { #example-upgrade }
+## Actualización del ejemplo { #example-upgrade }
 
 Ahora modifica el archivo `main.py` para recibir un body desde un request `PUT`.
 
@@ -314,7 +320,7 @@ def update_item(item_id: int, item: Item):
 
 El servidor `fastapi dev` debería recargarse automáticamente.
 
-### Actualización de la Documentación Interactiva de la API { #interactive-api-docs-upgrade }
+### Actualización de la documentación interactiva de la API { #interactive-api-docs-upgrade }
 
 Ahora ve a <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.
 
@@ -330,7 +336,7 @@ Ahora ve a <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_b
 
 ![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-05-swagger-04.png)
 
-### Actualización de la Documentación Alternativa de la API { #alternative-api-docs-upgrade }
+### Actualización de la documentación alternativa de la API { #alternative-api-docs-upgrade }
 
 Y ahora, ve a <a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a>.
 
@@ -393,13 +399,13 @@ Volviendo al ejemplo de código anterior, **FastAPI**:
 * Validará que haya un `item_id` en el path para requests `GET` y `PUT`.
 * Validará que el `item_id` sea del tipo `int` para requests `GET` y `PUT`.
     * Si no lo es, el cliente verá un error útil y claro.
-* Comprobará si hay un parámetro de query opcional llamado `q` (como en `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) para requests `GET`.
+* Revisa si hay un parámetro de query opcional llamado `q` (como en `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) para requests `GET`.
     * Como el parámetro `q` está declarado con `= None`, es opcional.
     * Sin el `None` sería requerido (como lo es el body en el caso con `PUT`).
 * Para requests `PUT` a `/items/{item_id}`, leerá el body como JSON:
-    * Comprobará que tiene un atributo requerido `name` que debe ser un `str`.
-    * Comprobará que tiene un atributo requerido `price` que debe ser un `float`.
-    * Comprobará que tiene un atributo opcional `is_offer`, que debe ser un `bool`, si está presente.
+    * Revisa que tiene un atributo requerido `name` que debe ser un `str`.
+    * Revisa que tiene un atributo requerido `price` que debe ser un `float`.
+    * Revisa que tiene un atributo opcional `is_offer`, que debe ser un `bool`, si está presente.
     * Todo esto también funcionaría para objetos JSON profundamente anidados.
 * Convertirá de y a JSON automáticamente.
 * Documentará todo con OpenAPI, que puede ser usado por:

docs/es/docs/tutorial/bigger-applications.md

@@ -56,7 +56,7 @@ from app.routers import items
 
 La misma estructura de archivos con comentarios:
 
-```
+```bash
 .
 ├── app                  # "app" es un paquete de Python
 │   ├── __init__.py      # este archivo hace que "app" sea un "paquete de Python"
@@ -185,7 +185,7 @@ El resultado final es que los paths de item son ahora:
 * Todos incluirán las `responses` predefinidas.
 * Todas estas *path operations* tendrán la lista de `dependencies` evaluadas/ejecutadas antes de ellas.
   * Si también declaras dependencias en una *path operation* específica, **también se ejecutarán**.
-  * Las dependencias del router se ejecutan primero, luego las [dependencias en el decorador](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}, y luego las dependencias de parámetros normales.
+  * Las dependencias del router se ejecutan primero, luego las [`dependencies` en el decorador](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}, y luego las dependencias de parámetros normales.
   * También puedes agregar [dependencias de `Security` con `scopes`](../advanced/security/oauth2-scopes.md){.internal-link target=_blank}.
 
 /// tip | Consejo
@@ -214,7 +214,7 @@ Así que usamos un import relativo con `..` para las dependencias:
 
 /// tip | Consejo
 
-Si sabes perfectamente cómo funcionan los imports, continúa a la siguiente sección.
+Si sabes perfectamente cómo funcionan los imports, continúa a la siguiente sección abajo.
 
 ///
 
@@ -271,7 +271,7 @@ eso significaría:
 
 Eso se referiría a algún paquete arriba de `app/`, con su propio archivo `__init__.py`, etc. Pero no tenemos eso. Así que, eso lanzaría un error en nuestro ejemplo. 🚨
 
-Pero ahora sabes cómo funciona, para que puedas usar imports relativos en tus propias aplicaciones sin importar cuán complejas sean. 🤓
+Pero ahora sabes cómo funciona, para que puedas usar imports relativos en tus propias apps sin importar cuán complejas sean. 🤓
 
 ### Agregar algunos `tags`, `responses`, y `dependencies` personalizados { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
 
@@ -283,7 +283,7 @@ Pero aún podemos agregar _más_ `tags` que se aplicarán a una *path operation*
 
 /// tip | Consejo
 
-Esta última *path operation* tendrá la combinación de tags: `["items", "custom"]`.
+Esta última path operation tendrá la combinación de tags: `["items", "custom"]`.
 
 Y también tendrá ambas responses en la documentación, una para `404` y otra para `403`.
 
@@ -301,7 +301,7 @@ Y como la mayor parte de tu lógica ahora vivirá en su propio módulo específi
 
 ### Importar `FastAPI` { #import-fastapi }
 
-Importas y creas una clase `FastAPI` como de costumbre.
+Importas y creas una clase `FastAPI` como normalmente.
 
 Y podemos incluso declarar [dependencias globales](dependencies/global-dependencies.md){.internal-link target=_blank} que se combinarán con las dependencias para cada `APIRouter`:
 
@@ -398,7 +398,7 @@ Incluirá todas las rutas de ese router como parte de ella.
 
 En realidad creará internamente una *path operation* para cada *path operation* que fue declarada en el `APIRouter`.
 
-Así, detrás de escena, funcionará como si todo fuera la misma única aplicación.
+Así, detrás de escena, funcionará como si todo fuera la misma única app.
 
 ///
 
@@ -430,20 +430,20 @@ Podemos declarar todo eso sin tener que modificar el `APIRouter` original pasand
 
 De esa manera, el `APIRouter` original permanecerá sin modificar, por lo que aún podemos compartir ese mismo archivo `app/internal/admin.py` con otros proyectos en la organización.
 
-El resultado es que, en nuestra aplicación, cada una de las *path operations* del módulo `admin` tendrá:
+El resultado es que, en nuestra app, cada una de las *path operations* del módulo `admin` tendrá:
 
 * El prefix `/admin`.
 * El tag `admin`.
 * La dependencia `get_token_header`.
 * La response `418`. 🍵
 
-Pero eso solo afectará a ese `APIRouter` en nuestra aplicación, no en ningún otro código que lo utilice.
+Pero eso solo afectará a ese `APIRouter` en nuestra app, no en ningún otro código que lo utilice.
 
 Así, por ejemplo, otros proyectos podrían usar el mismo `APIRouter` con un método de autenticación diferente.
 
 ### Incluir una *path operation* { #include-a-path-operation }
 
-También podemos agregar *path operations* directamente a la aplicación de `FastAPI`.
+También podemos agregar *path operations* directamente a la app de `FastAPI`.
 
 Aquí lo hacemos... solo para mostrar que podemos 🤷:
 
@@ -461,13 +461,13 @@ Los `APIRouter`s no están "montados", no están aislados del resto de la aplica
 
 Esto se debe a que queremos incluir sus *path operations* en el esquema de OpenAPI y las interfaces de usuario.
 
-Como no podemos simplemente aislarlos y "montarlos" independientemente del resto, se "clonan" las *path operations* (se vuelven a crear), no se incluyen directamente.
+Como no podemos simplemente aislarlos y "montarlos" independientemente del resto, las *path operations* se "clonan" (se vuelven a crear), no se incluyen directamente.
 
 ///
 
 ## Revisa la documentación automática de la API { #check-the-automatic-api-docs }
 
-Ahora, ejecuta tu aplicación:
+Ahora, ejecuta tu app:
 
 <div class="termy">
 
@@ -481,7 +481,7 @@ $ fastapi dev app/main.py
 
 Y abre la documentación en <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.
 
-Verás la documentación automática de la API, incluyendo los paths de todos los submódulos, usando los paths correctos (y prefijos) y las tags correctas:
+Verás la documentación automática de la API, incluyendo los paths de todos los submódulos, usando los paths correctos (y prefijos) y los tags correctos:
 
 <img src="/img/tutorial/bigger-applications/image01.png">
 
@@ -501,4 +501,4 @@ De la misma manera que puedes incluir un `APIRouter` en una aplicación `FastAPI
 router.include_router(other_router)
 ```
 
-Asegúrate de hacerlo antes de incluir `router` en la aplicación de `FastAPI`, para que las *path operations* de `other_router` también se incluyan.
+Asegúrate de hacerlo antes de incluir `router` en la app de `FastAPI`, para que las *path operations* de `other_router` también se incluyan.

docs/es/docs/tutorial/body-updates.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Cuerpo - Actualizaciones { #body-updates }
+# Body - Actualizaciones { #body-updates }
 
 ## Actualización reemplazando con `PUT` { #update-replacing-with-put }
 
@@ -50,14 +50,6 @@ Si quieres recibir actualizaciones parciales, es muy útil usar el parámetro `e
 
 Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
 
-/// info | Información
-
-En Pydantic v1 el método se llamaba `.dict()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_dump()`.
-
-Los ejemplos aquí usan `.dict()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` si puedes usar Pydantic v2.
-
-///
-
 Eso generaría un `dict` solo con los datos que se establecieron al crear el modelo `item`, excluyendo los valores por defecto.
 
 Luego puedes usar esto para generar un `dict` solo con los datos que se establecieron (enviados en el request), omitiendo los valores por defecto:
@@ -68,14 +60,6 @@ Luego puedes usar esto para generar un `dict` solo con los datos que se establec
 
 Ahora, puedes crear una copia del modelo existente usando `.model_copy()`, y pasar el parámetro `update` con un `dict` que contenga los datos a actualizar.
 
-/// info | Información
-
-En Pydantic v1 el método se llamaba `.copy()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_copy()`.
-
-Los ejemplos aquí usan `.copy()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_copy()` si puedes usar Pydantic v2.
-
-///
-
 Como `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
 
 {* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
@@ -90,9 +74,9 @@ En resumen, para aplicar actualizaciones parciales deberías:
 * Generar un `dict` sin valores por defecto del modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
     * De esta manera puedes actualizar solo los valores realmente establecidos por el usuario, en lugar de sobrescribir valores ya almacenados con valores por defecto en tu modelo.
 * Crear una copia del modelo almacenado, actualizando sus atributos con las actualizaciones parciales recibidas (usando el parámetro `update`).
-* Convertir el modelo copiado en algo que pueda almacenarse en tu base de datos (por ejemplo, usando el `jsonable_encoder`).
+* Convertir el modelo copiado en algo que pueda almacenarse en tu DB (por ejemplo, usando el `jsonable_encoder`).
     * Esto es comparable a usar el método `.model_dump()` del modelo de nuevo, pero asegura (y convierte) los valores a tipos de datos que pueden convertirse a JSON, por ejemplo, `datetime` a `str`.
-* Guardar los datos en tu base de datos.
+* Guardar los datos en tu DB.
 * Devolver el modelo actualizado.
 
 {* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}

docs/es/docs/tutorial/body.md

@@ -32,7 +32,8 @@ Usa tipos estándar de Python para todos los atributos:
 
 {* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
 
-Al igual que al declarar parámetros de query, cuando un atributo del modelo tiene un valor por defecto, no es obligatorio. De lo contrario, es obligatorio. Usa `None` para hacerlo opcional.
+
+Al igual que al declarar parámetros de query, cuando un atributo del modelo tiene un valor por defecto, no es obligatorio. De lo contrario, es obligatorio. Usa `None` para hacerlo solo opcional.
 
 Por ejemplo, el modelo anterior declara un “`object`” JSON (o `dict` en Python) como:
 
@@ -127,14 +128,6 @@ Dentro de la función, puedes acceder a todos los atributos del objeto modelo di
 
 {* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
 
-/// info | Información
-
-En Pydantic v1 el método se llamaba `.dict()`, se marcó como obsoleto (pero sigue soportado) en Pydantic v2, y se renombró a `.model_dump()`.
-
-Los ejemplos aquí usan `.dict()` por compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` si puedes usar Pydantic v2.
-
-///
-
 ## Request body + parámetros de path { #request-body-path-parameters }
 
 Puedes declarar parámetros de path y request body al mismo tiempo.
@@ -143,6 +136,7 @@ Puedes declarar parámetros de path y request body al mismo tiempo.
 
 {* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}
 
+
 ## Request body + path + parámetros de query { #request-body-path-query-parameters }
 
 También puedes declarar parámetros de **body**, **path** y **query**, todos al mismo tiempo.
@@ -155,7 +149,7 @@ Los parámetros de la función se reconocerán de la siguiente manera:
 
 * Si el parámetro también se declara en el **path**, se utilizará como un parámetro de path.
 * Si el parámetro es de un **tipo singular** (como `int`, `float`, `str`, `bool`, etc.), se interpretará como un parámetro de **query**.
-* Si el parámetro se declara como del tipo de un **modelo de Pydantic**, se interpretará como un **request body**.
+* Si el parámetro se declara como del tipo de un **modelo de Pydantic**, se interpretará como un **body** de request.
 
 /// note | Nota
 

docs/es/docs/tutorial/extra-models.md

@@ -22,21 +22,13 @@ Aquí tienes una idea general de cómo podrían ser los modelos con sus campos d
 
 {* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
 
-/// info | Información
+### Acerca de `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }
 
-En Pydantic v1 el método se llamaba `.dict()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_dump()`.
-
-Los ejemplos aquí usan `.dict()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` en su lugar si puedes usar Pydantic v2.
-
-///
-
-### Acerca de `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict }
-
-#### `.dict()` de Pydantic { #pydantics-dict }
+#### `.model_dump()` de Pydantic { #pydantics-model-dump }
 
 `user_in` es un modelo Pydantic de la clase `UserIn`.
 
-Los modelos Pydantic tienen un método `.dict()` que devuelve un `dict` con los datos del modelo.
+Los modelos Pydantic tienen un método `.model_dump()` que devuelve un `dict` con los datos del modelo.
 
 Así que, si creamos un objeto Pydantic `user_in` como:
 
@@ -47,7 +39,7 @@ user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com
 y luego llamamos a:
 
 ```Python
-user_dict = user_in.dict()
+user_dict = user_in.model_dump()
 ```
 
 ahora tenemos un `dict` con los datos en la variable `user_dict` (es un `dict` en lugar de un objeto modelo Pydantic).
@@ -58,7 +50,7 @@ Y si llamamos a:
 print(user_dict)
 ```
 
-obtendremos un `dict` de Python con:
+obtendríamos un `dict` de Python con:
 
 ```Python
 {
@@ -103,20 +95,20 @@ UserInDB(
 
 #### Un modelo Pydantic a partir del contenido de otro { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
 
-Como en el ejemplo anterior obtuvimos `user_dict` de `user_in.dict()`, este código:
+Como en el ejemplo anterior obtuvimos `user_dict` de `user_in.model_dump()`, este código:
 
 ```Python
-user_dict = user_in.dict()
+user_dict = user_in.model_dump()
 UserInDB(**user_dict)
 ```
 
 sería equivalente a:
 
 ```Python
-UserInDB(**user_in.dict())
+UserInDB(**user_in.model_dump())
 ```
 
-...porque `user_in.dict()` es un `dict`, y luego hacemos que Python lo "desempaquete" al pasarlo a `UserInDB` con el prefijo `**`.
+...porque `user_in.model_dump()` es un `dict`, y luego hacemos que Python lo "desempaquete" al pasarlo a `UserInDB` con el prefijo `**`.
 
 Así, obtenemos un modelo Pydantic a partir de los datos en otro modelo Pydantic.
 
@@ -125,7 +117,7 @@ Así, obtenemos un modelo Pydantic a partir de los datos en otro modelo Pydantic
 Y luego agregando el argumento de palabra clave adicional `hashed_password=hashed_password`, como en:
 
 ```Python
-UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password)
+UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
 ```
 
 ...termina siendo como:
@@ -156,7 +148,7 @@ Y estos modelos están compartiendo muchos de los datos y duplicando nombres y t
 
 Podríamos hacerlo mejor.
 
-Podemos declarar un modelo `UserBase` que sirva como base para nuestros otros modelos. Y luego podemos hacer subclases de ese modelo que heredan sus atributos (anotaciones de tipos, validación, etc).
+Podemos declarar un modelo `UserBase` que sirva como base para nuestros otros modelos. Y luego podemos hacer subclases de ese modelo que heredan sus atributos (declaraciones de tipos, validación, etc).
 
 Toda la conversión de datos, validación, documentación, etc. seguirá funcionando normalmente.
 
@@ -180,20 +172,19 @@ Al definir una <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions"
 
 {* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}
 
-
 ### `Union` en Python 3.10 { #union-in-python-3-10 }
 
 En este ejemplo pasamos `Union[PlaneItem, CarItem]` como el valor del argumento `response_model`.
 
-Porque lo estamos pasando como un **valor a un argumento** en lugar de ponerlo en **anotaciones de tipos**, tenemos que usar `Union` incluso en Python 3.10.
+Porque lo estamos pasando como un **valor a un argumento** en lugar de ponerlo en una **anotación de tipos**, tenemos que usar `Union` incluso en Python 3.10.
 
-Si estuviera en anotaciones de tipos podríamos haber usado la barra vertical, como:
+Si estuviera en una anotación de tipos podríamos haber usado la barra vertical, como:
 
 ```Python
 some_variable: PlaneItem | CarItem
 ```
 
-Pero si ponemos eso en la asignación `response_model=PlaneItem | CarItem` obtendríamos un error, porque Python intentaría realizar una **operación inválida** entre `PlaneItem` y `CarItem` en lugar de interpretar eso como anotaciones de tipos.
+Pero si ponemos eso en la asignación `response_model=PlaneItem | CarItem` obtendríamos un error, porque Python intentaría realizar una **operación inválida** entre `PlaneItem` y `CarItem` en lugar de interpretar eso como una anotación de tipos.
 
 ## Lista de modelos { #list-of-models }
 
@@ -203,7 +194,6 @@ Para eso, usa el `typing.List` estándar de Python (o simplemente `list` en Pyth
 
 {* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}
 
-
 ## Response con `dict` arbitrario { #response-with-arbitrary-dict }
 
 También puedes declarar un response usando un `dict` arbitrario plano, declarando solo el tipo de las claves y valores, sin usar un modelo Pydantic.
@@ -214,7 +204,6 @@ En este caso, puedes usar `typing.Dict` (o solo `dict` en Python 3.9 y posterior
 
 {* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}
 
-
 ## Recapitulación { #recap }
 
 Usa múltiples modelos Pydantic y hereda libremente para cada caso.

docs/es/docs/tutorial/query-params-str-validations.md

@@ -109,7 +109,7 @@ FastAPI ahora:
 
 ## Alternativa (antigua): `Query` como valor por defecto { #alternative-old-query-as-the-default-value }
 
-Versiones anteriores de FastAPI (antes de <abbr title="antes de 2023-03">0.95.0</abbr>) requerían que usaras `Query` como el valor por defecto de tu parámetro, en lugar de ponerlo en `Annotated`, hay una alta probabilidad de que veas código usándolo alrededor, así que te lo explicaré.
+Versiones anteriores de FastAPI (antes de <abbr title="before 2023-03 - antes de 2023-03">0.95.0</abbr>) requerían que usaras `Query` como el valor por defecto de tu parámetro, en lugar de ponerlo en `Annotated`, hay una alta probabilidad de que veas código usándolo alrededor, así que te lo explicaré.
 
 /// tip | Consejo
 
@@ -192,7 +192,7 @@ También puedes agregar un parámetro `min_length`:
 
 ## Agregar expresiones regulares { #add-regular-expressions }
 
-Puedes definir un <abbr title="Una expresión regular, regex o regexp es una secuencia de caracteres que define un patrón de búsqueda para strings.">expresión regular</abbr> `pattern` que el parámetro debe coincidir:
+Puedes definir una <abbr title="Una expresión regular, regex o regexp es una secuencia de caracteres que define un patrón de búsqueda para strings.">expresión regular</abbr> `pattern` que el parámetro debe coincidir:
 
 {* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_an_py310.py hl[11] *}
 
@@ -206,20 +206,6 @@ Si te sientes perdido con todas estas ideas de **"expresión regular"**, no te p
 
 Ahora sabes que cuando las necesites puedes usarlas en **FastAPI**.
 
-### Pydantic v1 `regex` en lugar de `pattern` { #pydantic-v1-regex-instead-of-pattern }
-
-Antes de la versión 2 de Pydantic y antes de FastAPI 0.100.0, el parámetro se llamaba `regex` en lugar de `pattern`, pero ahora está en desuso.
-
-Todavía podrías ver algo de código que lo usa:
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_regex_an_py310.py hl[11] *}
-
-////
-
-Pero que sepas que esto está deprecado y debería actualizarse para usar el nuevo parámetro `pattern`. 🤓
-
 ## Valores por defecto { #default-values }
 
 Puedes, por supuesto, usar valores por defecto diferentes de `None`.
@@ -280,7 +266,7 @@ Entonces, con una URL como:
 http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar
 ```
 
-recibirías los múltiples valores del *query parameter* `q` (`foo` y `bar`) en una `list` de Python dentro de tu *path operation function*, en el *parámetro de función* `q`.
+recibirías los múltiples valores de los *query parameters* `q` (`foo` y `bar`) en una `list` de Python dentro de tu *path operation function*, en el *parámetro de función* `q`.
 
 Entonces, el response a esa URL sería:
 
@@ -386,7 +372,7 @@ Entonces puedes declarar un `alias`, y ese alias será usado para encontrar el v
 
 Ahora digamos que ya no te gusta este parámetro.
 
-Tienes que dejarlo allí por un tiempo porque hay clientes usándolo, pero quieres que la documentación lo muestre claramente como <abbr title="obsoleto, se recomienda no usarlo">deprecated</abbr>.
+Tienes que dejarlo allí por un tiempo porque hay clientes usándolo, pero quieres que la documentación lo muestre claramente como <abbr title="obsolete, recommended not to use it - obsoleto, se recomienda no usarlo">deprecated</abbr>.
 
 Luego pasa el parámetro `deprecated=True` a `Query`:
 
@@ -416,7 +402,7 @@ Pydantic también tiene <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/valid
 
 ///
 
-Por ejemplo, este validador personalizado comprueba que el ID del ítem empiece con `isbn-` para un número de libro <abbr title="International Standard Book Number – Número Estándar Internacional de Libro">ISBN</abbr> o con `imdb-` para un ID de URL de película de <abbr title="IMDB (Internet Movie Database) es un sitio web con información sobre películas">IMDB</abbr>:
+Por ejemplo, este validador personalizado comprueba que el ID del ítem empiece con `isbn-` para un número de libro <abbr title="ISBN means International Standard Book Number - ISBN significa International Standard Book Number">ISBN</abbr> o con `imdb-` para un ID de URL de película de <abbr title="IMDB (Internet Movie Database) is a website with information about movies - IMDB (Internet Movie Database) es un sitio web con información sobre películas">IMDB</abbr>:
 
 {* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
 
@@ -450,7 +436,7 @@ Pero si te da curiosidad este ejemplo de código específico y sigues entretenid
 
 #### Un ítem aleatorio { #a-random-item }
 
-Con `data.items()` obtenemos un <abbr title="Algo que podemos iterar con un for, como una list, set, etc.">objeto iterable</abbr> con tuplas que contienen la clave y el valor para cada elemento del diccionario.
+Con `data.items()` obtenemos un <abbr title="Algo que podemos iterar con un for loop, como una list, set, etc.">objeto iterable</abbr> con tuplas que contienen la clave y el valor para cada elemento del diccionario.
 
 Convertimos este objeto iterable en una `list` propiamente dicha con `list(data.items())`.
 

docs/es/docs/tutorial/response-model.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 Puedes declarar el tipo utilizado para el response anotando el **tipo de retorno** de la *path operation function*.
 
-Puedes utilizar **anotaciones de tipos** de la misma manera que lo harías para datos de entrada en **parámetros** de función, puedes utilizar modelos de Pydantic, list, diccionarios, valores escalares como enteros, booleanos, etc.
+Puedes utilizar **anotaciones de tipos** de la misma manera que lo harías para datos de entrada en **parámetros** de función, puedes utilizar modelos de Pydantic, lists, diccionarios, valores escalares como enteros, booleanos, etc.
 
 {* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}
 
@@ -27,7 +27,7 @@ Por ejemplo, podrías querer **devolver un diccionario** u objeto de base de dat
 
 Si añadiste la anotación del tipo de retorno, las herramientas y editores se quejarían con un error (correcto) diciéndote que tu función está devolviendo un tipo (por ejemplo, un dict) que es diferente de lo que declaraste (por ejemplo, un modelo de Pydantic).
 
-En esos casos, puedes usar el parámetro del decorador de path operation `response_model` en lugar del tipo de retorno.
+En esos casos, puedes usar el parámetro del *decorador de path operation* `response_model` en lugar del tipo de retorno.
 
 Puedes usar el parámetro `response_model` en cualquiera de las *path operations*:
 
@@ -153,7 +153,7 @@ Primero vamos a ver cómo los editores, mypy y otras herramientas verían esto.
 
 `BaseUser` tiene los campos base. Luego `UserIn` hereda de `BaseUser` y añade el campo `password`, por lo que incluirá todos los campos de ambos modelos.
 
-Anotamos el tipo de retorno de la función como `BaseUser`, pero en realidad estamos devolviendo un instance de `UserIn`.
+Anotamos el tipo de retorno de la función como `BaseUser`, pero en realidad estamos devolviendo un `UserIn` instance.
 
 El editor, mypy y otras herramientas no se quejarán de esto porque, en términos de tipificación, `UserIn` es una subclase de `BaseUser`, lo que significa que es un tipo *válido* cuando se espera algo que es un `BaseUser`.
 
@@ -252,20 +252,6 @@ Entonces, si envías un request a esa *path operation* para el ítem con ID `foo
 
 /// info | Información
 
-En Pydantic v1 el método se llamaba `.dict()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_dump()`.
-
-Los ejemplos aquí usan `.dict()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` en su lugar si puedes usar Pydantic v2.
-
-///
-
-/// info | Información
-
-FastAPI usa el método `.dict()` del modelo de Pydantic con <a href="https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict" class="external-link" target="_blank">su parámetro `exclude_unset`</a> para lograr esto.
-
-///
-
-/// info | Información
-
 También puedes usar:
 
 * `response_model_exclude_defaults=True`

docs/es/docs/tutorial/schema-extra-example.md

@@ -8,35 +8,13 @@ Aquí tienes varias formas de hacerlo.
 
 Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.
 
-//// tab | Pydantic v2
-
 {* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
 
-////
+Esa información extra se añadirá tal cual al **JSON Schema** resultante para ese modelo, y se usará en la documentación de la API.
 
-//// tab | Pydantic v1
+Puedes usar el atributo `model_config` que toma un `dict` como se describe en <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">la documentación de Pydantic: Configuración</a>.
 
-{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_pv1_py310.py hl[13:23] *}
-
-////
-
-Esa información extra se añadirá tal cual al **JSON Schema** generado para ese modelo, y se usará en la documentación de la API.
-
-//// tab | Pydantic v2
-
-En Pydantic versión 2, usarías el atributo `model_config`, que toma un `dict` como se describe en <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">la documentación de Pydantic: Configuración</a>.
-
-Puedes establecer `"json_schema_extra"` con un `dict` que contenga cualquier dato adicional que desees que aparezca en el JSON Schema generado, incluyendo `examples`.
-
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-En Pydantic versión 1, usarías una clase interna `Config` y `schema_extra`, como se describe en <a href="https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/schema/#schema-customization" class="external-link" target="_blank">la documentación de Pydantic: Personalización de Esquema</a>.
-
-Puedes establecer `schema_extra` con un `dict` que contenga cualquier dato adicional que desees que aparezca en el JSON Schema generado, incluyendo `examples`.
-
-////
+Puedes establecer `"json_schema_extra"` con un `dict` que contenga cualquier dato adicional que te gustaría que aparezca en el JSON Schema generado, incluyendo `examples`.
 
 /// tip | Consejo
 
@@ -50,7 +28,7 @@ Por ejemplo, podrías usarlo para añadir metadatos para una interfaz de usuario
 
 OpenAPI 3.1.0 (usado desde FastAPI 0.99.0) añadió soporte para `examples`, que es parte del estándar de **JSON Schema**.
 
-Antes de eso, solo soportaba la palabra clave `example` con un solo ejemplo. Eso aún es soportado por OpenAPI 3.1.0, pero está obsoleto y no es parte del estándar de JSON Schema. Así que se recomienda migrar de `example` a `examples`. 🤓
+Antes de eso, solo soportaba la palabra clave `example` con un solo ejemplo. Eso aún es soportado por OpenAPI 3.1.0, pero está obsoleto y no es parte del estándar de JSON Schema. Así que se te anima a migrar `example` a `examples`. 🤓
 
 Puedes leer más al final de esta página.
 
@@ -94,7 +72,7 @@ Por supuesto, también puedes pasar múltiples `examples`:
 
 {* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}
 
-Cuando haces esto, los ejemplos serán parte del **JSON Schema** interno para esos datos de body.
+Cuando haces esto, los ejemplos serán parte del **JSON Schema** interno para esos datos del body.
 
 Sin embargo, al <abbr title="2023-08-26">momento de escribir esto</abbr>, Swagger UI, la herramienta encargada de mostrar la interfaz de documentación, no soporta mostrar múltiples ejemplos para los datos en **JSON Schema**. Pero lee más abajo para una solución alternativa.
 
@@ -203,17 +181,17 @@ Debido a eso, las versiones de FastAPI anteriores a 0.99.0 todavía usaban versi
 
 ### `examples` de Pydantic y FastAPI { #pydantic-and-fastapi-examples }
 
-Cuando añades `examples` dentro de un modelo de Pydantic, usando `schema_extra` o `Field(examples=["algo"])`, ese ejemplo se añade al **JSON Schema** para ese modelo de Pydantic.
+Cuando añades `examples` dentro de un modelo de Pydantic, usando `schema_extra` o `Field(examples=["something"])`, ese ejemplo se añade al **JSON Schema** para ese modelo de Pydantic.
 
 Y ese **JSON Schema** del modelo de Pydantic se incluye en el **OpenAPI** de tu API, y luego se usa en la interfaz de documentación.
 
-En las versiones de FastAPI antes de 0.99.0 (0.99.0 y superior usan el nuevo OpenAPI 3.1.0) cuando usabas `example` o `examples` con cualquiera de las otras utilidades (`Query()`, `Body()`, etc.) esos ejemplos no se añadían al JSON Schema que describe esos datos (ni siquiera a la propia versión de JSON Schema de OpenAPI), se añadían directamente a la declaración de la *path operation* en OpenAPI (fuera de las partes de OpenAPI que usan JSON Schema).
+En las versiones de FastAPI antes de 0.99.0 (0.99.0 y superiores usan el nuevo OpenAPI 3.1.0) cuando usabas `example` o `examples` con cualquiera de las otras utilidades (`Query()`, `Body()`, etc.) esos ejemplos no se añadían al JSON Schema que describe esos datos (ni siquiera a la propia versión de JSON Schema de OpenAPI), se añadían directamente a la declaración de la *path operation* en OpenAPI (fuera de las partes de OpenAPI que usan JSON Schema).
 
 Pero ahora que FastAPI 0.99.0 y superiores usa OpenAPI 3.1.0, que usa JSON Schema 2020-12, y Swagger UI 5.0.0 y superiores, todo es más consistente y los ejemplos se incluyen en JSON Schema.
 
 ### Swagger UI y `examples` específicos de OpenAPI { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples }
 
-Ahora, como Swagger UI no soportaba múltiples ejemplos de JSON Schema (a fecha de 2023-08-26), los usuarios no tenían una forma de mostrar múltiples ejemplos en los documentos.
+Ahora, como Swagger UI no soportaba múltiples ejemplos de JSON Schema (a fecha de 2023-08-26), los usuarios no tenían una forma de mostrar múltiples ejemplos en la documentación.
 
 Para resolver eso, FastAPI `0.103.0` **añadió soporte** para declarar el mismo viejo campo **específico de OpenAPI** `examples` con el nuevo parámetro `openapi_examples`. 🤓
 

docs/ja/llm-prompt.md

@@ -0,0 +1,47 @@
+### Target language
+
+Translate to Japanese (日本語).
+
+Language code: ja.
+
+### Grammar and tone
+
+- Use polite, instructional Japanese (です/ます調).
+- Keep the tone concise and technical (match existing Japanese FastAPI docs).
+
+### Headings
+
+- Follow the existing Japanese style: short, descriptive headings (often noun phrases), e.g. 「チェック」.
+- Do not add a trailing period at the end of headings.
+
+### Quotes
+
+- Prefer Japanese corner brackets 「」 in normal prose when quoting a term.
+- Do not change quotes inside inline code, code blocks, URLs, or file paths.
+
+### Ellipsis
+
+- Keep ellipsis style consistent with existing Japanese docs (commonly `...`).
+- Never change `...` in code, URLs, or CLI examples.
+
+### Preferred translations / glossary
+
+Use the following preferred translations when they apply in documentation prose:
+
+- request (HTTP): リクエスト
+- response (HTTP): レスポンス
+- path operation: パスオペレーション
+- path operation function: パスオペレーション関数
+
+### `///` admonitions
+
+1) Keep the admonition keyword in English (do not translate `note`, `tip`, etc.).
+2) If a title is present, prefer these canonical titles:
+
+- `/// note | 備考`
+- `/// note | 技術詳細`
+- `/// tip | 豆知識`
+- `/// warning | 注意`
+- `/// info | 情報`
+- `/// check | 確認`
+- `/// danger | 警告`

docs/ko/docs/about/index.md

@@ -1,3 +1,3 @@
-# 소개
+# 소개 { #about }
 
-FastAPI에 대한 디자인, 영감 등에 대해 🤓
+FastAPI, 그 디자인, 영감 등에 대해 🤓

docs/ko/docs/advanced/additional-status-codes.md

@@ -1,16 +1,16 @@
-# 추가 상태 코드
+# 추가 상태 코드 { #additional-status-codes }
 
 기본적으로 **FastAPI**는 응답을 `JSONResponse`를 사용하여 반환하며, *경로 작업(path operation)*에서 반환한 내용을 해당 `JSONResponse` 안에 넣어 반환합니다.
 
 기본 상태 코드 또는 *경로 작업*에서 설정한 상태 코드를 사용합니다.
 
-## 추가 상태 코드
+## 추가 상태 코드 { #additional-status-codes_1 }
 
 기본 상태 코드와 별도로 추가 상태 코드를 반환하려면 `JSONResponse`와 같이 `Response`를 직접 반환하고 추가 상태 코드를 직접 설정할 수 있습니다.
 
 예를 들어 항목을 업데이트할 수 있는 *경로 작업*이 있고 성공 시 200 “OK”의 HTTP 상태 코드를 반환한다고 가정해 보겠습니다.
 
-하지만 새로운 항목을 허용하기를 원할 것입니다. 항목이 이전에 존재하지 않았다면 이를 생성하고 HTTP 상태 코드 201 "Created"를 반환합니다.
+하지만 새로운 항목을 허용하기를 원할 것입니다. 그리고 항목이 이전에 존재하지 않았다면 이를 생성하고 HTTP 상태 코드 201 "Created"를 반환합니다.
 
 이를 위해서는 `JSONResponse`를 가져와서 원하는 `status_code`를 설정하여 콘텐츠를 직접 반환합니다:
 
@@ -26,7 +26,7 @@
 
 ///
 
-/// note | 기술적 세부 정보
+/// note | 기술 세부사항
 
 `from starlette.responses import JSONResponse`를 사용할 수도 있습니다.
 
@@ -34,7 +34,7 @@
 
 ///
 
-## OpenAPI 및 API 문서
+## OpenAPI 및 API 문서 { #openapi-and-api-docs }
 
 추가 상태 코드와 응답을 직접 반환하는 경우, FastAPI는 반환할 내용을 미리 알 수 있는 방법이 없기 때문에 OpenAPI 스키마(API 문서)에 포함되지 않습니다.
 

docs/ko/docs/advanced/advanced-dependencies.md

@@ -1,6 +1,6 @@
-# 고급 의존성
+# 고급 의존성 { #advanced-dependencies }
 
-## 매개변수화된 의존성
+## 매개변수화된 의존성 { #parameterized-dependencies }
 
 지금까지 본 모든 의존성은 고정된 함수 또는 클래스입니다.
 
@@ -10,7 +10,7 @@
 
 이때 해당 고정된 내용을 매개변수화할 수 있길 바랍니다.
 
-## "호출 가능한" 인스턴스
+## "호출 가능한" 인스턴스 { #a-callable-instance }
 
 Python에는 클래스의 인스턴스를 "호출 가능"하게 만드는 방법이 있습니다.
 
@@ -21,9 +21,9 @@ Python에는 클래스의 인스턴스를 "호출 가능"하게 만드는 방법
 {* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[12] *}
 
 이 경우, **FastAPI**는 추가 매개변수와 하위 의존성을 확인하기 위해 `__call__`을 사용하게 되며,
-나중에 *경로 연산 함수*에서 매개변수에 값을 전달할 때 이를 호출하게 됩니다.
+나중에 *경로 처리 함수*에서 매개변수에 값을 전달할 때 이를 호출하게 됩니다.
 
-## 인스턴스 매개변수화하기
+## 인스턴스 매개변수화하기 { #parameterize-the-instance }
 
 이제 `__init__`을 사용하여 의존성을 "매개변수화"할 수 있는 인스턴스의 매개변수를 선언할 수 있습니다:
 
@@ -31,7 +31,7 @@ Python에는 클래스의 인스턴스를 "호출 가능"하게 만드는 방법
 
 이 경우, **FastAPI**는 `__init__`에 전혀 관여하지 않으며, 우리는 이 메서드를 코드에서 직접 사용하게 됩니다.
 
-## 인스턴스 생성하기
+## 인스턴스 생성하기 { #create-an-instance }
 
 다음과 같이 이 클래스의 인스턴스를 생성할 수 있습니다:
 
@@ -39,10 +39,9 @@ Python에는 클래스의 인스턴스를 "호출 가능"하게 만드는 방법
 
 이렇게 하면 `checker.fixed_content` 속성에 `"bar"`라는 값을 담아 의존성을 "매개변수화"할 수 있습니다.
 
-## 인스턴스를 의존성으로 사용하기
+## 인스턴스를 의존성으로 사용하기 { #use-the-instance-as-a-dependency }
 
-그런 다음, `Depends(FixedContentQueryChecker)` 대신 `Depends(checker)`에서 이 `checker` 인스턴스를 사용할 수 있으며,
-클래스 자체가 아닌 인스턴스 `checker`가 의존성이 됩니다.
+그런 다음, 클래스 자체가 아닌 인스턴스 `checker`가 의존성이 되므로, `Depends(FixedContentQueryChecker)` 대신 `Depends(checker)`에서 이 `checker` 인스턴스를 사용할 수 있습니다.
 
 의존성을 해결할 때 **FastAPI**는 이 `checker`를 다음과 같이 호출합니다:
 
@@ -50,18 +49,116 @@ Python에는 클래스의 인스턴스를 "호출 가능"하게 만드는 방법
 checker(q="somequery")
 ```
 
-...그리고 이때 반환되는 값을 *경로 연산 함수*의 `fixed_content_included` 매개변수로 전달합니다:
+...그리고 이때 반환되는 값을 *경로 처리 함수*의 의존성 값으로, `fixed_content_included` 매개변수에 전달합니다:
 
 {* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[22] *}
 
-/// tip | 참고
+/// tip | 팁
 
 이 모든 과정이 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 그리고 지금은 이 방법이 얼마나 유용한지 명확하지 않을 수도 있습니다.
 
 이 예시는 의도적으로 간단하게 만들었지만, 전체 구조가 어떻게 작동하는지 보여줍니다.
 
-보안 관련 장에서는 이와 같은 방식으로 구현된 편의 함수들이 있습니다.
+보안 관련 장에서는 이와 같은 방식으로 구현된 유틸리티 함수들이 있습니다.
 
-이 모든 과정을 이해했다면, 이러한 보안 도구들이 내부적으로 어떻게 작동하는지 이미 파악한 것입니다.
+이 모든 과정을 이해했다면, 이러한 보안용 유틸리티 도구들이 내부적으로 어떻게 작동하는지 이미 파악한 것입니다.
 
 ///
+
+## `yield`, `HTTPException`, `except`, 백그라운드 태스크가 있는 의존성 { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
+
+/// warning | 경고
+
+대부분의 경우 이러한 기술 세부사항이 필요하지 않을 것입니다.
+
+이 세부사항은 주로 0.121.0 이전의 FastAPI 애플리케이션이 있고 `yield`가 있는 의존성에서 문제가 발생하는 경우에 유용합니다.
+
+///
+
+`yield`가 있는 의존성은 여러 사용 사례를 수용하고 일부 문제를 해결하기 위해 시간이 지나며 발전해 왔습니다. 다음은 변경된 내용의 요약입니다.
+
+### `yield`와 `scope`가 있는 의존성 { #dependencies-with-yield-and-scope }
+
+0.121.0 버전에서 FastAPI는 `yield`가 있는 의존성에 대해 `Depends(scope="function")` 지원을 추가했습니다.
+
+`Depends(scope="function")`를 사용하면, `yield` 이후의 종료 코드는 *경로 처리 함수*가 끝난 직후(클라이언트에 응답이 반환되기 전)에 실행됩니다.
+
+그리고 `Depends(scope="request")`(기본값)를 사용하면, `yield` 이후의 종료 코드는 응답이 전송된 후에 실행됩니다.
+
+자세한 내용은 [Dependencies with `yield` - Early exit and `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope) 문서를 참고하세요.
+
+### `yield`가 있는 의존성과 `StreamingResponse`, 기술 세부사항 { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details }
+
+FastAPI 0.118.0 이전에는 `yield`가 있는 의존성을 사용하면, *경로 처리 함수*가 반환된 뒤 응답을 보내기 직전에 `yield` 이후의 종료 코드가 실행되었습니다.
+
+의도는 응답이 네트워크를 통해 전달되기를 기다리면서 필요한 것보다 더 오래 리소스를 점유하지 않도록 하는 것이었습니다.
+
+이 변경은 `StreamingResponse`를 반환하는 경우에도 `yield`가 있는 의존성의 종료 코드가 이미 실행된다는 의미이기도 했습니다.
+
+예를 들어, `yield`가 있는 의존성에 데이터베이스 세션이 있다면, `StreamingResponse`는 데이터를 스트리밍하는 동안 해당 세션을 사용할 수 없게 됩니다. `yield` 이후의 종료 코드에서 세션이 이미 닫혔기 때문입니다.
+
+이 동작은 0.118.0에서 되돌려져, `yield` 이후의 종료 코드가 응답이 전송된 뒤 실행되도록 변경되었습니다.
+
+/// info | 정보
+
+아래에서 보시겠지만, 이는 0.106.0 버전 이전의 동작과 매우 비슷하지만, 여러 개선 사항과 코너 케이스에 대한 버그 수정이 포함되어 있습니다.
+
+///
+
+#### 종료 코드를 조기에 실행하는 사용 사례 { #use-cases-with-early-exit-code }
+
+특정 조건의 일부 사용 사례에서는 응답을 보내기 전에 `yield`가 있는 의존성의 종료 코드를 실행하던 예전 동작이 도움이 될 수 있습니다.
+
+예를 들어, `yield`가 있는 의존성에서 데이터베이스 세션을 사용해 사용자를 검증만 하고, *경로 처리 함수*에서는 그 데이터베이스 세션을 다시는 사용하지 않으며(의존성에서만 사용), **그리고** 응답을 전송하는 데 오랜 시간이 걸리는 경우를 생각해 봅시다. 예를 들어 데이터를 천천히 보내는 `StreamingResponse`인데, 어떤 이유로든 데이터베이스를 사용하지는 않는 경우입니다.
+
+이 경우 데이터베이스 세션은 응답 전송이 끝날 때까지 유지되지만, 사용하지 않는다면 굳이 유지할 필요가 없습니다.
+
+다음과 같이 보일 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *}
+
+다음에서 `Session`을 자동으로 닫는 종료 코드는:
+
+{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *}
+
+...응답이 느린 데이터 전송을 마친 뒤에 실행됩니다:
+
+{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *}
+
+하지만 `generate_stream()`는 데이터베이스 세션을 사용하지 않으므로, 응답을 전송하는 동안 세션을 열린 채로 유지할 필요는 없습니다.
+
+SQLModel(또는 SQLAlchemy)을 사용하면서 이런 특정 사용 사례가 있다면, 더 이상 필요하지 않을 때 세션을 명시적으로 닫을 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}
+
+그러면 세션이 데이터베이스 연결을 해제하여, 다른 요청들이 이를 사용할 수 있게 됩니다.
+
+`yield`가 있는 의존성에서 조기 종료가 필요한 다른 사용 사례가 있다면, 여러분의 구체적인 사용 사례와 `yield`가 있는 의존성에 대한 조기 종료가 어떤 점에서 이득이 되는지를 포함해 <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions" class="external-link" target="_blank">GitHub Discussion Question</a>을 생성해 주세요.
+
+`yield`가 있는 의존성에서 조기 종료에 대한 설득력 있는 사용 사례가 있다면, 조기 종료를 선택적으로 활성화할 수 있는 새로운 방법을 추가하는 것을 고려하겠습니다.
+
+### `yield`가 있는 의존성과 `except`, 기술 세부사항 { #dependencies-with-yield-and-except-technical-details }
+
+FastAPI 0.110.0 이전에는 `yield`가 있는 의존성을 사용한 다음 그 의존성에서 `except`로 예외를 잡고, 예외를 다시 발생시키지 않으면, 예외가 자동으로 어떤 예외 핸들러 또는 내부 서버 오류 핸들러로 raise/forward 되었습니다.
+
+이는 핸들러 없이 전달된 예외(내부 서버 오류)로 인해 처리되지 않은 메모리 사용이 발생하는 문제를 수정하고, 일반적인 Python 코드의 동작과 일관되게 하기 위해 0.110.0 버전에서 변경되었습니다.
+
+### 백그라운드 태스크와 `yield`가 있는 의존성, 기술 세부사항 { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details }
+
+FastAPI 0.106.0 이전에는 `yield` 이후에 예외를 발생시키는 것이 불가능했습니다. `yield`가 있는 의존성의 종료 코드는 응답이 전송된 *후에* 실행되었기 때문에, [Exception Handlers](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank}가 이미 실행된 뒤였습니다.
+
+이는 주로 백그라운드 태스크 안에서 의존성이 "yield"한 동일한 객체들을 사용할 수 있게 하기 위한 설계였습니다. 백그라운드 태스크가 끝난 뒤에 종료 코드가 실행되었기 때문입니다.
+
+이는 응답이 네트워크를 통해 전달되기를 기다리는 동안 리소스를 점유하지 않기 위한 의도로 FastAPI 0.106.0에서 변경되었습니다.
+
+/// tip | 팁
+
+추가로, 백그라운드 태스크는 보통 별도의 리소스(예: 자체 데이터베이스 연결)를 가지고 따로 처리되어야 하는 독립적인 로직 집합입니다.
+
+따라서 이 방식이 코드를 더 깔끔하게 만들어줄 가능성이 큽니다.
+
+///
+
+이 동작에 의존하던 경우라면, 이제는 백그라운드 태스크를 위한 리소스를 백그라운드 태스크 내부에서 생성하고, 내부적으로는 `yield`가 있는 의존성의 리소스에 의존하지 않는 데이터만 사용해야 합니다.
+
+예를 들어, 동일한 데이터베이스 세션을 사용하는 대신, 백그라운드 태스크 내부에서 새 데이터베이스 세션을 생성하고, 이 새 세션을 사용해 데이터베이스에서 객체를 가져오면 됩니다. 그리고 데이터베이스에서 가져온 객체를 백그라운드 태스크 함수의 매개변수로 전달하는 대신, 해당 객체의 ID를 전달한 다음 백그라운드 태스크 함수 내부에서 객체를 다시 가져오면 됩니다.

docs/ko/docs/advanced/async-tests.md

@@ -1,31 +1,26 @@
-# 비동기 테스트 코드 작성
+# 비동기 테스트 { #async-tests }
 
-이전 장에서  `TestClient` 를 이용해 **FastAPI** 어플리케이션 테스트를 작성하는 법을 배우셨을텐데요.
-지금까지는 `async` 키워드 사용없이 동기 함수의 테스트 코드를 작성하는 법만 익혔습니다.
+제공된 `TestClient`를 사용하여 **FastAPI** 애플리케이션을 테스트하는 방법을 이미 살펴보았습니다. 지금까지는 `async` 함수를 사용하지 않고, 동기 테스트를 작성하는 방법만 보았습니다.
 
-하지만 비동기 함수를 사용하여 테스트 코드를 작성하는 것은 매우 유용할 수 있습니다.
-예를 들면 데이터베이스에 비동기로 쿼리하는 경우를 생각해봅시다.
-FastAPI 애플리케이션에 요청을 보내고, 비동기 데이터베이스 라이브러리를 사용하여 백엔드가 데이터베이스에 올바르게 데이터를 기록했는지 확인하고 싶을 때가 있을 겁니다.
+테스트에서 비동기 함수를 사용할 수 있으면 유용할 수 있습니다. 예를 들어 데이터베이스를 비동기로 쿼리하는 경우를 생각해 보세요. FastAPI 애플리케이션에 요청을 보낸 다음, async 데이터베이스 라이브러리를 사용하면서 백엔드가 데이터베이스에 올바른 데이터를 성공적으로 기록했는지 검증하고 싶을 수 있습니다.
 
-이런 경우의 테스트 코드를 어떻게 비동기로 작성하는지 알아봅시다.
+어떻게 동작하게 만들 수 있는지 살펴보겠습니다.
 
-## pytest.mark.anyio
+## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }
 
-앞에서 작성한 테스트 함수에서 비동기 함수를 호출하고 싶다면, 테스트 코드도 비동기 함수여야합니다.
-AnyIO는 특정 테스트 함수를 비동기 함수로 호출 할 수 있는 깔끔한 플러그인을 제공합니다.
+테스트에서 비동기 함수를 호출하려면, 테스트 함수도 비동기여야 합니다. AnyIO는 이를 위한 깔끔한 플러그인을 제공하며, 일부 테스트 함수를 비동기로 호출하도록 지정할 수 있습니다.
 
+## HTTPX { #httpx }
 
-## HTTPX
+**FastAPI** 애플리케이션이 `async def` 대신 일반 `def` 함수를 사용하더라도, 내부적으로는 여전히 `async` 애플리케이션입니다.
 
-**FastAPI** 애플리케이션이  `async def` 대신 `def` 키워드로 선언된 함수를 사용하더라도, 내부적으로는 여전히 `비동기` 애플리케이션입니다.
+`TestClient`는 표준 pytest를 사용하여, 일반 `def` 테스트 함수 안에서 비동기 FastAPI 애플리케이션을 호출하도록 내부에서 마법 같은 처리를 합니다. 하지만 비동기 함수 안에서 이를 사용하면 그 마법은 더 이상 동작하지 않습니다. 테스트를 비동기로 실행하면, 테스트 함수 안에서 `TestClient`를 더 이상 사용할 수 없습니다.
 
-`TestClient`는 pytest 표준을 사용하여 비동기 FastAPI 애플리케이션을 일반적인 `def` 테스트 함수 내에서 호출할 수 있도록 내부에서 마술을 부립니다. 하지만 이 마술은 비동기 함수 내부에서 사용할 때는 더 이상 작동하지 않습니다. 테스트를 비동기로 실행하면, 더 이상 테스트 함수 내부에서 `TestClient`를 사용할 수 없습니다.
+`TestClient`는 <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX</a>를 기반으로 하며, 다행히 HTTPX를 직접 사용해 API를 테스트할 수 있습니다.
 
-`TestClient`는 <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX</a>를 기반으로 하고 있으며, 다행히 이를 직접 사용하여 API를 테스트할 수 있습니다.
+## 예시 { #example }
 
-## 예시
-
-간단한 예시를 위해 [더 큰 어플리케이션 만들기](../ko/tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank} 와 [테스트](../ko/tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}:에서 다룬 파일 구조와 비슷한 형태를 확인해봅시다:
+간단한 예시로, [더 큰 애플리케이션](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}과 [테스트](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}에서 설명한 것과 비슷한 파일 구조를 살펴보겠습니다:
 
 ```
 .
@@ -35,17 +30,17 @@ AnyIO는 특정 테스트 함수를 비동기 함수로 호출 할 수 있는
 │   └── test_main.py
 ```
 
- `main.py`는 아래와 같아야 합니다:
+`main.py` 파일은 다음과 같습니다:
 
-{* ../../docs_src/async_tests/main.py *}
+{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py39/main.py *}
 
-`test_main.py` 파일은 `main.py`에 대한 테스트가 있을 텐데, 다음과 같을 수 있습니다:
+`test_main.py` 파일에는 `main.py`에 대한 테스트가 있으며, 이제 다음과 같이 보일 수 있습니다:
 
-{* ../../docs_src/async_tests/test_main.py *}
+{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py39/test_main.py *}
 
-## 실행하기
+## 실행하기 { #run-it }
 
-아래의 명령어로 테스트 코드를 실행합니다:
+다음과 같이 평소처럼 테스트를 실행할 수 있습니다:
 
 <div class="termy">
 
@@ -57,52 +52,48 @@ $ pytest
 
 </div>
 
-## 자세히 보기
+## 자세히 보기 { #in-detail }
 
-`@pytest.mark.anyio` 마커는 pytest에게 이 테스트 함수가 비동기로 호출되어야 함을 알려줍니다:
+`@pytest.mark.anyio` 마커는 pytest에게 이 테스트 함수가 비동기로 호출되어야 한다고 알려줍니다:
 
-{* ../../docs_src/async_tests/test_main.py hl[7] *}
+{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py39/test_main.py hl[7] *}
 
 /// tip | 팁
 
-테스트 함수가 이제 `TestClient`를 사용할 때처럼 단순히 `def`가 아니라 `async def`로 작성된 점에 주목해주세요.
+`TestClient`를 사용할 때처럼 단순히 `def`가 아니라, 이제 테스트 함수가 `async def`라는 점에 주목하세요.
 
 ///
 
-그 다음에  `AsyncClient` 로 앱을 만들고 비동기 요청을 `await` 키워드로 보낼 수 있습니다:
+그 다음 앱으로 `AsyncClient`를 만들고, `await`를 사용해 비동기 요청을 보낼 수 있습니다.
 
-{* ../../docs_src/async_tests/test_main.py hl[9:12] *}
+{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py39/test_main.py hl[9:12] *}
 
-위의 코드는:
+이는 다음과 동등합니다:
 
 ```Python
 response = client.get('/')
 ```
 
-`TestClient` 에 요청을 보내던 것과 동일합니다.
+`TestClient`로 요청을 보내기 위해 사용하던 코드입니다.
 
 /// tip | 팁
 
-새로운 `AsyncClient`를 사용할 때 async/await를 사용하고 있다는 점에 주목하세요. 이 요청은 비동기적으로 처리됩니다.
+새 `AsyncClient`와 함께 async/await를 사용하고 있다는 점에 주목하세요. 요청은 비동기입니다.
 
 ///
 
 /// warning | 경고
 
-만약의 어플리케이션이 Lifespan 이벤트에 의존성을 갖고 있다면 `AsyncClient` 가 이러한 이벤트를 실행시키지 않습니다.
-`AsyncClient` 가 테스트를 실행시켰다는 것을 확인하기 위해
-`LifespanManager` from <a href="https://github.com/florimondmanca/asgi-lifespan#usage" class="external-link" target="_blank">florimondmanca/asgi-lifespan</a>.확인해주세요.
-
+애플리케이션이 lifespan 이벤트에 의존한다면, `AsyncClient`는 이러한 이벤트를 트리거하지 않습니다. 이벤트가 트리거되도록 하려면 <a href="https://github.com/florimondmanca/asgi-lifespan#usage" class="external-link" target="_blank">florimondmanca/asgi-lifespan</a>의 `LifespanManager`를 사용하세요.
 
 ///
 
-## 그 외의 비동기 함수 호출
+## 기타 비동기 함수 호출 { #other-asynchronous-function-calls }
 
-테스트 함수가 이제 비동기 함수이므로, FastAPI 애플리케이션에 요청을 보내는 것 외에도 다른 `async` 함수를 호출하고 `await` 키워드를 사용 할 수 있습니다.
+테스트 함수가 이제 비동기이므로, 테스트에서 FastAPI 애플리케이션에 요청을 보내는 것 외에도 다른 `async` 함수를 코드의 다른 곳에서 호출하듯이 동일하게 호출하고 (`await`) 사용할 수도 있습니다.
 
 /// tip | 팁
 
-테스트에 비동기 함수 호출을 통합할 때 (예: <a href="https://stackoverflow.com/questions/41584243/runtimeerror-task-attached-to-a-different-loop" class="external-link" target="_blank">MongoDB의 MotorClient</a>를 사용할 때) `RuntimeError: Task attached to a different loop` 오류가 발생한다면, 이벤트 루프가 필요한 객체는 반드시 비동기 함수 내에서만 인스턴스화해야 한다는 점을 주의하세요!
-예를 들어 `@app.on_event("startup")` 콜백 내에서 인스턴스화하는 것이 좋습니다.
+테스트에 비동기 함수 호출을 통합할 때(예: <a href="https://stackoverflow.com/questions/41584243/runtimeerror-task-attached-to-a-different-loop" class="external-link" target="_blank">MongoDB의 MotorClient</a>를 사용할 때) `RuntimeError: Task attached to a different loop`를 마주친다면, 이벤트 루프가 필요한 객체는 async 함수 안에서만 인스턴스화해야 한다는 점을 기억하세요. 예를 들어 `@app.on_event("startup")` 콜백에서 인스턴스화할 수 있습니다.
 
 ///

docs/ko/docs/advanced/custom-response.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 사용자 정의 응답 - HTML, Stream, 파일, 기타
+# 사용자 정의 응답 - HTML, Stream, 파일, 기타 { #custom-response-html-stream-file-others }
 
 기본적으로, **FastAPI** 응답을 `JSONResponse`를 사용하여 반환합니다.
 
@@ -6,11 +6,11 @@
 
 그러나 `Response` (또는 `JSONResponse`와 같은 하위 클래스)를 직접 반환하면, 데이터가 자동으로 변환되지 않으며 (심지어 `response_model`을 선언했더라도), 문서화가 자동으로 생성되지 않습니다(예를 들어, 생성된 OpenAPI의 일부로 HTTP 헤더 `Content-Type`에 특정 "미디어 타입"을 포함하는 경우).
 
-하지만 *경로 작업 데코레이터*에서 `response_class` 매개변수를 사용하여 원하는 `Response`(예: 모든 `Response` 하위 클래스)를 선언할 수도 있습니다.
+하지만 *경로 처리 데코레이터*에서 `response_class` 매개변수를 사용하여 원하는 `Response`(예: 모든 `Response` 하위 클래스)를 선언할 수도 있습니다.
 
-*경로 작업 함수*에서 반환하는 내용은 해당 `Response`안에 포함됩니다.
+*경로 처리 함수*에서 반환하는 내용은 해당 `Response`안에 포함됩니다.
 
-그리고 만약 그 `Response`가 `JSONResponse`와 `UJSONResponse`의 경우 처럼 JSON 미디어 타입(`application/json`)을 가지고 있다면, *경로 작업 데코레이터*에서 선언한 Pydantic의 `response_model`을 사용해 자동으로 변환(및 필터링) 됩니다.
+그리고 만약 그 `Response`가 `JSONResponse`와 `UJSONResponse`의 경우 처럼 JSON 미디어 타입(`application/json`)을 가지고 있다면, *경로 처리 데코레이터*에서 선언한 Pydantic의 `response_model`을 사용해 자동으로 변환(및 필터링) 됩니다.
 
 /// note | 참고
 
@@ -18,11 +18,11 @@
 
 ///
 
-## `ORJSONResponse` 사용하기
+## `ORJSONResponse` 사용하기 { #use-orjsonresponse }
 
-예를 들어, 성능을 극대화하려는 경우, <a href="https://github.com/ijl/orjson" class="external-link" target="_blank">orjson</a>을 설치하여 사용하고 응답을 `ORJSONResponse`로 설정할 수 있습니다.
+예를 들어, 성능을 극대화하려는 경우, <a href="https://github.com/ijl/orjson" class="external-link" target="_blank">`orjson`</a>을 설치하여 사용하고 응답을 `ORJSONResponse`로 설정할 수 있습니다.
 
-사용하고자 하는 `Response` 클래스(하위 클래스)를 임포트한 후, **경로 작업 데코레이터*에서 선언하세요.
+사용하고자 하는 `Response` 클래스(하위 클래스)를 임포트한 후, *경로 처리 데코레이터*에서 선언하세요.
 
 대규모 응답의 경우, 딕셔너리를 반환하는 것보다 `Response`를 반환하는 것이 훨씬 빠릅니다.
 
@@ -30,7 +30,7 @@
 
 하지만 반환하는 내용이 **JSON으로 직렬화 가능**하다고 확신하는 경우, 해당 내용을 응답 클래스에 직접 전달할 수 있으며, FastAPI가 반환 내용을 `jsonable_encoder`를 통해 처리한 뒤 응답 클래스에 전달하는 오버헤드를 피할 수 있습니다.
 
-{* ../../docs_src/custom_response/tutorial001b.py hl[2,7] *}
+{* ../../docs_src/custom_response/tutorial001b_py39.py hl[2,7] *}
 
 /// info | 정보
 
@@ -48,14 +48,14 @@
 
 ///
 
-## HTML 응답
+## HTML 응답 { #html-response }
 
 **FastAPI**에서 HTML 응답을 직접 반환하려면 `HTMLResponse`를 사용하세요.
 
 * `HTMLResponse`를 임포트 합니다.
-* *경로 작업 데코레이터*의 `response_class` 매개변수로 `HTMLResponse`를 전달합니다.
+* *경로 처리 데코레이터*의 `response_class` 매개변수로 `HTMLResponse`를 전달합니다.
 
-{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002.py hl[2,7] *}
+{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py39.py hl[2,7] *}
 
 /// info | 정보
 
@@ -67,17 +67,17 @@
 
 ///
 
-### `Response` 반환하기
+### `Response` 반환하기 { #return-a-response }
 
-[응답을 직접 반환하기](response-directly.md){.internal-link target=_blank}에서 본 것 처럼, *경로 작업*에서 응답을 직접 반환하여 재정의할 수도 있습니다.
+[응답을 직접 반환하기](response-directly.md){.internal-link target=_blank}에서 본 것 처럼, *경로 처리*에서 응답을 직접 반환하여 재정의할 수도 있습니다.
 
 위의 예제와 동일하게 `HTMLResponse`를 반환하는 코드는 다음과 같을 수 있습니다:
 
-{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003.py hl[2,7,19] *}
+{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003_py39.py hl[2,7,19] *}
 
 /// warning | 경고
 
-*경로 작업 함수*에서 직접 반환된 `Response`는 OpenAPI에 문서화되지 않습니다(예를들어, `Content-Type`이 문서화되지 않음) 자동 대화형 문서에서도 표시되지 않습니다.
+*경로 처리 함수*에서 직접 반환된 `Response`는 OpenAPI에 문서화되지 않습니다(예를들어, `Content-Type`이 문서화되지 않음) 자동 대화형 문서에서도 표시되지 않습니다.
 
 ///
 
@@ -87,27 +87,27 @@
 
 ///
 
-### OpenAPI에 문서화하고 `Response` 재정의 하기
+### OpenAPI에 문서화하고 `Response` 재정의 하기 { #document-in-openapi-and-override-response }
 
 함수 내부에서 응답을 재정의하면서 동시에 OpenAPI에서 "미디어 타입"을 문서화하고 싶다면, `response_class` 매게변수를 사용하면서 `Response` 객체를 반환할 수 있습니다.
 
-이 경우 `response_class`는 OpenAPI *경로 작업*을 문서화하는 데만 사용되고, 실제로는 여러분이 반환한 `Response`가 그대로 사용됩니다.
+이 경우 `response_class`는 OpenAPI *경로 처리*를 문서화하는 데만 사용되고, 실제로는 여러분이 반환한 `Response`가 그대로 사용됩니다.
 
-### `HTMLResponse`직접 반환하기
+#### `HTMLResponse`직접 반환하기 { #return-an-htmlresponse-directly }
 
 예를 들어, 다음과 같이 작성할 수 있습니다:
 
-{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004.py hl[7,21,23] *}
+{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004_py39.py hl[7,21,23] *}
 
 이 예제에서, `generate_html_response()` 함수는 HTML을 `str`로 반환하는 대신 이미 `Response`를 생성하고 반환합니다.
 
 `generate_html_response()`를 호출한 결과를 반환함으로써, 기본적인 **FastAPI** 기본 동작을 재정의 하는 `Response`를 이미 반환하고 있습니다.
 
-하지만 `response_class`에 `HTMLResponse`를 함께 전달했기 때문에, FastAPI는 이를 OpenAPI 및 대화형 문서에서 `text/html`로 HTML을 문서화 하는 방법을 알 수 있습니다.
+하지만 `response_class`에 `HTMLResponse`를 함께 전달했기 때문에, **FastAPI**는 이를 OpenAPI 및 대화형 문서에서 `text/html`로 HTML을 문서화 하는 방법을 알 수 있습니다.
 
 <img src="/img/tutorial/custom-response/image01.png">
 
-## 사용 가능한 응답들
+## 사용 가능한 응답들 { #available-responses }
 
 다음은 사용할 수 있는 몇가지 응답들 입니다.
 
@@ -121,7 +121,7 @@
 
 ///
 
-### `Response`
+### `Response` { #response }
 
 기본 `Response` 클래스는 다른 모든 응답 클래스의 부모 클래스 입니다.
 
@@ -134,27 +134,27 @@
 * `headers` - 문자열로 이루어진 `dict`.
 * `media_type` - 미디어 타입을 나타내는 `str` 예: `"text/html"`.
 
-FastAPI (실제로는 Starlette)가 자동으로 `Content-Length` 헤더를 포함시킵니다. 또한 `media_type`에 기반하여 `Content-Type` 헤더를 포함하며, 텍스트 타입의 경우 문자 집합을 추가 합니다.
+FastAPI (실제로는 Starlette)가 자동으로 Content-Length 헤더를 포함시킵니다. 또한 `media_type`에 기반하여 Content-Type 헤더를 포함하며, 텍스트 타입의 경우 문자 집합을 추가 합니다.
 
-{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002.py hl[1,18] *}
+{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py39.py hl[1,18] *}
 
-### `HTMLResponse`
+### `HTMLResponse` { #htmlresponse }
 
 텍스트 또는 바이트를 받아 HTML 응답을 반환합니다. 위에서 설명한 내용과 같습니다.
 
-### `PlainTextResponse`
+### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }
 
 텍스트 또는 바이트를 받아 일반 텍스트 응답을 반환합니다.
 
-{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005.py hl[2,7,9] *}
+{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py39.py hl[2,7,9] *}
 
-### `JSONResponse`
+### `JSONResponse` { #jsonresponse }
 
 데이터를 받아 `application/json`으로 인코딩된 응답을 반환합니다.
 
 이는 위에서 설명했듯이 **FastAPI**에서 기본적으로 사용되는 응답 형식입니다.
 
-### `ORJSONResponse`
+### `ORJSONResponse` { #orjsonresponse }
 
  <a href="https://github.com/ijl/orjson" class="external-link" target="_blank">`orjson`</a>을 사용하여 빠른 JSON 응답을 제공하는 대안입니다. 위에서 설명한 내용과 같습니다.
 
@@ -164,13 +164,13 @@ FastAPI (실제로는 Starlette)가 자동으로 `Content-Length` 헤더를 포
 
 ///
 
-### `UJSONResponse`
+### `UJSONResponse` { #ujsonresponse }
 
 <a href="https://github.com/ultrajson/ultrajson" class="external-link" target="_blank">`ujson`</a>을 사용한 또 다른 JSON 응답 형식입니다.
 
 /// info | 정보
 
-이 응답을 사용하려면 `ujson`을 설치해야합니다. 예: 'pip install ujson`.
+이 응답을 사용하려면 `ujson`을 설치해야합니다. 예: `pip install ujson`.
 
 ///
 
@@ -180,7 +180,7 @@ FastAPI (실제로는 Starlette)가 자동으로 `Content-Length` 헤더를 포
 
 ///
 
-{* ../../docs_src/custom_response/tutorial001.py hl[2,7] *}
+{* ../../docs_src/custom_response/tutorial001_py39.py hl[2,7] *}
 
 /// tip | 팁
 
@@ -188,22 +188,22 @@ FastAPI (실제로는 Starlette)가 자동으로 `Content-Length` 헤더를 포
 
 ///
 
-### `RedirectResponse`
+### `RedirectResponse` { #redirectresponse }
 
 HTTP 리디렉션 응답을 반환합니다. 기본적으로 상태 코드는 307(임시 리디렉션)으로 설정됩니다.
 
 `RedirectResponse`를 직접 반환할 수 있습니다.
 
-{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006.py hl[2,9] *}
+{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006_py39.py hl[2,9] *}
 
 ---
 
 또는 `response_class` 매개변수에서 사용할 수도 있습니다:
 
 
-{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006b.py hl[2,7,9] *}
+{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006b_py39.py hl[2,7,9] *}
 
-이 경우, *경로 작업* 함수에서 URL을 직접 반환할 수 있습니다.
+이 경우, *경로 처리* 함수에서 URL을 직접 반환할 수 있습니다.
 
 이 경우, 사용되는 `status_code`는 `RedirectResponse`의 기본값인 `307` 입니다.
 
@@ -211,23 +211,23 @@ HTTP 리디렉션 응답을 반환합니다. 기본적으로 상태 코드는 30
 
 `status_code` 매개변수를 `response_class` 매개변수와 함께 사용할 수도 있습니다:
 
-{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c.py hl[2,7,9] *}
+{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c_py39.py hl[2,7,9] *}
 
-### `StreamingResponse`
+### `StreamingResponse` { #streamingresponse }
 
 비동기 제너레이터 또는 일반 제너레이터/이터레이터를 받아 응답 본문을 스트리밍 합니다.
 
-{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007.py hl[2,14] *}
+{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py39.py hl[2,14] *}
 
-#### 파일과 같은 객체를 사용한 `StreamingResponse`
+#### 파일과 같은 객체를 사용한 `StreamingResponse` { #using-streamingresponse-with-file-like-objects }
 
-파일과 같은 객체(예: `open()`으로 반환된 객체)가 있는 경우, 해당 파일과 같은 객체를 반복(iterate)하는 제너레이터 함수를 만들 수 있습니다.
+<a href="https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object" class="external-link" target="_blank">file-like</a> 객체(예: `open()`으로 반환된 객체)가 있는 경우, 해당 file-like 객체를 반복(iterate)하는 제너레이터 함수를 만들 수 있습니다.
 
 이 방식으로, 파일 전체를 메모리에 먼저 읽어들일 필요 없이, 제너레이터 함수를 `StreamingResponse`에 전달하여 반환할 수 있습니다.
 
 이 방식은 클라우드 스토리지, 비디오 처리 등의 다양한 라이브러리와 함께 사용할 수 있습니다.
 
-{* ../../docs_src/custom_response/tutorial008.py hl[2,10:12,14] *}
+{* ../../docs_src/custom_response/tutorial008_py39.py hl[2,10:12,14] *}
 
 1. 이것이 제너레이터 함수입니다. `yield` 문을 포함하고 있으므로 "제너레이터 함수"입니다.
 2. `with` 블록을 사용함으로써, 제너레이터 함수가 완료된 후 파일과 같은 객체가 닫히도록 합니다. 즉, 응답 전송이 끝난 후 닫힙니다.
@@ -235,15 +235,15 @@ HTTP 리디렉션 응답을 반환합니다. 기본적으로 상태 코드는 30
 
     이렇게 하면 "생성(generating)" 작업을 내부적으로 다른 무언가에 위임하는 제너레이터 함수가 됩니다.
 
-   이 방식을 사용하면 `with` 블록 안에서 파일을 열 수 있어, 작업이 완료된 후 파일과 같은 객체가 닫히는 것을 보장할 수 있습니다.
+    이 방식을 사용하면 `with` 블록 안에서 파일을 열 수 있어, 작업이 완료된 후 파일과 같은 객체가 닫히는 것을 보장할 수 있습니다.
 
 /// tip | 팁
 
-여기서 표준 `open()`을 사용하고 있기 때문에 `async`와 `await`를 지원하지 않습니다. 따라서 경로 작업은 일반 `def`로 선언합니다.
+여기서 표준 `open()`을 사용하고 있기 때문에 `async`와 `await`를 지원하지 않습니다. 따라서 경로 처리는 일반 `def`로 선언합니다.
 
 ///
 
-### `FileResponse`
+### `FileResponse` { #fileresponse }
 
 파일을 비동기로 스트리밍하여 응답합니다.
 
@@ -256,25 +256,25 @@ HTTP 리디렉션 응답을 반환합니다. 기본적으로 상태 코드는 30
 
 파일 응답에는 적절한 `Content-Length`, `Last-Modified`, 및 `ETag` 헤더가 포함됩니다.
 
-{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009.py hl[2,10] *}
+{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009_py39.py hl[2,10] *}
 
 또한 `response_class` 매개변수를 사용할 수도 있습니다:
 
-{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009b.py hl[2,8,10] *}
+{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009b_py39.py hl[2,8,10] *}
 
-이 경우, 경로 작업 함수에서 파일 경로를 직접 반환할 수 있습니다.
+이 경우, 경로 처리 함수에서 파일 경로를 직접 반환할 수 있습니다.
 
-## 사용자 정의 응답 클래스
+## 사용자 정의 응답 클래스 { #custom-response-class }
 
 `Response`를 상속받아 사용자 정의 응답 클래스를 생성하고 사용할 수 있습니다.
 
-예를 들어, 포함된 `ORJSONResponse` 클래스에서 사용되지 않는 설정으로 <a href="https://github.com/ijl/orjson" class="external-link" target="_blank">orjson</a>을 사용하고 싶다고 가정해봅시다.
+예를 들어, 포함된 `ORJSONResponse` 클래스에서 사용되지 않는 설정으로 <a href="https://github.com/ijl/orjson" class="external-link" target="_blank">`orjson`</a>을 사용하고 싶다고 가정해봅시다.
 
 만약 들여쓰기 및 포맷된 JSON을 반환하고 싶다면, `orjson.OPT_INDENT_2` 옵션을 사용할 수 있습니다.
 
 `CustomORJSONResponse`를 생성할 수 있습니다. 여기서 핵심은 `Response.render(content)` 메서드를 생성하여 내용을 `bytes`로 반환하는 것입니다:
 
-{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c.py hl[9:14,17] *}
+{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py39.py hl[9:14,17] *}
 
 이제 다음 대신:
 
@@ -282,7 +282,7 @@ HTTP 리디렉션 응답을 반환합니다. 기본적으로 상태 코드는 30
 {"message": "Hello World"}
 ```
 
-이 응답은 이렇게 반환됩니다:
+...이 응답은 이렇게 반환됩니다:
 
 ```json
 {
@@ -292,22 +292,22 @@ HTTP 리디렉션 응답을 반환합니다. 기본적으로 상태 코드는 30
 
 물론 JSON 포맷팅보다 더 유용하게 활용할 방법을 찾을 수 있을 것입니다. 😉
 
-## 기본 응답 클래스
+## 기본 응답 클래스 { #default-response-class }
 
 **FastAPI** 클래스 객체 또는 `APIRouter`를 생성할 때 기본적으로 사용할 응답 클래스를 지정할 수 있습니다.
 
 이를 정의하는 매개변수는 `default_response_class`입니다.
 
-아래 예제에서 **FastAPI**는 모든 경로 작업에서 기본적으로 `JSONResponse` 대신 `ORJSONResponse`를 사용합니다.
+아래 예제에서 **FastAPI**는 모든 *경로 처리*에서 기본적으로 `JSONResponse` 대신 `ORJSONResponse`를 사용합니다.
 
-{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010.py hl[2,4] *}
+{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010_py39.py hl[2,4] *}
 
 /// tip | 팁
 
-여전히 이전처럼 *경로 작업*에서 `response_class`를 재정의할 수 있습니다.
+여전히 이전처럼 *경로 처리*에서 `response_class`를 재정의할 수 있습니다.
 
 ///
 
-## 추가 문서화
+## 추가 문서화 { #additional-documentation }
 
 OpenAPI에서 `responses`를 사용하여 미디어 타입 및 기타 세부 정보를 선언할 수도 있습니다: [OpenAPI에서 추가 응답](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.

docs/ko/docs/advanced/events.md

@@ -1,67 +1,66 @@
-# Lifespan 이벤트
+# Lifespan 이벤트 { #lifespan-events }
 
-애플리케이션 **시작 전**에 실행되어야 하는 로직(코드)을 정의할 수 있습니다. 이는 이 코드가 **한 번**만 실행되며, **애플리케이션이 요청을 받기 시작하기 전**에 실행된다는 의미입니다.
+애플리케이션이 **시작**하기 전에 실행되어야 하는 로직(코드)을 정의할 수 있습니다. 이는 이 코드가 **한 번**만 실행되며, 애플리케이션이 **요청을 받기 시작하기 전**에 실행된다는 의미입니다.
 
-마찬가지로, 애플리케이션이 **종료될 때** 실행되어야 하는 로직(코드)을 정의할 수 있습니다. 이 경우, 이 코드는 **한 번**만 실행되며, **여러 요청을 처리한 후**에 실행됩니다.
+마찬가지로, 애플리케이션이 **종료**될 때 실행되어야 하는 로직(코드)을 정의할 수 있습니다. 이 경우, 이 코드는 **한 번**만 실행되며, **여러 요청을 처리한 후**에 실행됩니다.
 
-이 코드가 애플리케이션이 **요청을 받기 시작하기 전에** 실행되고, 요청 처리가 끝난 후 **종료 직전에** 실행되기 때문에 전체 애플리케이션의 **수명(Lifespan)**을 다룹니다. (잠시 후 "수명"이라는 단어가 중요해집니다 😉)
+이 코드는 애플리케이션이 요청을 받기 **시작**하기 전에 실행되고, 요청 처리를 **끝낸 직후**에 실행되기 때문에 전체 애플리케이션의 **수명(lifespan)**을 다룹니다(잠시 후 "lifespan"이라는 단어가 중요해집니다 😉).
 
-이 방법은 전체 애플리케이션에서 사용해야 하는 **자원**을 설정하거나 요청 간에 **공유되는** 자원을 설정하고, 또는 그 후에 **정리**하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스 연결 풀 또는 공유되는 머신러닝 모델을 로드하는 경우입니다.
+이는 전체 앱에서 사용해야 하는 **자원**을 설정하고, 요청 간에 **공유되는** 자원을 설정하고, 그리고/또는 이후에 **정리**하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스 연결 풀 또는 공유 머신러닝 모델을 로드하는 경우입니다.
 
+## 사용 사례 { #use-case }
 
-## 사용 사례
+먼저 **사용 사례** 예시로 시작한 다음, 이를 어떻게 해결할지 살펴보겠습니다.
 
-먼저 **사용 사례**를 예로 들어보고, 이를 어떻게 해결할 수 있는지 살펴보겠습니다.
+요청을 처리하는 데 사용하고 싶은 **머신러닝 모델**이 있다고 상상해 봅시다. 🤖
 
-우리가 요청을 처리하기 위해 사용하고 싶은 **머신러닝 모델**이 있다고 상상해 봅시다. 🤖
+동일한 모델이 요청 간에 공유되므로, 요청마다 모델이 하나씩 있거나 사용자마다 하나씩 있는 등의 방식이 아닙니다.
 
-이 모델들은 요청 간에 공유되므로, 요청마다 모델이 하나씩 있는 것이 아니라, 여러 요청에서 동일한 모델을 사용합니다.
+모델을 로드하는 데 **상당한 시간이 걸린다고 상상해 봅시다**, 왜냐하면 모델이 **디스크에서 많은 데이터를 읽어야** 하기 때문입니다. 그래서 모든 요청마다 이를 수행하고 싶지는 않습니다.
 
-모델을 로드하는 데 **상당한 시간이 걸린다고 상상해 봅시다**, 왜냐하면 모델이 **디스크에서 많은 데이터를 읽어야** 하기 때문입니다. 따라서 모든 요청에 대해 모델을 매번 로드하고 싶지 않습니다.
+모듈/파일의 최상위에서 로드할 수도 있지만, 그러면 단순한 자동화된 테스트를 실행하는 경우에도 **모델을 로드**하게 되고, 테스트가 코드의 독립적인 부분을 실행하기 전에 모델이 로드될 때까지 기다려야 하므로 **느려집니다**.
 
-모듈/파일의 최상위에서 모델을 로드할 수도 있지만, 그러면 **모델을 로드하는데** 시간이 걸리기 때문에, 단순한 자동화된 테스트를 실행할 때도 모델이 로드될 때까지 기다려야 해서 **테스트 속도가 느려집니다**.
+이것이 우리가 해결할 문제입니다. 요청을 처리하기 전에 모델을 로드하되, 코드가 로드되는 동안이 아니라 애플리케이션이 요청을 받기 시작하기 직전에만 로드하겠습니다.
 
-이 문제를 해결하려고 하는 것입니다. 요청을 처리하기 전에 모델을 로드하되, 애플리케이션이 요청을 받기 시작하기 직전에만 로드하고, 코드가 로드되는 동안은 로드하지 않도록 하겠습니다.
+## Lifespan { #lifespan }
 
-## Lifespan
+`FastAPI` 앱의 `lifespan` 매개변수와 "컨텍스트 매니저"를 사용하여 *시작*과 *종료* 로직을 정의할 수 있습니다(컨텍스트 매니저가 무엇인지 잠시 후에 보여드리겠습니다).
 
-`FastAPI` 애플리케이션의 `lifespan` 매개변수와 "컨텍스트 매니저"를 사용하여 *시작*과 *종료* 로직을 정의할 수 있습니다. (컨텍스트 매니저가 무엇인지 잠시 후에 설명드리겠습니다.)
+예제로 시작한 다음 자세히 살펴보겠습니다.
 
-예제를 통해 시작하고, 그 후에 자세히 살펴보겠습니다.
+`yield`를 사용해 비동기 함수 `lifespan()`을 다음과 같이 생성합니다:
 
-우리는 `yield`를 사용하여 비동기 함수 `lifespan()`을 다음과 같이 생성합니다:
+{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[16,19] *}
 
-{* ../../docs_src/events/tutorial003.py hl[16,19] *}
+여기서는 `yield` 이전에 (가짜) 모델 함수를 머신러닝 모델이 들어 있는 딕셔너리에 넣어 모델을 로드하는 비용이 큰 *시작* 작업을 시뮬레이션합니다. 이 코드는 애플리케이션이 **요청을 받기 시작하기 전**, *시작* 동안에 실행됩니다.
 
-여기서 우리는 모델을 로드하는 비싼 *시작* 작업을 시뮬레이션하고 있습니다. `yield` 앞에서 (가짜) 모델 함수를 머신러닝 모델이 담긴 딕셔너리에 넣습니다. 이 코드는 **애플리케이션이 요청을 받기 시작하기 전**, *시작* 동안에 실행됩니다.
-
-그리고 `yield` 직후에는 모델을 언로드합니다. 이 코드는 **애플리케이션이 요청 처리 완료 후**, *종료* 직전에 실행됩니다. 예를 들어, 메모리나 GPU와 같은 자원을 해제하는 작업을 할 수 있습니다.
+그리고 `yield` 직후에는 모델을 언로드합니다. 이 코드는 애플리케이션이 **요청 처리를 마친 후**, *종료* 직전에 실행됩니다. 예를 들어 메모리나 GPU 같은 자원을 해제할 수 있습니다.
 
 /// tip | 팁
 
-`shutdown`은 애플리케이션을 **종료**할 때 발생합니다.
+`shutdown`은 애플리케이션을 **중지**할 때 발생합니다.
 
-새로운 버전을 시작해야 하거나, 그냥 실행을 멈추고 싶을 수도 있습니다. 🤷
+새 버전을 시작해야 할 수도 있고, 그냥 실행하는 게 지겨워졌을 수도 있습니다. 🤷
 
 ///
 
-### Lifespan 함수
+### Lifespan 함수 { #lifespan-function }
 
-먼저 주목할 점은, `yield`를 사용하여 비동기 함수(async function)를 정의하고 있다는 것입니다. 이는 `yield`를 사용한 의존성과 매우 유사합니다.
+먼저 주목할 점은 `yield`를 사용하여 비동기 함수를 정의하고 있다는 것입니다. 이는 `yield`를 사용하는 의존성과 매우 유사합니다.
 
-{* ../../docs_src/events/tutorial003.py hl[14:19] *}
+{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[14:19] *}
 
 함수의 첫 번째 부분, 즉 `yield` 이전의 코드는 애플리케이션이 시작되기 **전에** 실행됩니다.
 
-그리고 `yield` 이후의 부분은 애플리케이션이 완료된 후 **나중에** 실행됩니다.
+그리고 `yield` 이후의 부분은 애플리케이션이 종료된 **후에** 실행됩니다.
 
-### 비동기 컨텍스트 매니저
+### 비동기 컨텍스트 매니저 { #async-context-manager }
 
-함수를 확인해보면, `@asynccontextmanager`로 장식되어 있습니다.
+확인해 보면, 함수는 `@asynccontextmanager`로 데코레이션되어 있습니다.
 
-이것은 함수를 "**비동기 컨텍스트 매니저**"라고 불리는 것으로 변환시킵니다.
+이는 함수를 "**비동기 컨텍스트 매니저**"라고 불리는 것으로 변환합니다.
 
-{* ../../docs_src/events/tutorial003.py hl[1,13] *}
+{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[1,13] *}
 
 파이썬에서 **컨텍스트 매니저**는 `with` 문에서 사용할 수 있는 것입니다. 예를 들어, `open()`은 컨텍스트 매니저로 사용할 수 있습니다:
 
@@ -69,97 +68,98 @@
 with open("file.txt") as file:
     file.read()
 ```
-최근 버전의 파이썬에서는 **비동기 컨텍스트 매니저**도 있습니다. 이를 `async with`와 함께 사용합니다:
+
+최근 버전의 파이썬에는 **비동기 컨텍스트 매니저**도 있습니다. 이를 `async with`와 함께 사용합니다:
 
 ```Python
 async with lifespan(app):
     await do_stuff()
 ```
 
-컨텍스트 매니저나 위와 같은 비동기 컨텍스트 매니저를 만들면, `with` 블록에 들어가기 전에 `yield` 이전의 코드가 실행되고, `with` 블록을 벗어난 후에는 `yield` 이후의 코드가 실행됩니다.
+위와 같은 컨텍스트 매니저 또는 비동기 컨텍스트 매니저를 만들면, `with` 블록에 들어가기 전에 `yield` 이전의 코드를 실행하고, `with` 블록을 벗어난 후에는 `yield` 이후의 코드를 실행합니다.
 
-위의 코드 예제에서는 직접 사용하지 않고, FastAPI에 전달하여 사용하도록 합니다.
+위의 코드 예제에서는 직접 사용하지 않고, FastAPI에 전달하여 FastAPI가 이를 사용하도록 합니다.
 
-`FastAPI` 애플리케이션의 `lifespan` 매개변수는 **비동기 컨텍스트 매니저**를 받기 때문에, 새로운 `lifespan` 비동기 컨텍스트 매니저를 FastAPI에 전달할 수 있습니다.
+`FastAPI` 앱의 `lifespan` 매개변수는 **비동기 컨텍스트 매니저**를 받으므로, 새 `lifespan` 비동기 컨텍스트 매니저를 전달할 수 있습니다.
 
-{* ../../docs_src/events/tutorial003.py hl[22] *}
+{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[22] *}
 
-## 대체 이벤트 (사용 중단)
+## 대체 이벤트(사용 중단) { #alternative-events-deprecated }
 
 /// warning | 경고
 
-*시작*과 *종료*를 처리하는 권장 방법은 위에서 설명한 대로 `FastAPI` 애플리케이션의 `lifespan` 매개변수를 사용하는 것입니다. `lifespan` 매개변수를 제공하면 `startup`과 `shutdown` 이벤트 핸들러는 더 이상 호출되지 않습니다. `lifespan`을 사용할지, 모든 이벤트를 사용할지 선택해야 하며 둘 다 사용할 수는 없습니다.
+*시작*과 *종료*를 처리하는 권장 방법은 위에서 설명한 대로 `FastAPI` 앱의 `lifespan` 매개변수를 사용하는 것입니다. `lifespan` 매개변수를 제공하면 `startup`과 `shutdown` 이벤트 핸들러는 더 이상 호출되지 않습니다. `lifespan`만 쓰거나 이벤트만 쓰거나 둘 중 하나이지, 둘 다는 아닙니다.
 
-이 부분은 건너뛰셔도 좋습니다.
+이 부분은 아마 건너뛰셔도 됩니다.
 
 ///
 
 *시작*과 *종료* 동안 실행될 이 로직을 정의하는 대체 방법이 있습니다.
 
-애플리케이션이 시작되기 전에 또는 종료될 때 실행해야 하는 이벤트 핸들러(함수)를 정의할 수 있습니다.
+애플리케이션이 시작되기 전에 또는 애플리케이션이 종료될 때 실행되어야 하는 이벤트 핸들러(함수)를 정의할 수 있습니다.
 
 이 함수들은 `async def` 또는 일반 `def`로 선언할 수 있습니다.
 
-### `startup` 이벤트
+### `startup` 이벤트 { #startup-event }
 
 애플리케이션이 시작되기 전에 실행되어야 하는 함수를 추가하려면, `"startup"` 이벤트로 선언합니다:
 
-{* ../../docs_src/events/tutorial001.py hl[8] *}
+{* ../../docs_src/events/tutorial001_py39.py hl[8] *}
 
-이 경우, `startup` 이벤트 핸들러 함수는 "database"라는 항목(단지 `dict`)을 일부 값으로 초기화합니다.
+이 경우, `startup` 이벤트 핸들러 함수는 "database"(그냥 `dict`) 항목을 일부 값으로 초기화합니다.
 
 여러 개의 이벤트 핸들러 함수를 추가할 수 있습니다.
 
-애플리케이션은 모든 `startup` 이벤트 핸들러가 완료될 때까지 요청을 받기 시작하지 않습니다.
+그리고 모든 `startup` 이벤트 핸들러가 완료될 때까지 애플리케이션은 요청을 받기 시작하지 않습니다.
 
-### `shutdown` 이벤트
+### `shutdown` 이벤트 { #shutdown-event }
 
 애플리케이션이 종료될 때 실행되어야 하는 함수를 추가하려면, `"shutdown"` 이벤트로 선언합니다:
 
-{* ../../docs_src/events/tutorial002.py hl[6] *}
+{* ../../docs_src/events/tutorial002_py39.py hl[6] *}
 
-여기서, `shutdown` 이벤트 핸들러 함수는 `"Application shutdown"`이라는 텍스트를 `log.txt` 파일에 기록합니다.
+여기서 `shutdown` 이벤트 핸들러 함수는 텍스트 한 줄 `"Application shutdown"`을 `log.txt` 파일에 기록합니다.
 
 /// info | 정보
 
-`open()` 함수에서 `mode="a"`는 "추가"를 의미하므로, 파일에 있는 기존 내용은 덮어쓰지 않고 새로운 줄이 추가됩니다.
+`open()` 함수에서 `mode="a"`는 "append"(추가)를 의미하므로, 기존 내용을 덮어쓰지 않고 파일에 있던 내용 뒤에 줄이 추가됩니다.
 
 ///
 
 /// tip | 팁
 
-이 경우, 우리는 표준 파이썬 `open()` 함수를 사용하여 파일과 상호작용하고 있습니다.
+이 경우에는 파일과 상호작용하는 표준 파이썬 `open()` 함수를 사용하고 있습니다.
 
-따라서 I/O(입출력) 작업이 포함되어 있어 디스크에 기록되는 것을 "기다리는" 과정이 필요합니다.
+따라서 I/O(input/output)가 포함되어 있어 디스크에 기록되는 것을 "기다리는" 과정이 필요합니다.
 
 하지만 `open()`은 `async`와 `await`를 사용하지 않습니다.
 
-그래서 우리는 이벤트 핸들러 함수를 `async def` 대신 일반 `def`로 선언합니다.
+그래서 이벤트 핸들러 함수는 `async def` 대신 표준 `def`로 선언합니다.
 
 ///
 
-### `startup`과 `shutdown`을 함께 사용
+### `startup`과 `shutdown`을 함께 { #startup-and-shutdown-together }
 
-*시작*과 *종료* 로직이 연결될 가능성이 높습니다. 예를 들어, 무언가를 시작한 후 끝내거나, 자원을 획득한 후 해제하는 등의 작업을 할 수 있습니다.
+*시작*과 *종료* 로직은 연결되어 있을 가능성이 높습니다. 무언가를 시작했다가 끝내거나, 자원을 획득했다가 해제하는 등의 작업이 필요할 수 있습니다.
 
-이러한 작업을 별도의 함수로 처리하면 서로 로직이나 변수를 공유하지 않기 때문에 더 어려워집니다. 값들을 전역 변수에 저장하거나 비슷한 트릭을 사용해야 할 수 있습니다.
+로직이나 변수를 함께 공유하지 않는 분리된 함수에서 이를 처리하면, 전역 변수에 값을 저장하거나 비슷한 트릭이 필요해져 더 어렵습니다.
 
-그렇기 때문에 위에서 설명한 대로 `lifespan`을 사용하는 것이 권장됩니다.
+그 때문에, 이제는 위에서 설명한 대로 `lifespan`을 사용하는 것이 권장됩니다.
 
-## 기술적 세부사항
+## 기술적 세부사항 { #technical-details }
 
 호기심 많은 분들을 위한 기술적인 세부사항입니다. 🤓
 
-ASGI 기술 사양에 따르면, 이는 <a href="https://asgi.readthedocs.io/en/latest/specs/lifespan.html" class="external-link" target="_blank">Lifespan Protocol</a>의 일부이며, `startup`과 `shutdown`이라는 이벤트를 정의합니다.
+내부적으로 ASGI 기술 사양에서는 이것이 <a href="https://asgi.readthedocs.io/en/latest/specs/lifespan.html" class="external-link" target="_blank">Lifespan Protocol</a>의 일부이며, `startup`과 `shutdown`이라는 이벤트를 정의합니다.
 
 /// info | 정보
 
-Starlette의 `lifespan` 핸들러에 대해 더 읽고 싶다면 <a href="https://www.starlette.dev/lifespan/" class="external-link" target="_blank">Starlette의 Lifespan 문서</a>에서 확인할 수 있습니다.
+Starlette `lifespan` 핸들러에 대해서는 <a href="https://www.starlette.dev/lifespan/" class="external-link" target="_blank">Starlette의 Lifespan 문서</a>에서 더 읽어볼 수 있습니다.
 
-이 문서에는 코드의 다른 영역에서 사용할 수 있는 lifespan 상태를 처리하는 방법도 포함되어 있습니다.
+또한 코드의 다른 영역에서 사용할 수 있는 lifespan 상태를 처리하는 방법도 포함되어 있습니다.
 
 ///
 
-## 서브 애플리케이션
+## 서브 애플리케이션 { #sub-applications }
 
-🚨 이 lifespan 이벤트(`startup`과 `shutdown`)는 메인 애플리케이션에 대해서만 실행되며, [서브 애플리케이션 - Mounts](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}에는 실행되지 않음을 유의하세요.
+🚨 이 lifespan 이벤트(startup 및 shutdown)는 메인 애플리케이션에 대해서만 실행되며, [서브 애플리케이션 - Mounts](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}에는 실행되지 않음을 유의하세요.

docs/ko/docs/advanced/index.md

@@ -1,6 +1,6 @@
-# 심화 사용자 안내서 - 도입부
+# 심화 사용자 안내서 - 도입부 { #advanced-user-guide }
 
-## 추가 기능
+## 추가 기능 { #additional-features }
 
 메인 [자습서 - 사용자 안내서](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}는 여러분이 **FastAPI**의 모든 주요 기능을 둘러보시기에 충분할 것입니다.
 
@@ -14,14 +14,8 @@
 
 ///
 
-## 자습서를 먼저 읽으십시오
+## 자습서를 먼저 읽으십시오 { #read-the-tutorial-first }
 
 여러분은 메인 [자습서 - 사용자 안내서](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}의 지식으로 **FastAPI**의 대부분의 기능을 사용하실 수 있습니다.
 
 이어지는 장들은 여러분이 메인 자습서 - 사용자 안내서를 이미 읽으셨으며 주요 아이디어를 알고 계신다고 가정합니다.
-
-## TestDriven.io 강좌
-
-여러분이 문서의 이 부분을 보완하시기 위해 심화-기초 강좌 수강을 희망하신다면 다음을 참고 하시기를 바랍니다: **TestDriven.io**의 <a href="https://testdriven.io/courses/tdd-fastapi/" class="external-link" target="_blank">FastAPI와 Docker를 사용한 테스트 주도 개발</a>.
-
-그들은 현재 전체 수익의 10퍼센트를 **FastAPI** 개발에 기부하고 있습니다. 🎉 😄

docs/ko/docs/advanced/response-change-status-code.md

@@ -1,31 +1,31 @@
-# 응답 - 상태 코드 변경
+# 응답 - 상태 코드 변경 { #response-change-status-code }
 
 기본 [응답 상태 코드 설정](../tutorial/response-status-code.md){.internal-link target=_blank}이 가능하다는 걸 이미 알고 계실 겁니다.
 
 하지만 경우에 따라 기본 설정과 다른 상태 코드를 반환해야 할 때가 있습니다.
 
-## 사용 예
+## 사용 예 { #use-case }
 
 예를 들어 기본적으로 HTTP 상태 코드 "OK" `200`을 반환하고 싶다고 가정해 봅시다.
 
 하지만 데이터가 존재하지 않으면 이를 새로 생성하고, HTTP 상태 코드 "CREATED" `201`을 반환하고자 할 때가 있을 수 있습니다.
 
-이때도 여전히 `response_model`을 사용하여 반환하는 데이터를 필터링하고 변환하고 싶을 수 있습니다.
+하지만 여전히 `response_model`을 사용하여 반환하는 데이터를 필터링하고 변환할 수 있기를 원합니다.
 
 이런 경우에는 `Response` 파라미터를 사용할 수 있습니다.
 
-## `Response` 파라미터 사용하기
+## `Response` 파라미터 사용하기 { #use-a-response-parameter }
 
-*경로 작동 함수*에 `Response` 타입의 파라미터를 선언할 수 있습니다. (쿠키와 헤더에 대해 선언하는 것과 유사하게)
+*경로 처리 함수*에 `Response` 타입의 파라미터를 선언할 수 있습니다. (쿠키와 헤더에 대해 선언하는 것과 유사하게)
 
 그리고 이 *임시* 응답 객체에서 `status_code`를 설정할 수 있습니다.
 
-{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001.py hl[1,9,12] *}
+{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py39.py hl[1,9,12] *}
 
-그리고 평소처럼 원하는 객체(`dict`, 데이터베이스 모델 등)를 반환할 수 있습니다.
+그리고 평소처럼 필요한 어떤 객체든 반환할 수 있습니다(`dict`, 데이터베이스 모델 등).
 
 `response_model`을 선언했다면 반환된 객체는 여전히 필터링되고 변환됩니다.
 
-**FastAPI**는 이 *임시* 응답 객체에서 상태 코드(쿠키와 헤더 포함)를 추출하여, `response_model`로 필터링된 반환 값을 최종 응답에 넣습니다.
+**FastAPI**는 이 *임시* 응답 객체에서 상태 코드(쿠키와 헤더 포함)를 추출하여, `response_model`로 필터링된 반환 값을 포함하는 최종 응답에 넣습니다.
 
 또한, 의존성에서도 `Response` 파라미터를 선언하고 그 안에서 상태 코드를 설정할 수 있습니다. 단, 마지막으로 설정된 상태 코드가 우선 적용된다는 점을 유의하세요.

docs/ko/docs/advanced/response-cookies.md

@@ -1,49 +1,51 @@
-# 응답 쿠키
+# 응답 쿠키 { #response-cookies }
 
-## `Response` 매개변수 사용하기
+## `Response` 매개변수 사용하기 { #use-a-response-parameter }
 
-*경로 작동 함수*에서 `Response` 타입의 매개변수를 선언할 수 있습니다.
+*경로 처리 함수*에서 `Response` 타입의 매개변수를 선언할 수 있습니다.
 
 그런 다음 해당 *임시* 응답 객체에서 쿠키를 설정할 수 있습니다.
 
-{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002.py hl[1,8:9] *}
+{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py39.py hl[1, 8:9] *}
 
-그런 다음 필요한 객체(`dict`, 데이터베이스 모델 등)를 반환할 수 있습니다.
+그런 다음 일반적으로 하듯이 필요한 어떤 객체든 반환할 수 있습니다(`dict`, 데이터베이스 모델 등).
 
 그리고 `response_model`을 선언했다면 반환한 객체를 거르고 변환하는 데 여전히 사용됩니다.
 
-**FastAPI**는 그 *임시* 응답에서 쿠키(또한 헤더 및 상태 코드)를 추출하고, 반환된 값이 포함된 최종 응답에 이를 넣습니다. 이 값은 `response_model`로 걸러지게 됩니다.
+**FastAPI**는 그 *임시* 응답에서 쿠키(또한 헤더 및 상태 코드)를 추출하고, `response_model`로 필터링된 반환 값이 포함된 최종 응답에 이를 넣습니다.
 
 또한 의존관계에서 `Response` 매개변수를 선언하고, 해당 의존성에서 쿠키(및 헤더)를 설정할 수도 있습니다.
 
-## `Response`를 직접 반환하기
+## `Response`를 직접 반환하기 { #return-a-response-directly }
 
 코드에서 `Response`를 직접 반환할 때도 쿠키를 생성할 수 있습니다.
 
 이를 위해 [Response를 직접 반환하기](response-directly.md){.internal-link target=_blank}에서 설명한 대로 응답을 생성할 수 있습니다.
 
 그런 다음 쿠키를 설정하고 반환하면 됩니다:
-{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002.py hl[1,18] *}
-/// tip
+
+{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py39.py hl[10:12] *}
+
+/// tip | 팁
 
 `Response` 매개변수를 사용하지 않고 응답을 직접 반환하는 경우, FastAPI는 이를 직접 반환한다는 점에 유의하세요.
 
 따라서 데이터가 올바른 유형인지 확인해야 합니다. 예: `JSONResponse`를 반환하는 경우, JSON과 호환되는지 확인하세요.
 
-또한 `response_model`로 걸러져야 할 데이터가 전달되지 않도록 확인하세요.
+또한 `response_model`로 필터링되어야 했던 데이터를 전송하지 않도록 하세요.
 
 ///
 
-### 추가 정보
+### 추가 정보 { #more-info }
 
-/// note | 기술적 세부사항
+/// note | 기술 세부사항
 
 `from starlette.responses import Response` 또는 `from starlette.responses import JSONResponse`를 사용할 수도 있습니다.
 
-**FastAPI**는 개발자의 편의를 위해 `fastapi.responses`로 동일한 `starlette.responses`를 제공합니다. 그러나 대부분의 응답은 Starlette에서 직접 제공됩니다.
+**FastAPI**는 개발자의 편의를 위해 `fastapi.responses`로 동일한 `starlette.responses`를 제공합니다. 하지만 사용 가능한 대부분의 응답은 Starlette에서 직접 제공됩니다.
 
 또한 `Response`는 헤더와 쿠키를 설정하는 데 자주 사용되므로, **FastAPI**는 이를 `fastapi.Response`로도 제공합니다.
 
 ///
 
-사용 가능한 모든 매개변수와 옵션은 <a href="https://www.starlette.dev/responses/#set-cookie" class="external-link" target="_blank">Starlette 문서</a>에서 확인할 수 있습니다.
+사용 가능한 모든 매개변수와 옵션은 <a href="https://www.starlette.dev/responses/#set-cookie" class="external-link" target="_blank">Starlette의 문서</a>에서 확인할 수 있습니다.

docs/ko/docs/advanced/response-directly.md

@@ -1,20 +1,20 @@
-# 응답을 직접 반환하기
+# 응답을 직접 반환하기 { #return-a-response-directly }
 
-**FastAPI**에서 *경로 작업(path operation)*을 생성할 때, 일반적으로 `dict`, `list`, Pydantic 모델, 데이터베이스 모델 등의 데이터를 반환할 수 있습니다.
+**FastAPI**에서 *경로 처리(path operation)*를 생성할 때, 일반적으로 `dict`, `list`, Pydantic 모델, 데이터베이스 모델 등의 데이터를 반환할 수 있습니다.
 
-기본적으로 **FastAPI**는 [JSON 호환 가능 인코더](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}에 설명된 `jsonable_encoder`를 사용해 해당 반환 값을 자동으로 `JSON`으로 변환합니다.
+기본적으로 **FastAPI**는 [JSON 호환 가능 인코더](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}에 설명된 `jsonable_encoder`를 사용해 해당 반환 값을 자동으로 JSON으로 변환합니다.
 
-그런 다음, JSON 호환 데이터(예: `dict`)를 `JSONResponse`에 넣어 사용자의 응답을 전송하는 방식으로 처리됩니다.
+그런 다음, 내부적으로는 JSON 호환 데이터(예: `dict`)를 `JSONResponse`에 넣어 클라이언트로 응답을 전송하는 데 사용합니다.
 
-그러나 *경로 작업*에서 `JSONResponse`를 직접 반환할 수도 있습니다.
+하지만 *경로 처리*에서 `JSONResponse`를 직접 반환할 수도 있습니다.
 
 예를 들어, 사용자 정의 헤더나 쿠키를 반환해야 하는 경우에 유용할 수 있습니다.
 
-## `Response` 반환하기
+## `Response` 반환하기 { #return-a-response }
 
 사실, `Response` 또는 그 하위 클래스를 반환할 수 있습니다.
 
-/// tip
+/// tip | 팁
 
 `JSONResponse` 자체도 `Response`의 하위 클래스입니다.
 
@@ -26,38 +26,40 @@ Pydantic 모델로 데이터 변환을 수행하지 않으며, 내용을 다른
 
 이로 인해 많은 유연성을 얻을 수 있습니다. 어떤 데이터 유형이든 반환할 수 있고, 데이터 선언이나 유효성 검사를 재정의할 수 있습니다.
 
-## `Response`에서 `jsonable_encoder` 사용하기
+## `Response`에서 `jsonable_encoder` 사용하기 { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }
 
-**FastAPI**는 반환하는 `Response`에 아무런 변환을 하지 않으므로, 그 내용이 준비되어 있어야 합니다.
+**FastAPI**는 반환하는 `Response`에 아무런 변경도 하지 않으므로, 그 내용이 준비되어 있는지 확인해야 합니다.
 
-예를 들어, Pydantic 모델을 `dict`로 변환해 `JSONResponse`에 넣지 않으면 JSON 호환 유형으로 변환된 데이터 유형(예: `datetime`, `UUID` 등)이 사용되지 않습니다.
+예를 들어, Pydantic 모델을 먼저 `dict`로 변환하고 `datetime`, `UUID` 등의 모든 데이터 타입을 JSON 호환 타입으로 변환하지 않으면 Pydantic 모델을 `JSONResponse`에 넣을 수 없습니다.
 
 이러한 경우, 데이터를 응답에 전달하기 전에 `jsonable_encoder`를 사용하여 변환할 수 있습니다:
 
-{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001.py hl[6:7,21:22] *}
+{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}
 
-/// note | 기술적 세부 사항
+/// note | 기술 세부사항
 
 `from starlette.responses import JSONResponse`를 사용할 수도 있습니다.
 
-**FastAPI**는 개발자의 편의를 위해 `starlette.responses`를 `fastapi.responses`로 제공합니다. 그러나 대부분의 가능한 응답은 Starlette에서 직접 제공합니다.
+**FastAPI**는 개발자의 편의를 위해 `starlette.responses`를 `fastapi.responses`로 제공합니다. 하지만 대부분의 사용 가능한 응답은 Starlette에서 직접 제공합니다.
 
 ///
 
-## 사용자 정의 `Response` 반환하기
-위 예제는 필요한 모든 부분을 보여주지만, 아직 유용하지는 않습니다. 사실 데이터를 직접 반환하면 **FastAPI**가 이를 `JSONResponse`에 넣고 `dict`로 변환하는 등 모든 작업을 자동으로 처리합니다.
+## 사용자 정의 `Response` 반환하기 { #returning-a-custom-response }
 
-이제, 사용자 정의 응답을 반환하는 방법을 알아보겠습니다.
+위 예제는 필요한 모든 부분을 보여주지만, 아직은 그다지 유용하지 않습니다. `item`을 그냥 직접 반환했어도 **FastAPI**가 기본으로 이를 `JSONResponse`에 넣고 `dict`로 변환하는 등의 작업을 모두 수행해 주었을 것이기 때문입니다.
 
-예를 들어 <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/XML" class="external-link" target="_blank">XML</a> 응답을 반환하고 싶다고 가정해보겠습니다.
+이제, 이를 사용해 사용자 정의 응답을 반환하는 방법을 알아보겠습니다.
+
+예를 들어 <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/XML" class="external-link" target="_blank">XML</a> 응답을 반환하고 싶다고 가정해 보겠습니다.
 
 XML 내용을 문자열에 넣고, 이를 `Response`에 넣어 반환할 수 있습니다:
 
-{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002.py hl[1,18] *}
+{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py39.py hl[1,18] *}
+
+## 참고 사항 { #notes }
 
-## 참고 사항
 `Response`를 직접 반환할 때, 그 데이터는 자동으로 유효성 검사되거나, 변환(직렬화)되거나, 문서화되지 않습니다.
 
 그러나 [OpenAPI에서 추가 응답](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}에서 설명된 대로 문서화할 수 있습니다.
 
-이후 단락에서 자동 데이터 변환, 문서화 등을 사용하면서 사용자 정의 `Response`를 선언하는 방법을 확인할 수 있습니다.
+이후 섹션에서 자동 데이터 변환, 문서화 등을 계속 사용하면서 이러한 사용자 정의 `Response`를 사용하는/선언하는 방법을 확인할 수 있습니다.

docs/ko/docs/advanced/response-headers.md

@@ -1,12 +1,12 @@
-# 응답 헤더
+# 응답 헤더 { #response-headers }
 
-## `Response` 매개변수 사용하기
+## `Response` 매개변수 사용하기 { #use-a-response-parameter }
 
-여러분은 *경로 작동 함수*에서 `Response` 타입의 매개변수를 선언할 수 있습니다 (쿠키와 같이 사용할 수 있습니다).
+여러분은 *경로 처리 함수*에서 `Response` 타입의 매개변수를 선언할 수 있습니다 (쿠키와 같이 사용할 수 있습니다).
 
 그런 다음, 여러분은 해당 *임시* 응답 객체에서 헤더를 설정할 수 있습니다.
 
-{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002.py hl[1,7:8] *}
+{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py39.py hl[1, 7:8] *}
 
 그 후, 일반적으로 사용하듯이 필요한 객체(`dict`, 데이터베이스 모델 등)를 반환할 수 있습니다.
 
@@ -16,26 +16,26 @@
 
 또한, 종속성에서 `Response` 매개변수를 선언하고 그 안에서 헤더(및 쿠키)를 설정할 수 있습니다.
 
-## `Response` 직접 반환하기
+## `Response` 직접 반환하기 { #return-a-response-directly }
 
 `Response`를 직접 반환할 때에도 헤더를 추가할 수 있습니다.
 
 [응답을 직접 반환하기](response-directly.md){.internal-link target=_blank}에서 설명한 대로 응답을 생성하고, 헤더를 추가 매개변수로 전달하세요.
 
-{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001.py hl[10:12] *}
+{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py39.py hl[10:12] *}
 
-/// note | 기술적 세부사항
+/// note | 기술 세부사항
 
 `from starlette.responses import Response`나 `from starlette.responses import JSONResponse`를 사용할 수도 있습니다.
 
-**FastAPI**는 `starlette.responses`를 `fastapi.responses`로 개발자의 편의를 위해 직접 제공하지만, 대부분의 응답은 Starlette에서 직접 제공됩니다.
+**FastAPI**는 해당 *임시* 응답에서 헤더(쿠키와 상태 코드도 포함)를 추출하여, 여러분이 반환한 값을 포함하는 최종 응답에 `response_model`로 필터링된 값을 넣습니다.
 
 그리고 `Response`는 헤더와 쿠키를 설정하는 데 자주 사용될 수 있으므로, **FastAPI**는 `fastapi.Response`로도 이를 제공합니다.
 
 ///
 
-## 커스텀 헤더
+## 커스텀 헤더 { #custom-headers }
 
-<a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers" class="external-link" target="_blank">‘X-’ 접두어를 사용하여</a> 커스텀 사설 헤더를 추가할 수 있습니다.
+<a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers" class="external-link" target="_blank">`X-` 접두어를 사용하여</a> 커스텀 사설 헤더를 추가할 수 있다는 점을 기억하세요.
 
-하지만, 여러분이 브라우저에서 클라이언트가 볼 수 있기를 원하는 커스텀 헤더가 있는 경우, CORS 설정에 이를 추가해야 합니다([CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](../tutorial/cors.md){.internal-link target=_blank}에서 자세히 알아보세요). `expose_headers` 매개변수를 사용하여 <a href="https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware" class="external-link" target="_blank">Starlette의 CORS 설명서</a>에 문서화된 대로 설정할 수 있습니다.
+하지만, 여러분이 브라우저에서 클라이언트가 볼 수 있기를 원하는 커스텀 헤더가 있는 경우, CORS 설정에 이를 추가해야 합니다([CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](../tutorial/cors.md){.internal-link target=_blank}에서 자세히 알아보세요). <a href="https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware" class="external-link" target="_blank">Starlette의 CORS 문서</a>에 문서화된 `expose_headers` 매개변수를 사용하세요.

docs/ko/docs/advanced/sub-applications.md

@@ -1,67 +1,67 @@
-# 하위 응용프로그램 - 마운트
+# 하위 응용프로그램 - 마운트 { #sub-applications-mounts }
 
-만약 각각의 독립적인 OpenAPI와 문서 UI를 갖는 두 개의 독립적인 FastAPI 응용프로그램이 필요하다면, 메인 어플리케이션에 하나 (또는 그 이상의) 하위-응용프로그램(들)을 “마운트"해서 사용할 수 있습니다.
+각각의 독립적인 OpenAPI와 문서 UI를 갖는 두 개의 독립적인 FastAPI 애플리케이션이 필요하다면, 메인 앱을 두고 하나(또는 그 이상)의 하위 응용프로그램을 "마운트"할 수 있습니다.
 
-## **FastAPI** 응용프로그램 마운트
+## **FastAPI** 애플리케이션 마운트 { #mounting-a-fastapi-application }
 
-“마운트"이란 완전히 “독립적인" 응용프로그램을 특정 경로에 추가하여 해당 하위 응용프로그램에서 선언된 *경로 동작*을 통해 해당 경로 아래에 있는 모든 작업들을 처리할 수 있도록 하는 것을 의미합니다.
+"마운트"란 완전히 "독립적인" 애플리케이션을 특정 경로에 추가하고, 그 하위 응용프로그램에 선언된 _경로 처리_로 해당 경로 아래의 모든 것을 처리하도록 하는 것을 의미합니다.
 
-### 최상단 응용프로그램
+### 최상위 애플리케이션 { #top-level-application }
 
-먼저, 메인, 최상단의 **FastAPI** 응용프로그램과 이것의 *경로 동작*을 생성합니다:
+먼저, 메인 최상위 **FastAPI** 애플리케이션과 그 *경로 처리*를 생성합니다:
 
-{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py hl[3, 6:8] *}
+{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py39.py hl[3, 6:8] *}
 
-### 하위 응용프로그램
+### 하위 응용프로그램 { #sub-application }
 
-다음으로, 하위 응용프로그램과 이것의 *경로 동작*을 생성합니다:
+그 다음, 하위 응용프로그램과 그 *경로 처리*를 생성합니다.
 
-이 하위 응용프로그램은 또 다른 표준 FastAPI 응용프로그램입니다. 다만 이것은 “마운트”될 것입니다:
+이 하위 응용프로그램은 또 다른 표준 FastAPI 애플리케이션이지만, "마운트"될 애플리케이션입니다:
 
-{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py hl[11, 14:16] *}
+{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py39.py hl[11, 14:16] *}
 
-### 하위 응용프로그램 마운트
+### 하위 응용프로그램 마운트 { #mount-the-sub-application }
 
-최상단 응용프로그램, `app`에 하위 응용프로그램, `subapi`를 마운트합니다.
+최상위 애플리케이션 `app`에서 하위 응용프로그램 `subapi`를 마운트합니다.
 
-이 예시에서, 하위 응용프로그램션은 `/subapi` 경로에 마운트 될 것입니다:
+이 경우 `/subapi` 경로에 마운트됩니다:
 
-{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py hl[11, 19] *}
+{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py39.py hl[11, 19] *}
 
-### 자동으로 생성된 API 문서 확인
+### 자동 API 문서 확인 { #check-the-automatic-api-docs }
 
-이제, `uvicorn`으로 메인 응용프로그램을 실행하십시오. 당신의 파일이 `main.py`라면, 이렇게 실행합니다:
+이제 파일과 함께 `fastapi` 명령을 실행하세요:
 
 <div class="termy">
 
 ```console
-$ uvicorn main:app --reload
+$ fastapi dev main.py
 
 <span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
 ```
 
 </div>
 
-그리고 <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>에서 문서를 여십시오.
+그리고 <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>에서 문서를 여세요.
 
-메인 응용프로그램의 *경로 동작*만을 포함하는, 메인 응용프로그램에 대한 자동 API 문서를 확인할 수 있습니다:
+메인 앱의 자동 API 문서를 보게 될 것이며, 메인 앱 자체의 _경로 처리_만 포함됩니다:
 
-<img src="https://fastapi.tiangolo.com//img/tutorial/sub-applications/image01.png">
+<img src="/img/tutorial/sub-applications/image01.png">
 
-다음으로, <a href="http://127.0.0.1:8000/subapi/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/subapi/docs</a>에서 하위 응용프로그램의 문서를 여십시오.
+그 다음, <a href="http://127.0.0.1:8000/subapi/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/subapi/docs</a>에서 하위 응용프로그램의 문서를 여세요.
 
-하위 경로 접두사 `/subapi` 아래에 선언된 *경로 동작* 을 포함하는, 하위 응용프로그램에 대한 자동 API 문서를 확인할 수 있습니다:
+하위 응용프로그램의 자동 API 문서를 보게 될 것이며, 하위 경로 접두사 `/subapi` 아래에 올바르게 포함된 하위 응용프로그램 자체의 _경로 처리_만 포함됩니다:
 
-<img src="https://fastapi.tiangolo.com//img/tutorial/sub-applications/image02.png">
+<img src="/img/tutorial/sub-applications/image02.png">
 
-두 사용자 인터페이스 중 어느 하나를 사용해야하는 경우, 브라우저는 특정 응용프로그램 또는 하위 응용프로그램과 각각 통신할 수 있기 때문에 올바르게 동작할 것입니다.
+두 사용자 인터페이스 중 어느 것과 상호작용을 시도하더라도 올바르게 동작할 것입니다. 브라우저가 각 특정 앱 또는 하위 앱과 통신할 수 있기 때문입니다.
 
-### 기술적 세부사항: `root_path`
+### 기술적 세부사항: `root_path` { #technical-details-root-path }
 
-위에 설명된 것과 같이 하위 응용프로그램을 마운트하는 경우, FastAPI는 `root_path`라고 하는 ASGI 명세의 매커니즘을 사용하여 하위 응용프로그램에 대한 마운트 경로 통신을 처리합니다.
+위에서 설명한 대로 하위 응용프로그램을 마운트하면, FastAPI는 ASGI 명세의 메커니즘인 `root_path`를 사용해 하위 응용프로그램에 대한 마운트 경로를 전달하는 작업을 처리합니다.
 
-이를 통해, 하위 응용프로그램은 문서 UI를 위해 경로 접두사를 사용해야 한다는 사실을 인지합니다.
+이렇게 하면 하위 응용프로그램은 문서 UI를 위해 해당 경로 접두사를 사용해야 한다는 것을 알게 됩니다.
 
-하위 응용프로그램에도 역시 다른 하위 응용프로그램을 마운트하는 것이 가능하며 FastAPI가 모든 `root_path` 들을 자동적으로 처리하기 때문에 모든 것은 올바르게 동작할 것입니다.
+또한 하위 응용프로그램도 자체적으로 하위 앱을 마운트할 수 있으며, FastAPI가 이 모든 `root_path`를 자동으로 처리하기 때문에 모든 것이 올바르게 동작합니다.
 
-`root_path`와 이것을 사용하는 방법에 대해서는 [프록시의 뒷단](./behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank} 섹션에서 배울 수 있습니다.
+`root_path`와 이를 명시적으로 사용하는 방법에 대해서는 [프록시 뒤](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank} 섹션에서 더 알아볼 수 있습니다.

docs/ko/docs/advanced/templates.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 템플릿
+# 템플릿 { #templates }
 
 **FastAPI**와 함께 원하는 어떤 템플릿 엔진도 사용할 수 있습니다.
 
@@ -6,10 +6,9 @@
 
 설정을 쉽게 할 수 있는 유틸리티가 있으며, 이를 **FastAPI** 애플리케이션에서 직접 사용할 수 있습니다(Starlette 제공).
 
-## 의존성 설치
-
-가상 환경을 생성하고(virtual environment{.internal-link target=_blank}), 활성화한 후 jinja2를 설치해야 합니다:
+## 의존성 설치 { #install-dependencies }
 
+[가상 환경](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}을 생성하고, 활성화한 후 `jinja2`를 설치해야 합니다:
 
 <div class="termy">
 
@@ -21,39 +20,38 @@ $ pip install jinja2
 
 </div>
 
-## 사용하기 `Jinja2Templates`
+## `Jinja2Templates` 사용하기 { #using-jinja2templates }
 
 * `Jinja2Templates`를 가져옵니다.
 * 나중에 재사용할 수 있는 `templates` 객체를 생성합니다.
-* 템플릿을 반환할 경로 작업에 `Request` 매개변수를 선언합니다.
+* 템플릿을 반환할 *경로 처리*에 `Request` 매개변수를 선언합니다.
 * 생성한 `templates`를 사용하여 `TemplateResponse`를 렌더링하고 반환합니다. 템플릿의 이름, 요청 객체 및 Jinja2 템플릿 내에서 사용될 키-값 쌍이 포함된 "컨텍스트" 딕셔너리도 전달합니다.
 
-
-```Python hl_lines="4  11  15-18"
-{!../../docs_src/templates/tutorial001.py!}
-```
+{* ../../docs_src/templates/tutorial001_py39.py hl[4,11,15:18] *}
 
 /// note | 참고
 
-FastAPI 0.108.0 이전과 Starlette 0.29.0에서는 `name`이 첫 번째 매개변수였습니다.
+FastAPI 0.108.0 이전, Starlette 0.29.0에서는 `name`이 첫 번째 매개변수였습니다.
 
-또한 이전 버전에서는 `request` 객체가 Jinja2의 컨텍스트에서 키-값 쌍의 일부로 전달되었습니다.
+또한 그 이전 버전에서는 `request` 객체가 Jinja2의 컨텍스트에서 키-값 쌍의 일부로 전달되었습니다.
 
 ///
 
 /// tip | 팁
 
-`response_class=HTMLResponse`를 선언하면 문서 UI 응답이 HTML임을 알 수 있습니다.
+`response_class=HTMLResponse`를 선언하면 문서 UI가 응답이 HTML임을 알 수 있습니다.
 
 ///
 
-/// note | 기술 세부 사항
+/// note | 기술 세부사항
+
 `from starlette.templating import Jinja2Templates`를 사용할 수도 있습니다.
 
-**FastAPI**는 개발자를 위한 편리함으로 `fastapi.templating` 대신 `starlette.templating`을 제공합니다. 하지만 대부분의 사용 가능한 응답은 Starlette에서 직접 옵니다. `Request` 및 `StaticFiles`도 마찬가지입니다.
+**FastAPI**는 개발자를 위한 편리함으로 `fastapi.templating`과 동일하게 `starlette.templating`을 제공합니다. 하지만 대부분의 사용 가능한 응답은 Starlette에서 직접 옵니다. `Request` 및 `StaticFiles`도 마찬가지입니다.
+
 ///
 
-## 템플릿 작성하기
+## 템플릿 작성하기 { #writing-templates }
 
 그런 다음 `templates/item.html`에 템플릿을 작성할 수 있습니다. 예를 들면:
 
@@ -61,7 +59,7 @@ FastAPI 0.108.0 이전과 Starlette 0.29.0에서는 `name`이 첫 번째 매개
 {!../../docs_src/templates/templates/item.html!}
 ```
 
-### 템플릿 컨텍스트 값
+### 템플릿 컨텍스트 값 { #template-context-values }
 
 다음과 같은 HTML에서:
 
@@ -85,9 +83,9 @@ Item ID: {{ id }}
 Item ID: 42
 ```
 
-### 템플릿 `url_for` 인수
+### 템플릿 `url_for` 인수 { #template-url-for-arguments }
 
-템플릿 내에서 `url_for()`를 사용할 수도 있으며, 이는 *경로 작업 함수*에서 사용될 인수와 동일한 인수를 받습니다.
+템플릿 내에서 `url_for()`를 사용할 수도 있으며, 이는 *경로 처리 함수*에서 사용될 인수와 동일한 인수를 받습니다.
 
 따라서 다음과 같은 부분에서:
 
@@ -99,14 +97,15 @@ Item ID: 42
 
 {% endraw %}
 
-...이는 *경로 작업 함수* `read_item(id=id)`가 처리할 동일한 URL로 링크를 생성합니다.
+...이는 *경로 처리 함수* `read_item(id=id)`가 처리할 동일한 URL로 링크를 생성합니다.
 
 예를 들어, ID가 `42`일 경우, 이는 다음과 같이 렌더링됩니다:
+
 ```html
 <a href="/items/42">
 ```
 
-## 템플릿과 정적 파일
+## 템플릿과 정적 파일 { #templates-and-static-files }
 
 템플릿 내에서 `url_for()`를 사용할 수 있으며, 예를 들어 `name="static"`으로 마운트한 `StaticFiles`와 함께 사용할 수 있습니다.
 
@@ -114,7 +113,7 @@ Item ID: 42
 {!../../docs_src/templates/templates/item.html!}
 ```
 
-이 예제에서는 `static/styles.css`에 있는 CSS 파일에 연결될 것입니다:
+이 예제에서는 다음을 통해 `static/styles.css`에 있는 CSS 파일에 링크합니다:
 
 ```CSS hl_lines="4"
 {!../../docs_src/templates/static/styles.css!}
@@ -122,6 +121,6 @@ Item ID: 42
 
 그리고 `StaticFiles`를 사용하고 있으므로, 해당 CSS 파일은 **FastAPI** 애플리케이션에서 `/static/styles.css` URL로 자동 제공됩니다.
 
-## 더 많은 세부 사항
+## 더 많은 세부 사항 { #more-details }
 
 템플릿 테스트를 포함한 더 많은 세부 사항은 <a href="https://www.starlette.dev/templates/" class="external-link" target="_blank">Starlette의 템플릿 문서</a>를 확인하세요.

docs/ko/docs/advanced/testing-dependencies.md

@@ -1,14 +1,14 @@
-# 테스트 의존성 오버라이드
+# 오버라이드로 의존성 테스트하기 { #testing-dependencies-with-overrides }
 
-## 테스트 중 의존성 오버라이드하기
+## 테스트 중 의존성 오버라이드하기 { #overriding-dependencies-during-testing }
 
-테스트를 진행하다 보면 의존성을 오버라이드해야 하는 경우가 있습니다.
+테스트를 진행하다 보면 테스트 중에 의존성을 오버라이드해야 하는 경우가 있습니다.
 
 원래 의존성을 실행하고 싶지 않을 수도 있습니다(또는 그 의존성이 가지고 있는 하위 의존성까지도 실행되지 않길 원할 수 있습니다).
 
 대신, 테스트 동안(특정 테스트에서만) 사용될 다른 의존성을 제공하고, 원래 의존성이 사용되던 곳에서 사용할 수 있는 값을 제공하기를 원할 수 있습니다.
 
-### 사용 사례: 외부 서비스
+### 사용 사례: 외부 서비스 { #use-cases-external-service }
 
 예를 들어, 외부 인증 제공자를 호출해야 하는 경우를 생각해봅시다.
 
@@ -18,11 +18,11 @@
 
 외부 제공자를 한 번만 테스트하고 싶을 수도 있지만 테스트를 실행할 때마다 반드시 호출할 필요는 없습니다.
 
-이 경우 해당 공급자를 호출하는 종속성을 오버라이드하고 테스트에 대해서만 모의 사용자를 반환하는 사용자 지정 종속성을 사용할 수 있습니다.
+이 경우 해당 공급자를 호출하는 의존성을 오버라이드하고 테스트에 대해서만 모의 사용자를 반환하는 사용자 지정 의존성을 사용할 수 있습니다.
 
-### `app.dependency_overrides` 속성 사용하기
+### `app.dependency_overrides` 속성 사용하기 { #use-the-app-dependency-overrides-attribute }
 
-이런 경우를 위해 **FastAPI** 응용 프로그램에는 `app.dependency_overrides`라는 속성이 있습니다. 이는 간단한 `dict`입니다.
+이런 경우를 위해 **FastAPI** 애플리케이션에는 `app.dependency_overrides`라는 속성이 있습니다. 이는 간단한 `dict`입니다.
 
 테스트를 위해 의존성을 오버라이드하려면, 원래 의존성(함수)을 키로 설정하고 오버라이드할 의존성(다른 함수)을 값으로 설정합니다.
 
@@ -34,7 +34,7 @@
 
 **FastAPI** 애플리케이션 어디에서든 사용된 의존성에 대해 오버라이드를 설정할 수 있습니다.
 
-원래 의존성은 *경로 동작 함수*, *경로 동작 데코레이터*(반환값을 사용하지 않는 경우), `.include_router()` 호출 등에서 사용될 수 있습니다.
+원래 의존성은 *경로 처리 함수*, *경로 처리 데코레이터*(반환값을 사용하지 않는 경우), `.include_router()` 호출 등에서 사용될 수 있습니다.
 
 FastAPI는 여전히 이를 오버라이드할 수 있습니다.
 
@@ -42,7 +42,7 @@ FastAPI는 여전히 이를 오버라이드할 수 있습니다.
 
 그런 다음, `app.dependency_overrides`를 빈 `dict`로 설정하여 오버라이드를 재설정(제거)할 수 있습니다:
 
-```python
+```Python
 app.dependency_overrides = {}
 ```
 

docs/ko/docs/advanced/testing-events.md

@@ -1,5 +1,12 @@
-# 이벤트 테스트: 시작 - 종료
+# 이벤트 테스트: 라이프스팬 및 시작 - 종료 { #testing-events-lifespan-and-startup-shutdown }
 
-테스트에서 이벤트 핸들러(`startup` 및 `shutdown`)를 실행해야 하는 경우, `with` 문과 함께 `TestClient`를 사용할 수 있습니다.
+테스트에서 `lifespan`을 실행해야 하는 경우, `with` 문과 함께 `TestClient`를 사용할 수 있습니다:
 
-{* ../../docs_src/app_testing/tutorial003.py hl[9:12,20:24] *}
+{* ../../docs_src/app_testing/tutorial004_py39.py hl[9:15,18,27:28,30:32,41:43] *}
+
+
+["공식 Starlette 문서 사이트에서 테스트에서 라이프스팬 실행하기."](https://www.starlette.dev/lifespan/#running-lifespan-in-tests)에 대한 자세한 내용을 더 읽을 수 있습니다.
+
+더 이상 권장되지 않는 `startup` 및 `shutdown` 이벤트의 경우, 다음과 같이 `TestClient`를 사용할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/app_testing/tutorial003_py39.py hl[9:12,20:24] *}

docs/ko/docs/advanced/testing-websockets.md

@@ -1,13 +1,13 @@
-# WebSocket 테스트하기
+# WebSocket 테스트하기 { #testing-websockets }
 
-`TestClient`를 사용하여 WebSocket을 테스트할 수 있습니다.
+같은 `TestClient`를 사용하여 WebSocket을 테스트할 수 있습니다.
 
 이를 위해 `with` 문에서 `TestClient`를 사용하여 WebSocket에 연결합니다:
 
-{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002.py hl[27:31] *}
+{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002_py39.py hl[27:31] *}
 
 /// note | 참고
 
-자세한 내용은 Starlette의 <a href="https://www.starlette.dev/testclient/#testing-websocket-sessions" class="external-link" target="_blank"> WebSocket 테스트</a>에 관한 설명서를 참고하시길 바랍니다.
+자세한 내용은 Starlette의 <a href="https://www.starlette.dev/testclient/#testing-websocket-sessions" class="external-link" target="_blank">testing WebSockets</a> 문서를 확인하세요.
 
 ///

docs/ko/docs/advanced/using-request-directly.md

@@ -1,10 +1,10 @@
-# `Request` 직접 사용하기
+# `Request` 직접 사용하기 { #using-the-request-directly }
 
 지금까지 요청에서 필요한 부분을 각 타입으로 선언하여 사용해 왔습니다.
 
 다음과 같은 곳에서 데이터를 가져왔습니다:
 
-* 경로의 파라미터로부터.
+* 경로를 매개변수로.
 * 헤더.
 * 쿠키.
 * 기타 등등.
@@ -13,29 +13,29 @@
 
 하지만 `Request` 객체에 직접 접근해야 하는 상황이 있을 수 있습니다.
 
-## `Request` 객체에 대한 세부 사항
+## `Request` 객체에 대한 세부 사항 { #details-about-the-request-object }
 
 **FastAPI**는 실제로 내부에 **Starlette**을 사용하며, 그 위에 여러 도구를 덧붙인 구조입니다. 따라서 여러분이 필요할 때 Starlette의 <a href="https://www.starlette.dev/requests/" class="external-link" target="_blank">`Request`</a> 객체를 직접 사용할 수 있습니다.
 
-`Request` 객체에서 데이터를 직접 가져오는 경우(예: 본문을 읽기)에는 FastAPI가 해당 데이터를 검증하거나 변환하지 않으며, 문서화(OpenAPI를 통한 문서 자동화(로 생성된) API 사용자 인터페이스)도 되지 않습니다.
+또한 이는 `Request` 객체에서 데이터를 직접 가져오는 경우(예: 본문을 읽기) FastAPI가 해당 데이터를 검증하거나 변환하지 않으며, 문서화(OpenAPI를 통한 자동 API 사용자 인터페이스용)도 되지 않는다는 의미이기도 합니다.
 
 그러나 다른 매개변수(예: Pydantic 모델을 사용한 본문)는 여전히 검증, 변환, 주석 추가 등이 이루어집니다.
 
-하지만 특정한 경우에는 `Request` 객체에 직접 접근하는 것이 유용할 수 있습니다.
+하지만 특정한 경우에는 `Request` 객체를 가져오는 것이 유용할 수 있습니다.
 
-## `Request` 객체를 직접 사용하기
+## `Request` 객체를 직접 사용하기 { #use-the-request-object-directly }
 
-여러분이 클라이언트의 IP 주소/호스트 정보를 *경로 작동 함수* 내부에서 가져와야 한다고 가정해 보겠습니다.
+여러분이 클라이언트의 IP 주소/호스트 정보를 *경로 처리 함수* 내부에서 가져와야 한다고 가정해 보겠습니다.
 
 이를 위해서는 요청에 직접 접근해야 합니다.
 
-{* ../../docs_src/using_request_directly/tutorial001.py hl[1,7:8] *}
+{* ../../docs_src/using_request_directly/tutorial001_py39.py hl[1,7:8] *}
 
-*경로 작동 함수* 매개변수를 `Request` 타입으로 선언하면 **FastAPI**가 해당 매개변수에 `Request` 객체를 전달하는 것을 알게 됩니다.
+*경로 처리 함수* 매개변수를 `Request` 타입으로 선언하면 **FastAPI**가 해당 매개변수에 `Request`를 전달하는 것을 알게 됩니다.
 
 /// tip | 팁
 
-이 경우, 요청 매개변수와 함께 경로 매개변수를 선언한 것을 볼 수 있습니다.
+이 경우, 요청 매개변수 옆에 경로 매개변수를 선언하고 있다는 점을 참고하세요.
 
 따라서, 경로 매개변수는 추출되고 검증되며 지정된 타입으로 변환되고 OpenAPI로 주석이 추가됩니다.
 
@@ -43,14 +43,14 @@
 
 ///
 
-## `Request` 설명서
+## `Request` 설명서 { #request-documentation }
 
-여러분은 `Request` 객체에 대한 더 자세한 내용을 <a href="https://www.starlette.dev/requests/" class="external-link" target="_blank">공식 Starlette 설명서 사이트</a>에서 읽어볼 수 있습니다.
+여러분은 <a href="https://www.starlette.dev/requests/" class="external-link" target="_blank">공식 Starlette 설명서 사이트의 `Request` 객체</a>에 대한 더 자세한 내용을 읽어볼 수 있습니다.
 
 /// note | 기술 세부사항
 
 `from starlette.requests import Request`를 사용할 수도 있습니다.
 
-**FastAPI**는 여러분(개발자)를 위한 편의를 위해 이를 직접 제공하지만, 실제로는 Starlette에서 가져온 것입니다.
+**FastAPI**는 여러분(개발자)를 위한 편의를 위해 이를 직접 제공하지만, Starlette에서 직접 가져온 것입니다.
 
 ///

docs/ko/docs/advanced/websockets.md

@@ -1,10 +1,10 @@
-# WebSockets
+# WebSockets { #websockets }
 
 여러분은 **FastAPI**에서 <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/WebSockets_API" class="external-link" target="_blank">WebSockets</a>를 사용할 수 있습니다.
 
-## `WebSockets` 설치
+## `websockets` 설치 { #install-websockets }
 
-[가상 환경](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank)를 생성하고 활성화한 다음, `websockets`를 설치하세요:
+[가상 환경](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}을 생성하고 활성화한 다음, `websockets`("WebSocket" 프로토콜을 쉽게 사용할 수 있게 해주는 Python 라이브러리)를 설치하세요:
 
 <div class="termy">
 
@@ -16,13 +16,13 @@ $ pip install websockets
 
 </div>
 
-## WebSockets 클라이언트
+## WebSockets 클라이언트 { #websockets-client }
 
-### 프로덕션 환경에서
+### 프로덕션 환경에서 { #in-production }
 
 여러분의 프로덕션 시스템에서는 React, Vue.js 또는 Angular와 같은 최신 프레임워크로 생성된 프런트엔드를 사용하고 있을 가능성이 높습니다.
 
-백엔드와 WebSockets을 사용해 통신하려면 아마도 프런트엔드의 유틸리티를 사용할 것입니다.
+그리고 백엔드와 WebSockets을 사용해 통신하려면 아마도 프런트엔드의 유틸리티를 사용할 것입니다.
 
 또는 네이티브 코드로 WebSocket 백엔드와 직접 통신하는 네이티브 모바일 응용 프로그램을 가질 수도 있습니다.
 
@@ -30,23 +30,23 @@ $ pip install websockets
 
 ---
 
-하지만 이번 예제에서는 일부 자바스크립트를 포함한 간단한 HTML 문서를 사용하겠습니다. 모든 것을 긴 문자열 안에 넣습니다.
+하지만 이번 예제에서는 일부 자바스크립트를 포함한 매우 간단한 HTML 문서를 사용하겠습니다. 모든 것을 긴 문자열 안에 넣습니다.
 
 물론, 이는 최적의 방법이 아니며 프로덕션 환경에서는 사용하지 않을 것입니다.
 
-프로덕션 환경에서는 위에서 설명한 옵션 중 하나를 사용하는 것이 좋습니다.
+프로덕션 환경에서는 위에서 설명한 옵션 중 하나를 사용할 것입니다.
 
 그러나 이는 WebSockets의 서버 측에 집중하고 동작하는 예제를 제공하는 가장 간단한 방법입니다:
 
-{* ../../docs_src/websockets/tutorial001.py hl[2,6:38,41:43] *}
+{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[2,6:38,41:43] *}
 
-## `websocket` 생성하기
+## `websocket` 생성하기 { #create-a-websocket }
 
 **FastAPI** 응용 프로그램에서 `websocket`을 생성합니다:
 
-{* ../../docs_src/websockets/tutorial001.py hl[1,46:47] *}
+{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[1,46:47] *}
 
-/// note | 기술적 세부사항
+/// note | 기술 세부사항
 
 `from starlette.websockets import WebSocket`을 사용할 수도 있습니다.
 
@@ -54,17 +54,17 @@ $ pip install websockets
 
 ///
 
-## 메시지를 대기하고 전송하기
+## 메시지를 대기하고 전송하기 { #await-for-messages-and-send-messages }
 
 WebSocket 경로에서 메시지를 대기(`await`)하고 전송할 수 있습니다.
 
-{* ../../docs_src/websockets/tutorial001.py hl[48:52] *}
+{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[48:52] *}
 
 여러분은 이진 데이터, 텍스트, JSON 데이터를 받을 수 있고 전송할 수 있습니다.
 
-## 시도해보기
+## 시도해보기 { #try-it }
 
-파일 이름이 `main.py`라고 가정하고 응용 프로그램을 실행합니다:
+파일 이름이 `main.py`라고 가정하고 다음으로 응용 프로그램을 실행합니다:
 
 <div class="termy">
 
@@ -76,7 +76,7 @@ $ fastapi dev main.py
 
 </div>
 
-브라우저에서 <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000</a>을 열어보세요.
+브라우저에서 <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000</a>을 여세요.
 
 간단한 페이지가 나타날 것입니다:
 
@@ -86,7 +86,7 @@ $ fastapi dev main.py
 
 <img src="/img/tutorial/websockets/image02.png">
 
-**FastAPI** WebSocket 응용 프로그램이 응답을 돌려줄 것입니다:
+그리고 WebSockets가 포함된 **FastAPI** 응용 프로그램이 응답을 돌려줄 것입니다:
 
 <img src="/img/tutorial/websockets/image03.png">
 
@@ -94,9 +94,9 @@ $ fastapi dev main.py
 
 <img src="/img/tutorial/websockets/image04.png">
 
-모든 메시지는 동일한 WebSocket 연결을 사용합니다.
+그리고 모든 메시지는 동일한 WebSocket 연결을 사용합니다.
 
-## `Depends` 및 기타 사용하기
+## `Depends` 및 기타 사용하기 { #using-depends-and-others }
 
 WebSocket 엔드포인트에서 `fastapi`에서 다음을 가져와 사용할 수 있습니다:
 
@@ -107,21 +107,21 @@ WebSocket 엔드포인트에서 `fastapi`에서 다음을 가져와 사용할
 * `Path`
 * `Query`
 
-이들은 다른 FastAPI 엔드포인트/*경로 작동*과 동일하게 동작합니다:
+이들은 다른 FastAPI 엔드포인트/*경로 처리*와 동일하게 동작합니다:
 
 {* ../../docs_src/websockets/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *}
 
 /// info | 정보
 
-WebSocket에서는 `HTTPException`을 발생시키는 것이 적합하지 않습니다. 대신 `WebSocketException`을 발생시킵니다.
+WebSocket이기 때문에 `HTTPException`을 발생시키는 것은 적절하지 않습니다. 대신 `WebSocketException`을 발생시킵니다.
 
 명세서에 정의된 <a href="https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1" class="external-link" target="_blank">유효한 코드</a>를 사용하여 종료 코드를 설정할 수 있습니다.
 
 ///
 
-### 종속성을 가진 WebSockets 테스트
+### 종속성을 가진 WebSockets 시도해보기 { #try-the-websockets-with-dependencies }
 
-파일 이름이 `main.py`라고 가정하고 응용 프로그램을 실행합니다:
+파일 이름이 `main.py`라고 가정하고 다음으로 응용 프로그램을 실행합니다:
 
 <div class="termy">
 
@@ -133,9 +133,9 @@ $ fastapi dev main.py
 
 </div>
 
-브라우저에서 <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000</a>을 열어보세요.
+브라우저에서 <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000</a>을 여세요.
 
-다음과 같은 값을 설정할 수 있습니다:
+여기에서 다음을 설정할 수 있습니다:
 
 * 경로에 사용된 "Item ID".
 * 쿼리 매개변수로 사용된 "Token".
@@ -146,13 +146,13 @@ $ fastapi dev main.py
 
 ///
 
-이제 WebSocket에 연결하고 메시지를 전송 및 수신할 수 있습니다:
+이렇게 하면 WebSocket에 연결하고 메시지를 전송 및 수신할 수 있습니다:
 
 <img src="/img/tutorial/websockets/image05.png">
 
-## 연결 해제 및 다중 클라이언트 처리
+## 연결 해제 및 다중 클라이언트 처리 { #handling-disconnections-and-multiple-clients }
 
-WebSocket 연결이 닫히면, `await websocket.receive_text()`가 `WebSocketDisconnect` 예외를 발생시킵니다. 이를 잡아 처리할 수 있습니다:
+WebSocket 연결이 닫히면, `await websocket.receive_text()`가 `WebSocketDisconnect` 예외를 발생시킵니다. 그러면 이 예제처럼 이를 잡아 처리할 수 있습니다.
 
 {* ../../docs_src/websockets/tutorial003_py39.py hl[79:81] *}
 
@@ -160,7 +160,7 @@ WebSocket 연결이 닫히면, `await websocket.receive_text()`가 `WebSocketDis
 
 * 여러 브라우저 탭에서 앱을 엽니다.
 * 각 탭에서 메시지를 작성합니다.
-* 한 탭을 닫아보세요.
+* 그런 다음 탭 중 하나를 닫아보세요.
 
 `WebSocketDisconnect` 예외가 발생하며, 다른 모든 클라이언트가 다음과 같은 메시지를 수신합니다:
 
@@ -170,17 +170,17 @@ Client #1596980209979 left the chat
 
 /// tip | 팁
 
-위 응용 프로그램은 여러 WebSocket 연결에 메시지를 브로드캐스트하는 방법을 보여주는 간단한 예제입니다.
+위 앱은 여러 WebSocket 연결에 메시지를 처리하고 브로드캐스트하는 방법을 보여주는 최소한의 간단한 예제입니다.
 
-그러나 모든 것을 메모리의 단일 리스트로 처리하므로, 프로세스가 실행 중인 동안만 동작하며 단일 프로세스에서만 작동합니다.
+하지만 모든 것을 메모리의 단일 리스트로 처리하므로, 프로세스가 실행 중인 동안만 동작하며 단일 프로세스에서만 작동한다는 점을 기억하세요.
 
-FastAPI와 쉽게 통합할 수 있으면서 더 견고하고 Redis, PostgreSQL 등을 지원하는 도구를 찾고 있다면, <a href="https://github.com/encode/broadcaster" class="external-link" target="_blank">encode/broadcaster</a>를 확인하세요.
+FastAPI와 쉽게 통합할 수 있으면서 더 견고하고 Redis, PostgreSQL 등을 지원하는 도구가 필요하다면, <a href="https://github.com/encode/broadcaster" class="external-link" target="_blank">encode/broadcaster</a>를 확인하세요.
 
 ///
 
-## 추가 정보
+## 추가 정보 { #more-info }
 
-다음 옵션에 대한 자세한 내용을 보려면 Starlette의 문서를 확인하세요:
+다음 옵션에 대해 더 알아보려면 Starlette의 문서를 확인하세요:
 
 * <a href="https://www.starlette.dev/websockets/" class="external-link" target="_blank">`WebSocket` 클래스</a>.
 * <a href="https://www.starlette.dev/endpoints/#websocketendpoint" class="external-link" target="_blank">클래스 기반 WebSocket 처리</a>.

docs/ko/docs/advanced/wsgi.md

@@ -1,10 +1,10 @@
-# WSGI 포함하기 - Flask, Django 그 외
+# WSGI 포함하기 - Flask, Django 그 외 { #including-wsgi-flask-django-others }
 
-[서브 응용 프로그램 - 마운트](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}, [프록시 뒤편에서](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}에서 보았듯이 WSGI 응용 프로그램들을 다음과 같이 마운트 할 수 있습니다.
+[서브 응용 프로그램 - 마운트](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}, [프록시 뒤편에서](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}에서 보았듯이 WSGI 응용 프로그램들을 마운트 할 수 있습니다.
 
-`WSGIMiddleware`를 사용하여 WSGI 응용 프로그램(예: Flask, Django 등)을 감쌀 수 있습니다.
+이를 위해 `WSGIMiddleware`를 사용해 WSGI 응용 프로그램(예: Flask, Django 등)을 감쌀 수 있습니다.
 
-## `WSGIMiddleware` 사용하기
+## `WSGIMiddleware` 사용하기 { #using-wsgimiddleware }
 
 `WSGIMiddleware`를 불러와야 합니다.
 
@@ -12,9 +12,9 @@
 
 그 후, 해당 경로에 마운트합니다.
 
-{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001.py hl[2:3,23] *}
+{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[2:3,3] *}
 
-## 확인하기
+## 확인하기 { #check-it }
 
 이제 `/v1/` 경로에 있는 모든 요청은 Flask 응용 프로그램에서 처리됩니다.
 
@@ -26,7 +26,7 @@
 Hello, World from Flask!
 ```
 
-그리고 다음으로 이동하면 <a href="http://localhost:8000/v2" class="external-link" target="_blank">http://localhost:8000/v2</a> Flask의 응답을 볼 수 있습니다:
+그리고 다음으로 이동하면 <a href="http://localhost:8000/v2" class="external-link" target="_blank">http://localhost:8000/v2</a> **FastAPI**의 응답을 볼 수 있습니다:
 
 ```JSON
 {

docs/ko/docs/benchmarks.md

@@ -1,10 +1,10 @@
-# 벤치마크
+# 벤치마크 { #benchmarks }
 
-독립적인 TechEmpower 벤치마크에 따르면 **FastAPI** 애플리케이션이 Uvicorn을 사용하여 <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">가장 빠른 Python 프레임워크 중 하나</a>로 실행되며, Starlette와 Uvicorn 자체(내부적으로 FastAPI가 사용하는 도구)보다 조금 아래에 위치합니다.
+독립적인 TechEmpower 벤치마크에 따르면 **FastAPI** 애플리케이션이 Uvicorn을 사용하여 <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">사용 가능한 가장 빠른 Python 프레임워크 중 하나</a>로 실행되며, Starlette와 Uvicorn 자체(내부적으로 FastAPI가 사용하는 도구)보다 조금 아래에 위치합니다.
 
 그러나 벤치마크와 비교를 확인할 때 다음 사항을 염두에 두어야 합니다.
 
-## 벤치마크와 속도
+## 벤치마크와 속도 { #benchmarks-and-speed }
 
 벤치마크를 확인할 때, 일반적으로 여러 가지 유형의 도구가 동등한 것으로 비교되는 것을 볼 수 있습니다.
 
@@ -16,7 +16,7 @@
 
 * **Uvicorn**: ASGI 서버
     * **Starlette**: (Uvicorn 사용) 웹 마이크로 프레임워크
-        * **FastAPI**: (Starlette 사용) API 구축을 위한 데이터 검증 등 여러 추가 기능이 포함된 API 마이크로 프레임워크
+        * **FastAPI**: (Starlette 사용) 데이터 검증 등 API를 구축하기 위한 여러 추가 기능이 포함된 API 마이크로 프레임워크
 
 * **Uvicorn**:
     * 서버 자체 외에는 많은 추가 코드가 없기 때문에 최고의 성능을 발휘합니다.
@@ -29,6 +29,6 @@
 * **FastAPI**:
     * Starlette가 Uvicorn을 사용하므로 Uvicorn보다 빨라질 수 없는 것과 마찬가지로, **FastAPI**는 Starlette를 사용하므로 더 빠를 수 없습니다.
     * FastAPI는 Starlette에 추가적으로 더 많은 기능을 제공합니다. API를 구축할 때 거의 항상 필요한 데이터 검증 및 직렬화와 같은 기능들이 포함되어 있습니다. 그리고 이를 사용하면 문서 자동화 기능도 제공됩니다(문서 자동화는 응용 프로그램 실행 시 오버헤드를 추가하지 않고 시작 시 생성됩니다).
-    * FastAPI를 사용하지 않고 직접 Starlette(또는 Sanic, Flask, Responder 등)를 사용했다면 데이터 검증 및 직렬화를 직접 구현해야 합니다. 따라서 최종 응용 프로그램은 FastAPI를 사용한 것과 동일한 오버헤드를 가지게 될 것입니다. 많은 경우 데이터 검증 및 직렬화가 응용 프로그램에서 작성된 코드 중 가장 많은 부분을 차지합니다.
-    * 따라서 FastAPI를 사용함으로써 개발 시간, 버그, 코드 라인을 줄일 수 있으며, FastAPI를 사용하지 않았을 때와 동일하거나 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다(코드에서 모두 구현해야 하기 때문에).
-    * FastAPI를 비교할 때는 Flask-apispec, NestJS, Molten 등 데이터 검증, 직렬화 및 문서화가 통합된 자동 데이터 검증, 직렬화 및 문서화를 제공하는 웹 응용 프로그램 프레임워크(또는 도구 집합)와 비교하세요.
+    * FastAPI를 사용하지 않고 직접 Starlette(또는 다른 도구, 예: Sanic, Flask, Responder 등)를 사용했다면 데이터 검증 및 직렬화를 직접 구현해야 합니다. 따라서 최종 응용 프로그램은 FastAPI를 사용한 것과 동일한 오버헤드를 가지게 될 것입니다. 많은 경우 데이터 검증 및 직렬화가 응용 프로그램에서 작성된 코드 중 가장 많은 부분을 차지합니다.
+    * 따라서 FastAPI를 사용함으로써 개발 시간, 버그, 코드 라인을 줄일 수 있으며, FastAPI를 사용하지 않았을 때와 동일한 성능(또는 더 나은 성능)을 얻을 수 있을 것입니다(코드에서 모두 구현해야 하기 때문에).
+    * FastAPI를 비교할 때는 Flask-apispec, NestJS, Molten 등 데이터 검증, 직렬화 및 문서화를 제공하는 웹 애플리케이션 프레임워크(또는 도구 집합)와 비교하세요. 통합된 자동 데이터 검증, 직렬화 및 문서화를 제공하는 프레임워크입니다.

docs/ko/docs/deployment/cloud.md

@@ -1,13 +1,24 @@
-# FastAPI를 클라우드 제공업체에서 배포하기
+# 클라우드 제공업체에서 FastAPI 배포하기 { #deploy-fastapi-on-cloud-providers }
 
 사실상 거의 **모든 클라우드 제공업체**를 사용하여 여러분의 FastAPI 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
 
 대부분의 경우, 주요 클라우드 제공업체에서는 FastAPI를 배포할 수 있도록 가이드를 제공합니다.
 
-## 클라우드 제공업체 - 후원자들
+## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }
 
-몇몇 클라우드 제공업체들은 [**FastAPI를 후원하며**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author){.internal-link target=_blank} ✨, 이를 통해 FastAPI와 FastAPI **생태계**가 지속적이고 건전한 **발전**을 할 수 있습니다.
+**<a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">FastAPI Cloud</a>**는 **FastAPI**를 만든 동일한 작성자와 팀이 구축했습니다.
 
-이는 FastAPI와 **커뮤니티** (여러분)에 대한 진정한 헌신을 보여줍니다. 그들은 여러분에게 **좋은 서비스**를 제공할 뿐 만이 아니라 여러분이 **훌륭하고 건강한 프레임워크인** FastAPI 를 사용하길 원하기 때문입니다. 🙇
+최소한의 노력으로 API를 **구축**, **배포**, **접근**하는 과정을 간소화합니다.
 
-아래와 같은 서비스를 사용해보고 각 서비스의 가이드를 따를 수도 있습니다.
+FastAPI로 앱을 빌드할 때의 동일한 **개발자 경험**을 클라우드에 **배포**하는 데에도 제공합니다. 🎉
+
+FastAPI Cloud는 *FastAPI and friends* 오픈 소스 프로젝트의 주요 후원자이자 자금 제공자입니다. ✨
+
+## 클라우드 제공업체 - 후원자들 { #cloud-providers-sponsors }
+
+다른 몇몇 클라우드 제공업체들도 ✨ [**FastAPI를 후원합니다**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author){.internal-link target=_blank} ✨. 🙇
+
+가이드를 따라 하고 서비스를 사용해보기 위해 이들도 고려해볼 수 있습니다:
+
+* <a href="https://docs.render.com/deploy-fastapi?utm_source=deploydoc&utm_medium=referral&utm_campaign=fastapi" class="external-link" target="_blank">Render</a>
+* <a href="https://docs.railway.com/guides/fastapi?utm_medium=integration&utm_source=docs&utm_campaign=fastapi" class="external-link" target="_blank">Railway</a>

docs/ko/docs/deployment/docker.md

@@ -1,17 +1,17 @@
-# 컨테이너의 FastAPI - 도커
+# 컨테이너의 FastAPI - 도커 { #fastapi-in-containers-docker }
 
-FastAPI 어플리케이션을 배포할 때 일반적인 접근 방법은 **리눅스 컨테이너 이미지**를 생성하는 것입니다. 이 방법은 주로 <a href="https://www.docker.com/" class="external-link" target="_blank">**도커**</a>를 사용해 이루어집니다. 그런 다음 해당 컨테이너 이미지를 몇가지 방법으로 배포할 수 있습니다.
+FastAPI 애플리케이션을 배포할 때 일반적인 접근 방법은 **리눅스 컨테이너 이미지**를 빌드하는 것입니다. 보통 <a href="https://www.docker.com/" class="external-link" target="_blank">**Docker**</a>를 사용해 수행합니다. 그런 다음 해당 컨테이너 이미지를 몇 가지 가능한 방법 중 하나로 배포할 수 있습니다.
 
-리눅스 컨테이너를 사용하는 데에는 **보안**, **반복 가능성**, **단순함** 등의 장점이 있습니다.
+리눅스 컨테이너를 사용하면 **보안**, **재현 가능성**, **단순함** 등 여러 장점이 있습니다.
 
 /// tip | 팁
 
-시간에 쫓기고 있고 이미 이런것들을 알고 있다면 [`Dockerfile`👇](#build-a-docker-image-for-fastapi)로 점프할 수 있습니다.
+시간이 없고 이미 이런 내용들을 알고 계신가요? 아래의 [`Dockerfile` 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi)로 이동하세요.
 
 ///
 
 <details>
-<summary>도커파일 미리보기 👀</summary>
+<summary>Dockerfile Preview 👀</summary>
 
 ```Dockerfile
 FROM python:3.9
@@ -24,128 +24,125 @@ RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
 
 COPY ./app /code/app
 
-CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
+CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"]
 
 # If running behind a proxy like Nginx or Traefik add --proxy-headers
-# CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80", "--proxy-headers"]
+# CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80", "--proxy-headers"]
 ```
 
 </details>
 
-## 컨테이너란
+## 컨테이너란 { #what-is-a-container }
 
-컨테이너(주로 리눅스 컨테이너)는 어플리케이션의 의존성과 필요한 파일들을 모두 패키징하는 매우 **가벼운** 방법입니다. 컨테이너는 같은 시스템에 있는 다른 컨테이너(다른 어플리케이션이나 요소들)와 독립적으로 유지됩니다.
+컨테이너(주로 리눅스 컨테이너)는 모든 의존성과 필요한 파일을 포함해 애플리케이션을 패키징하면서, 같은 시스템의 다른 컨테이너(다른 애플리케이션이나 컴포넌트)와는 분리된 상태로 유지할 수 있는 매우 **가벼운** 방법입니다.
 
-리눅스 컨테이너는 호스트(머신, 가상 머신, 클라우드 서버 등)와 같은 리눅스 커널을 사용해 실행됩니다. 이말은 리눅스 컨테이너가 (전체 운영체제를 모방하는 다른 가상 머신과 비교했을 때) 매우 가볍다는 것을 의미합니다.
+리눅스 컨테이너는 호스트(머신, 가상 머신, 클라우드 서버 등)와 같은 리눅스 커널을 사용해 실행됩니다. 즉, 전체 운영체제를 에뮬레이션하는 완전한 가상 머신에 비해 매우 가볍습니다.
 
-이 방법을 통해, 컨테이너는 직접 프로세스를 실행하는 것과 비슷한 정도의 **적은 자원**을 소비합니다 (가상 머신은 훨씬 많은 자원을 소비할 것입니다).
+이 방식으로 컨테이너는 프로세스를 직접 실행하는 것과 비슷한 수준의 **적은 자원**을 소비합니다(가상 머신은 훨씬 더 많은 자원을 소비합니다).
 
-컨테이너는 또한 그들만의 **독립된** 실행 프로세스 (일반적으로 하나의 프로세스로 충분합니다), 파일 시스템, 그리고 네트워크를 가지므로 배포, 보안, 개발 및 기타 과정을 단순화 합니다.
+또한 컨테이너는 자체적인 **격리된** 실행 프로세스(보통 하나의 프로세스), 파일 시스템, 네트워크를 가지므로 배포, 보안, 개발 등을 단순화합니다.
 
-## 컨테이너 이미지란
+## 컨테이너 이미지란 { #what-is-a-container-image }
 
-**컨테이너**는 **컨테이너 이미지**를 실행한 것 입니다.
+**컨테이너**는 **컨테이너 이미지**에서 실행됩니다.
 
-컨테이너 이미지란 컨테이너에 필요한 모든 파일, 환경 변수 그리고 디폴트 명령/프로그램의 **정적** 버전입니다. 여기서 **정적**이란 말은 컨테이너 **이미지**가 작동되거나 실행되지 않으며, 단지 패키지 파일과 메타 데이터라는 것을 의미합니다.
+컨테이너 이미지는 컨테이너에 있어야 하는 모든 파일, 환경 변수, 기본 명령/프로그램의 **정적** 버전입니다. 여기서 **정적**이라는 것은 컨테이너 **이미지**가 실행 중이거나 수행되는 것이 아니라, 패키징된 파일과 메타데이터일 뿐이라는 뜻입니다.
 
-저장된 정적 컨텐츠인 **컨테이너 이미지**와 대조되게, **컨테이너**란 보통 실행될 수 있는 작동 인스턴스를 의미합니다.
+저장된 정적 콘텐츠인 "**컨테이너 이미지**"와 달리, "**컨테이너**"는 보통 실행 중인 인스턴스, 즉 **실행되는** 대상을 의미합니다.
 
-**컨테이너**가 (**컨테이너 이미지**로 부터) 시작되고 실행되면, 컨테이너는 파일이나 환경 변수를 생성하거나 변경할 수 있습니다. 이러한 변화는 오직 컨테이너에서만 존재하며, 그 기반이 되는 컨테이너 이미지에는 지속되지 않습니다 (즉 디스크에는 저장되지 않습니다).
+**컨테이너**가 시작되어 실행 중이면(**컨테이너 이미지**로부터 시작됨) 파일, 환경 변수 등을 생성하거나 변경할 수 있습니다. 이러한 변경은 해당 컨테이너에만 존재하며, 기반이 되는 컨테이너 이미지에는 지속되지 않습니다(디스크에 저장되지 않습니다).
 
-컨테이너 이미지는 **프로그램** 파일과 컨텐츠, 즉 `python`과 어떤 파일 `main.py`에 비교할 수 있습니다.
+컨테이너 이미지는 **프로그램** 파일과 그 콘텐츠, 예를 들어 `python`과 어떤 파일 `main.py`에 비유할 수 있습니다.
 
-그리고 (**컨테이너 이미지**와 대비해서) **컨테이너**는 이미지의 실제 실행 인스턴스로 **프로세스**에 비교할 수 있습니다. 사실, 컨테이너는 **프로세스 러닝**이 있을 때만 실행됩니다 (그리고 보통 하나의 프로세스 입니다). 컨테이너는 내부에서 실행되는 프로세스가 없으면 종료됩니다.
+그리고 **컨테이너** 자체는(**컨테이너 이미지**와 달리) 이미지의 실제 실행 인스턴스로서 **프로세스**에 비유할 수 있습니다. 실제로 컨테이너는 **실행 중인 프로세스**가 있을 때만 실행됩니다(보통 단일 프로세스입니다). 컨테이너 내부에 실행 중인 프로세스가 없으면 컨테이너는 중지됩니다.
 
-## 컨테이너 이미지
+## 컨테이너 이미지 { #container-images }
 
-도커는 **컨테이너 이미지**와 **컨테이너**를 생성하고 관리하는데 주요 도구 중 하나가 되어왔습니다.
+Docker는 **컨테이너 이미지**와 **컨테이너**를 생성하고 관리하는 주요 도구 중 하나입니다.
 
-그리고 <a href="https://hub.docker.com/" class="external-link" target="_blank">도커 허브</a>에 다양한 도구, 환경, 데이터베이스, 그리고 어플리케이션에 대해 미리 만들어진 **공식 컨테이너 이미지**가 공개되어 있습니다.
+또한 <a href="https://hub.docker.com/" class="external-link" target="_blank">Docker Hub</a>에는 다양한 도구, 환경, 데이터베이스, 애플리케이션을 위한 미리 만들어진 **공식 컨테이너 이미지**가 공개되어 있습니다.
 
-예를 들어, 공식 <a href="https://hub.docker.com/_/python" class="external-link" target="_blank">파이썬 이미지</a>가 있습니다.
+예를 들어, 공식 <a href="https://hub.docker.com/_/python" class="external-link" target="_blank">Python Image</a>가 있습니다.
 
-또한 다른 대상, 예를 들면 데이터베이스를 위한 이미지들도 있습니다:
+그리고 데이터베이스 등 다양한 용도의 다른 이미지도 많이 있습니다. 예를 들면:
 
 * <a href="https://hub.docker.com/_/postgres" class="external-link" target="_blank">PostgreSQL</a>
 * <a href="https://hub.docker.com/_/mysql" class="external-link" target="_blank">MySQL</a>
 * <a href="https://hub.docker.com/_/mongo" class="external-link" target="_blank">MongoDB</a>
 * <a href="https://hub.docker.com/_/redis" class="external-link" target="_blank">Redis</a> 등
 
-미리 만들어진 컨테이너 이미지를 사용하면 서로 다른 도구들을 **결합**하기 쉽습니다. 대부분의 경우에, **공식 이미지들**을 사용하고 환경 변수를 통해 설정할 수 있습니다.
+미리 만들어진 컨테이너 이미지를 사용하면 서로 다른 도구를 **결합**하고 사용하기가 매우 쉽습니다. 예를 들어 새로운 데이터베이스를 시험해 볼 때도 그렇습니다. 대부분의 경우 **공식 이미지**를 사용하고, 환경 변수로 설정만 하면 됩니다.
 
-이런 방법으로 대부분의 경우에 컨테이너와 도커에 대해 배울 수 있으며 다양한 도구와 요소들에 대한 지식을 재사용할 수 있습니다.
+이렇게 하면 많은 경우 컨테이너와 Docker를 학습하고, 그 지식을 여러 다른 도구와 컴포넌트에 재사용할 수 있습니다.
 
-따라서, 서로 다른 **다중 컨테이너**를 생성한 다음 이들을 연결할 수 있습니다. 예를 들어 데이터베이스, 파이썬 어플리케이션, 리액트 프론트엔드 어플리케이션을 사용하는 웹 서버에 대한 컨테이너를 만들어 이들의 내부 네트워크로 각 컨테이너를 연결할 수 있습니다.
+따라서 데이터베이스, Python 애플리케이션, React 프론트엔드 애플리케이션이 있는 웹 서버 등 서로 다른 것들을 담은 **여러 컨테이너**를 실행하고 내부 네트워크를 통해 연결할 수 있습니다.
 
-모든 컨테이너 관리 시스템(도커나 쿠버네티스)은 이러한 네트워킹 특성을 포함하고 있습니다.
+Docker나 Kubernetes 같은 모든 컨테이너 관리 시스템에는 이러한 네트워킹 기능이 통합되어 있습니다.
 
-## 컨테이너와 프로세스
+## 컨테이너와 프로세스 { #containers-and-processes }
 
-**컨테이너 이미지**는 보통 **컨테이너**를 시작하기 위해 필요한 메타데이터와 디폴트 커맨드/프로그램과 그 프로그램에 전달하기 위한 파라미터들을 포함합니다. 이는 커맨드 라인에서 프로그램을 실행할 때 필요한 값들과 유사합니다.
+**컨테이너 이미지**는 보통 **컨테이너**가 시작될 때 실행되어야 하는 기본 프로그램/명령과 해당 프로그램에 전달할 매개변수를 메타데이터에 포함합니다. 커맨드 라인에서 실행할 때와 매우 유사합니다.
 
-**컨테이너**가 시작되면, 해당 커맨드/프로그램이 실행됩니다 (그러나 다른 커맨드/프로그램을 실행하도록 오버라이드 할 수 있습니다).
+**컨테이너**가 시작되면 해당 명령/프로그램을 실행합니다(다만 오버라이드하여 다른 명령/프로그램을 실행하게 할 수도 있습니다).
 
-컨테이너는 **메인 프로세스**(커맨드 또는 프로그램)이 실행되는 동안 실행됩니다.
+컨테이너는 **메인 프로세스**(명령 또는 프로그램)가 실행되는 동안 실행됩니다.
 
-컨테이너는 일반적으로 **단일 프로세스**를 가지고 있지만, 메인 프로세스의 서브 프로세스를 시작하는 것도 가능하며, 이 방법으로 하나의 컨테이너에 **다중 프로세스**를 가질 수 있습니다.
+컨테이너는 보통 **단일 프로세스**를 가지지만, 메인 프로세스에서 서브프로세스를 시작할 수도 있으며, 그러면 같은 컨테이너에 **여러 프로세스**가 존재하게 됩니다.
 
-그러나 **최소한 하나의 실행중인 프로세스**를 가지지 않고서는 실행중인 컨테이너를 가질 수 없습니다. 만약 메인 프로세스가 중단되면, 컨테이너도 중단됩니다.
+하지만 **최소 하나의 실행 중인 프로세스** 없이 실행 중인 컨테이너를 가질 수는 없습니다. 메인 프로세스가 중지되면 컨테이너도 중지됩니다.
 
-## FastAPI를 위한 도커 이미지 빌드하기
+## FastAPI를 위한 도커 이미지 빌드하기 { #build-a-docker-image-for-fastapi }
 
-이제 무언가를 만들어 봅시다! 🚀
+좋습니다, 이제 무언가를 만들어 봅시다! 🚀
 
-**공식 파이썬** 이미지에 기반하여, FastAPI를 위한 **도커 이미지**를 **맨 처음부터** 생성하는 방법을 보이겠습니다.
+**공식 Python** 이미지에 기반하여 FastAPI용 **Docker 이미지**를 **처음부터** 빌드하는 방법을 보여드리겠습니다.
 
-**대부분의 경우**에 다음과 같은 것들을 하게 됩니다. 예를 들면:
+이는 **대부분의 경우**에 하고 싶은 방식입니다. 예를 들면:
 
-* **쿠버네티스** 또는 유사한 도구 사용하기
-* **라즈베리 파이**로 실행하기
-* 컨테이너 이미지를 실행할 클라우드 서비스 사용하기 등
+* **Kubernetes** 또는 유사한 도구를 사용할 때
+* **Raspberry Pi**에서 실행할 때
+* 컨테이너 이미지를 대신 실행해주는 클라우드 서비스를 사용할 때 등
 
-### 요구 패키지
+### 패키지 요구사항 { #package-requirements }
 
-일반적으로는 어플리케이션의 특정 파일을 위한 **패키지 요구 조건**이 있을 것입니다.
+보통 애플리케이션의 **패키지 요구사항**을 어떤 파일에 적어 둡니다.
 
-그 요구 조건을 **설치**하는 방법은 여러분이 사용하는 도구에 따라 다를 것입니다.
+이는 주로 그 요구사항을 **설치**하는 데 사용하는 도구에 따라 달라집니다.
 
-가장 일반적인 방법은 패키지 이름과 버전이 줄 별로 기록된 `requirements.txt` 파일을 만드는 것입니다.
+가장 일반적인 방법은 패키지 이름과 버전을 한 줄에 하나씩 적어 둔 `requirements.txt` 파일을 사용하는 것입니다.
 
-버전의 범위를 설정하기 위해서는 [FastAPI 버전들에 대하여](versions.md){.internal-link target=_blank}에 쓰여진 것과 같은 아이디어를 사용합니다.
+버전 범위를 설정할 때는 [FastAPI 버전들에 대하여](versions.md){.internal-link target=_blank}에서 읽은 것과 같은 아이디어를 사용하면 됩니다.
 
-예를 들어, `requirements.txt` 파일은 다음과 같을 수 있습니다:
+예를 들어 `requirements.txt`는 다음과 같을 수 있습니다:
 
 ```
-fastapi>=0.68.0,<0.69.0
-pydantic>=1.8.0,<2.0.0
-uvicorn>=0.15.0,<0.16.0
+fastapi[standard]>=0.113.0,<0.114.0
+pydantic>=2.7.0,<3.0.0
 ```
 
-그리고 일반적으로 패키지 종속성은 `pip`로 설치합니다. 예를 들어:
+그리고 보통 `pip`로 패키지 의존성을 설치합니다. 예를 들면:
 
 <div class="termy">
 
 ```console
 $ pip install -r requirements.txt
 ---> 100%
-Successfully installed fastapi pydantic uvicorn
+Successfully installed fastapi pydantic
 ```
 
 </div>
 
 /// info | 정보
 
-패키지 종속성을 정의하고 설치하기 위한 방법과 도구는 다양합니다.
-
-나중에 아래 세션에서 Poetry를 사용한 예시를 보이겠습니다. 👇
+패키지 의존성을 정의하고 설치하는 다른 형식과 도구도 있습니다.
 
 ///
 
-### **FastAPI** 코드 생성하기
+### **FastAPI** 코드 생성하기 { #create-the-fastapi-code }
 
-* `app` 디렉터리를 생성하고 이동합니다.
-* 빈 파일 `__init__.py`을 생성합니다.
-* 다음과 같은 `main.py`을 생성합니다:
+* `app` 디렉터리를 만들고 들어갑니다.
+* 빈 파일 `__init__.py`를 만듭니다.
+* 다음 내용으로 `main.py` 파일을 만듭니다:
 
 ```Python
 from typing import Union
@@ -165,79 +162,109 @@ def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
-### 도커파일
+### Dockerfile { #dockerfile }
 
-이제 같은 프로젝트 디렉터리에 다음과 같은 파일 `Dockerfile`을 생성합니다:
+이제 같은 프로젝트 디렉터리에 다음 내용으로 `Dockerfile` 파일을 만듭니다:
 
 ```{ .dockerfile .annotate }
-# (1)
+# (1)!
 FROM python:3.9
 
-# (2)
+# (2)!
 WORKDIR /code
 
-# (3)
+# (3)!
 COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
 
-# (4)
+# (4)!
 RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
 
-# (5)
+# (5)!
 COPY ./app /code/app
 
-# (6)
-CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
+# (6)!
+CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"]
 ```
 
-1. 공식 파이썬 베이스 이미지에서 시작합니다.
+1. 공식 Python 베이스 이미지에서 시작합니다.
 
-2. 현재 워킹 디렉터리를 `/code`로 설정합니다.
+2. 현재 작업 디렉터리를 `/code`로 설정합니다.
 
-    여기에 `requirements.txt` 파일과 `app` 디렉터리를 위치시킬 것입니다.
+    여기에 `requirements.txt` 파일과 `app` 디렉터리를 둘 것입니다.
 
-3. 요구 조건과 파일을 `/code` 디렉터리로 복사합니다.
+3. 요구사항 파일을 `/code` 디렉터리로 복사합니다.
 
-    처음에는 **오직** 요구 조건이 필요한 파일만 복사하고, 이외의 코드는 그대로 둡니다.
+    처음에는 요구사항 파일만 **단독으로** 복사하고, 나머지 코드는 복사하지 않습니다.
 
-    이 파일이 **자주 바뀌지 않기 때문에**, 도커는 파일을 탐지하여 이 단계의 **캐시**를 사용하여 다음 단계에서도 캐시를 사용할 수 있도록 합니다.
+    이 파일은 **자주 바뀌지 않기** 때문에 Docker는 이를 감지하여 이 단계에서 **캐시**를 사용하고, 다음 단계에서도 캐시를 사용할 수 있게 해줍니다.
 
-4. 요구 조건 파일에 있는 패키지 종속성을 설치합니다.
+4. 요구사항 파일에 있는 패키지 의존성을 설치합니다.
 
-    `--no-cache-dir` 옵션은 `pip`에게 다운로드한 패키지들을 로컬 환경에 저장하지 않도록 전달합니다. 이는 마치 같은 패키지를 설치하기 위해 오직 `pip`만 다시 실행하면 될 것 같지만, 컨테이너로 작업하는 경우 그렇지는 않습니다.
+    `--no-cache-dir` 옵션은 `pip`가 다운로드한 패키지를 로컬에 저장하지 않도록 합니다. 이는 `pip`가 같은 패키지를 설치하기 위해 다시 실행될 때만 의미가 있지만, 컨테이너 작업에서는 그렇지 않기 때문입니다.
 
-    /// note | 노트
+    /// note | 참고
 
-    `--no-cache-dir` 는 오직 `pip`와 관련되어 있으며, 도커나 컨테이너와는 무관합니다.
+    `--no-cache-dir`는 `pip`에만 관련되어 있으며 Docker나 컨테이너와는 관련이 없습니다.
 
     ///
 
-    `--upgrade` 옵션은 `pip`에게 설치된 패키지들을 업데이트하도록 합니다.
+    `--upgrade` 옵션은 이미 설치된 패키지가 있다면 `pip`가 이를 업그레이드하도록 합니다.
 
-    이전 단계에서 파일을 복사한 것이 **도커 캐시**에 의해 탐지되기 때문에, 이 단계에서도 가능한 한 **도커 캐시**를 사용하게 됩니다.
+    이전 단계에서 파일을 복사한 것이 **Docker 캐시**에 의해 감지될 수 있으므로, 이 단계에서도 가능하면 **Docker 캐시를 사용**합니다.
 
-    이 단계에서 캐시를 사용하면 **매번** 모든 종속성을 다운로드 받고 설치할 필요가 없어, 개발 과정에서 이미지를 지속적으로 생성하는 데에 드는 **시간**을 많이 **절약**할 수 있습니다.
+    이 단계에서 캐시를 사용하면 개발 중에 이미지를 반복해서 빌드할 때, 의존성을 **매번 다운로드하고 설치하는** 대신 많은 **시간**을 **절약**할 수 있습니다.
 
-5. `/code` 디렉터리에 `./app` 디렉터리를 복사합니다.
+5. `./app` 디렉터리를 `/code` 디렉터리 안으로 복사합니다.
 
-    **자주 변경되는** 모든 코드를 포함하고 있기 때문에, 도커 **캐시**는 이 단계나 **이후의 단계에서** 잘 사용되지 않습니다.
+    이 디렉터리에는 **가장 자주 변경되는** 코드가 모두 포함되어 있으므로, Docker **캐시**는 이 단계나 **이후 단계들**에서는 쉽게 사용되지 않습니다.
 
-    그러므로 컨테이너 이미지 빌드 시간을 최적화하기 위해 `Dockerfile`의 **거의 끝 부분**에 입력하는 것이 중요합니다.
+    따라서 컨테이너 이미지 빌드 시간을 최적화하려면 `Dockerfile`의 **끝부분 근처**에 두는 것이 중요합니다.
 
-6. `uvicorn` 서버를 실행하기 위해 **커맨드**를 설정합니다.
+6. 내부적으로 Uvicorn을 사용하는 `fastapi run`을 사용하도록 **명령**을 설정합니다.
 
-    `CMD`는 문자열 리스트를 입력받고, 각 문자열은 커맨드 라인의 각 줄에 입력할 문자열입니다.
+    `CMD`는 문자열 리스트를 받으며, 각 문자열은 커맨드 라인에서 공백으로 구분해 입력하는 항목들입니다.
 
-    이 커맨드는 **현재 워킹 디렉터리**에서 실행되며, 이는 위에서 `WORKDIR /code`로 설정한 `/code` 디렉터리와 같습니다.
-
-    프로그램이 `/code`에서 시작하고 그 속에 `./app` 디렉터리가 여러분의 코드와 함께 들어있기 때문에, **Uvicorn**은 이를 보고 `app`을 `app.main`으로부터 **불러 올** 것입니다.
+    이 명령은 **현재 작업 디렉터리**에서 실행되며, 이는 위에서 `WORKDIR /code`로 설정한 `/code` 디렉터리와 같습니다.
 
 /// tip | 팁
 
-각 코드 라인을 코드의 숫자 버블을 클릭하여 리뷰할 수 있습니다. 👆
+코드의 각 숫자 버블을 클릭해 각 줄이 하는 일을 확인하세요. 👆
 
 ///
 
-이제 여러분은 다음과 같은 디렉터리 구조를 가지고 있을 것입니다:
+/// warning | 경고
+
+아래에서 설명하는 것처럼 `CMD` 지시어는 **항상** **exec form**을 사용해야 합니다.
+
+///
+
+#### `CMD` 사용하기 - Exec Form { #use-cmd-exec-form }
+
+Docker 지시어 <a href="https://docs.docker.com/reference/dockerfile/#cmd" class="external-link" target="_blank">`CMD`</a>는 두 가지 형식으로 작성할 수 있습니다:
+
+✅ **Exec** form:
+
+```Dockerfile
+# ✅ Do this
+CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"]
+```
+
+⛔️ **Shell** form:
+
+```Dockerfile
+# ⛔️ Don't do this
+CMD fastapi run app/main.py --port 80
+```
+
+FastAPI가 정상적으로 종료(graceful shutdown)되고 [lifespan 이벤트](../advanced/events.md){.internal-link target=_blank}가 트리거되도록 하려면, 항상 **exec** form을 사용하세요.
+
+자세한 내용은 <a href="https://docs.docker.com/reference/dockerfile/#shell-and-exec-form" class="external-link" target="_blank">shell and exec form에 대한 Docker 문서</a>를 참고하세요.
+
+이는 `docker compose`를 사용할 때 꽤 눈에 띌 수 있습니다. 좀 더 기술적인 상세 내용은 Docker Compose FAQ 섹션을 참고하세요: <a href="https://docs.docker.com/compose/faq/#why-do-my-services-take-10-seconds-to-recreate-or-stop" class="external-link" target="_blank">Why do my services take 10 seconds to recreate or stop?</a>.
+
+#### 디렉터리 구조 { #directory-structure }
+
+이제 다음과 같은 디렉터리 구조가 되어야 합니다:
 
 ```
 .
@@ -248,51 +275,51 @@ CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
 └── requirements.txt
 ```
 
-#### TLS 종료 프록시의 배후
+#### TLS 종료 프록시의 배후 { #behind-a-tls-termination-proxy }
 
-만약 여러분이 컨테이너를 Nginx 또는 Traefik과 같은 TLS 종료 프록시 (로드 밸런서) 뒤에서 실행하고 있다면, `--proxy-headers` 옵션을 더하는 것이 좋습니다. 이 옵션은 Uvicorn에게 어플리케이션이 HTTPS 등의 뒤에서 실행되고 있으므로 프록시에서 전송된 헤더를 신뢰할 수 있다고 알립니다.
+Nginx나 Traefik 같은 TLS 종료 프록시(로드 밸런서) 뒤에서 컨테이너를 실행하고 있다면 `--proxy-headers` 옵션을 추가하세요. 이 옵션은 (FastAPI CLI를 통해) Uvicorn에게 해당 프록시가 보낸 헤더를 신뢰하도록 하여, 애플리케이션이 HTTPS 뒤에서 실행 중임을 알게 합니다.
 
 ```Dockerfile
-CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--proxy-headers", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
+CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--proxy-headers", "--port", "80"]
 ```
 
-#### 도커 캐시
+#### 도커 캐시 { #docker-cache }
 
-이 `Dockerfile`에는 중요한 트릭이 있는데, 처음에는 **의존성이 있는 파일만** 복사하고, 나머지 코드는 그대로 둡니다. 왜 이런 방법을 써야하는지 설명하겠습니다.
+이 `Dockerfile`에는 중요한 트릭이 있습니다. 먼저 **의존성 파일만** 복사하고, 나머지 코드는 복사하지 않는 것입니다. 왜 그런지 설명하겠습니다.
 
 ```Dockerfile
 COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
 ```
 
-도커와 다른 도구들은 컨테이너 이미지를 **증가하는 방식으로 빌드**합니다. `Dockerfile`의 맨 윗 부분부터 시작해, 레이어 위에 새로운 레이어를 더하는 방식으로, `Dockerfile`의 각 지시 사항으로 부터 생성된 어떤 파일이든  더해갑니다.
+Docker와 다른 도구들은 `Dockerfile`의 위에서부터 시작해, 각 지시어가 만든 파일을 포함하며 **레이어를 하나씩 위에 쌓는 방식으로** 컨테이너 이미지를 **점진적으로** 빌드합니다.
 
-도커 그리고 이와 유사한 도구들은 이미지 생성 시에 **내부 캐시**를 사용합니다. 만약 어떤 파일이 마지막으로 컨테이너 이미지를 빌드한 때로부터 바뀌지 않았다면, 파일을 다시 복사하여 새로운 레이어를 처음부터 생성하는 것이 아니라, 마지막에 생성했던 **같은 레이어를 재사용**합니다.
+Docker와 유사한 도구들은 이미지를 빌드할 때 **내부 캐시**도 사용합니다. 어떤 파일이 마지막으로 컨테이너 이미지를 빌드했을 때부터 바뀌지 않았다면, 파일을 다시 복사하고 새 레이어를 처음부터 만드는 대신, 이전에 만든 **같은 레이어를 재사용**합니다.
 
-단지 파일 복사를 지양하는 것으로 효율이 많이 향상되는 것은 아니지만, 그 단계에서 캐시를 사용했기 때문에, **다음 단계에서도 마찬가지로 캐시를 사용**할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 의존성을 설치하는 지시 사항을 위한 캐시를 사용할 수 있습니다:
+파일 복사를 피하는 것만으로 큰 개선이 생기지는 않을 수 있지만, 해당 단계에서 캐시를 사용했기 때문에 **다음 단계에서도 캐시를 사용할 수** 있습니다. 예를 들어 다음과 같이 의존성을 설치하는 지시어에서 캐시를 사용할 수 있습니다:
 
 ```Dockerfile
 RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
 ```
 
-패키지를 포함하는 파일은 **자주 변경되지 않습니다**. 따라서 해당 파일만 복사하므로서, 도커는 그 단계의 **캐시를 사용**할 수 있습니다.
+패키지 요구사항 파일은 **자주 변경되지 않습니다**. 따라서 그 파일만 복사하면 Docker는 그 단계에서 **캐시를 사용할 수** 있습니다.
 
-그 다음으로, 도커는 **다음 단계에서** 의존성을 다운로드하고 설치하는 **캐시를 사용**할 수 있게 됩니다. 바로 이 과정에서 우리는 **많은 시간을 절약**하게 됩니다. ✨ ...그리고 기다리는 지루함도 피할 수 있습니다. 😪😆
+그리고 Docker는 그 다음 단계에서 의존성을 다운로드하고 설치할 때도 **캐시를 사용할 수** 있습니다. 바로 여기에서 **많은 시간을 절약**하게 됩니다. ✨ ...그리고 기다리며 지루해지는 것도 피할 수 있습니다. 😪😆
 
-패키지 의존성을 다운로드 받고 설치하는 데이는 **수 분이 걸릴 수 있지만**, **캐시**를 사용하면 최대 **수 초만에** 끝낼 수 있습니다.
+패키지 의존성을 다운로드하고 설치하는 데에는 **몇 분**이 걸릴 수 있지만, **캐시**를 사용하면 많아야 **몇 초**면 끝납니다.
 
-또한 여러분이 개발 과정에서 코드의 변경 사항이 반영되었는지 확인하기 위해 컨테이너 이미지를 계속해서 빌드하면, 절약된 시간은 축적되어 더욱 커질 것입니다.
+또한 개발 중에 코드 변경 사항이 동작하는지 확인하기 위해 컨테이너 이미지를 계속 빌드하게 되므로, 이렇게 절약되는 시간은 누적되어 상당히 커집니다.
 
-그리고 나서 `Dockerfile`의 거의 끝 부분에서, 모든 코드를 복사합니다. 이것이 **가장 빈번하게 변경**되는 부분이며, 대부분의 경우에 이 다음 단계에서는 캐시를 사용할 수 없기 때문에 가장 마지막에 둡니다.
+그 다음 `Dockerfile`의 끝부분 근처에서 모든 코드를 복사합니다. 이 부분은 **가장 자주 변경되는** 부분이므로, 거의 항상 이 단계 이후에는 캐시를 사용할 수 없기 때문에 끝부분에 둡니다.
 
 ```Dockerfile
 COPY ./app /code/app
 ```
 
-### 도커 이미지 생성하기
+### 도커 이미지 생성하기 { #build-the-docker-image }
 
-이제 모든 파일이 제자리에 있으니, 컨테이너 이미지를 빌드합니다.
+이제 모든 파일이 제자리에 있으니 컨테이너 이미지를 빌드해봅시다.
 
-* (여러분의 `Dockerfile`과 `app` 디렉터리가 위치한) 프로젝트 디렉터리로 이동합니다.
+* 프로젝트 디렉터리로 이동합니다(`Dockerfile`이 있고 `app` 디렉터리를 포함하는 위치).
 * FastAPI 이미지를 빌드합니다:
 
 <div class="termy">
@@ -307,13 +334,13 @@ $ docker build -t myimage .
 
 /// tip | 팁
 
-맨 끝에 있는 `.` 에 주목합시다. 이는 `./`와 동등하며, 도커에게 컨테이너 이미지를 빌드하기 위한 디렉터리를 알려줍니다.
+끝에 있는 `.`에 주목하세요. 이는 `./`와 동일하며, Docker에게 컨테이너 이미지를 빌드할 때 사용할 디렉터리를 알려줍니다.
 
-이 경우에는 현재 디렉터리(`.`)와 같습니다.
+이 경우 현재 디렉터리(`.`)입니다.
 
 ///
 
-### 도커 컨테이너 시작하기
+### 도커 컨테이너 시작하기 { #start-the-docker-container }
 
 * 여러분의 이미지에 기반하여 컨테이너를 실행합니다:
 
@@ -325,35 +352,35 @@ $ docker run -d --name mycontainer -p 80:80 myimage
 
 </div>
 
-## 체크하기
+## 확인하기 { #check-it }
 
-여러분의 도커 컨테이너 URL에서 실행 사항을 체크할 수 있습니다. 예를 들어: <a href="http://192.168.99.100/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/items/5?q=somequery</a> 또는 <a href="http://127.0.0.1/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/items/5?q=somequery</a> (또는 동일하게, 여러분의 도커 호스트를 이용해서 체크할 수도 있습니다).
+Docker 컨테이너의 URL에서 확인할 수 있어야 합니다. 예를 들어: <a href="http://192.168.99.100/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/items/5?q=somequery</a> 또는 <a href="http://127.0.0.1/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/items/5?q=somequery</a>(또는 Docker 호스트를 사용해 동등하게 확인할 수 있습니다).
 
-아래와 비슷한 것을 보게 될 것입니다:
+아래와 같은 것을 보게 될 것입니다:
 
 ```JSON
 {"item_id": 5, "q": "somequery"}
 ```
 
-## 인터랙티브 API 문서
+## 인터랙티브 API 문서 { #interactive-api-docs }
 
-이제 여러분은 <a href="http://192.168.99.100/docs" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/docs</a> 또는 <a href="http://127.0.0.1/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/docs</a>로 이동할 수 있습니다(또는, 여러분의 도커 호스트를 이용할 수 있습니다).
+이제 <a href="http://192.168.99.100/docs" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/docs</a> 또는 <a href="http://127.0.0.1/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/docs</a>(또는 Docker 호스트를 사용해 동등하게 접근)로 이동할 수 있습니다.
 
-여러분은 자동으로 생성된 인터랙티브 API(<a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank">Swagger UI</a>에서 제공된)를 볼 수 있습니다:
+자동으로 생성된 인터랙티브 API 문서(<a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank">Swagger UI</a> 제공)를 볼 수 있습니다:
 
 ![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png)
 
-## 대안 API 문서
+## 대안 API 문서 { #alternative-api-docs }
 
-또한 여러분은 <a href="http://192.168.99.100/redoc" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/redoc</a> 또는 <a href="http://127.0.0.1/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/redoc</a>으로 이동할 수 있습니다(또는, 여러분의 도커 호스트를 이용할 수 있습니다).
+또한 <a href="http://192.168.99.100/redoc" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/redoc</a> 또는 <a href="http://127.0.0.1/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/redoc</a>(또는 Docker 호스트를 사용해 동등하게 접근)로 이동할 수도 있습니다.
 
-여러분은 자동으로 생성된 대안 문서(<a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank">ReDoc</a>에서 제공된)를 볼 수 있습니다:
+대안 자동 문서(<a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank">ReDoc</a> 제공)를 볼 수 있습니다:
 
 ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)
 
-## 단일 파일 FastAPI로 도커 이미지 생성하기
+## 단일 파일 FastAPI로 도커 이미지 빌드하기 { #build-a-docker-image-with-a-single-file-fastapi }
 
-만약 여러분의 FastAPI가 하나의 파일이라면, 예를 들어 `./app` 디렉터리 없이 `main.py` 파일만으로 이루어져 있다면, 파일 구조는 다음과 유사할 것입니다:
+FastAPI가 단일 파일(예: `./app` 디렉터리 없이 `main.py`만 있는 경우)이라면, 파일 구조는 다음과 같을 수 있습니다:
 
 ```
 .
@@ -362,7 +389,7 @@ $ docker run -d --name mycontainer -p 80:80 myimage
 └── requirements.txt
 ```
 
-그러면 여러분들은 `Dockerfile` 내에 있는 파일을 복사하기 위해 그저 상응하는 경로를 바꾸기만 하면 됩니다:
+그런 다음 `Dockerfile`에서 해당 파일을 복사하도록 경로만 맞게 변경하면 됩니다:
 
 ```{ .dockerfile .annotate hl_lines="10  13" }
 FROM python:3.9
@@ -373,359 +400,221 @@ COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
 
 RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
 
-# (1)
+# (1)!
 COPY ./main.py /code/
 
-# (2)
-CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
+# (2)!
+CMD ["fastapi", "run", "main.py", "--port", "80"]
 ```
 
-1. `main.py` 파일을 `/code` 디렉터리로 곧바로 복사합니다(`./app` 디렉터리는 고려하지 않습니다).
+1. `main.py` 파일을 `/code` 디렉터리로 직접 복사합니다(`./app` 디렉터리 없이).
 
-2. Uvicorn을 실행해 `app` 객체를 (`app.main` 대신) `main`으로 부터 불러오도록 합니다.
+2. 단일 파일 `main.py`에 있는 애플리케이션을 제공(serve)하기 위해 `fastapi run`을 사용합니다.
 
-그 다음 Uvicorn 커맨드를 조정해서 FastAPI 객체를 불러오는데 `app.main` 대신에 새로운 모듈 `main`을 사용하도록 합니다.
+`fastapi run`에 파일을 전달하면, 이것이 패키지의 일부가 아닌 단일 파일이라는 것을 자동으로 감지하고, 어떻게 임포트해서 FastAPI 앱을 제공할지 알아냅니다. 😎
 
-## 배포 개념
+## 배포 개념 { #deployment-concepts }
 
-이제 컨테이너의 측면에서 [배포 개념](concepts.md){.internal-link target=_blank}에서 다루었던 것과 같은 배포 개념에 대해 이야기해 보겠습니다.
+컨테이너 관점에서 같은 [배포 개념](concepts.md){.internal-link target=_blank}들을 다시 이야기해 봅시다.
 
-컨테이너는 주로 어플리케이션을 빌드하고 배포하기 위한 과정을 단순화하는 도구이지만, **배포 개념**에 대한 특정한 접근법을 강요하지 않기 때문에 가능한 배포 전략에는 여러가지가 있습니다.
+컨테이너는 주로 애플리케이션의 **빌드 및 배포** 과정을 단순화하는 도구이지만, 이러한 **배포 개념**을 처리하는 특정 접근 방식을 강제하지는 않으며, 가능한 전략은 여러 가지입니다.
 
-**좋은 소식**은 서로 다른 전략들을 포괄하는 배포 개념이 있다는 점입니다. 🎉
+**좋은 소식**은 각 전략마다 모든 배포 개념을 다룰 수 있는 방법이 있다는 점입니다. 🎉
 
-컨테이너 측면에서 **배포 개념**을 리뷰해 보겠습니다:
+컨테이너 관점에서 이 **배포 개념**들을 살펴봅시다:
 
 * HTTPS
-* 구동하기
+* 시작 시 자동 실행
 * 재시작
-* 복제 (실행 중인 프로세스 개수)
+* 복제(실행 중인 프로세스 수)
 * 메모리
-* 시작하기 전 단계들
+* 시작 전 사전 단계
 
-## HTTPS
+## HTTPS { #https }
 
-만약 우리가 FastAPI 어플리케이션을 위한 **컨테이너 이미지**에만 집중한다면 (그리고 나중에 실행될 **컨테이너**에), HTTPS는 일반적으로 다른 도구에 의해 **외부적으로** 다루어질 것 입니다.
+FastAPI 애플리케이션의 **컨테이너 이미지**(그리고 나중에 실행 중인 **컨테이너**)에만 집중한다면, HTTPS는 보통 다른 도구에 의해 **외부적으로** 처리됩니다.
 
-**HTTPS**와 **인증서**의 **자동** 취득을 다루는 것은 다른 컨테이너가 될 수 있는데, 예를 들어 <a href="https://traefik.io/" class="external-link" target="_blank">Traefik</a>을 사용하는 것입니다.
+예를 들어 <a href="https://traefik.io/" class="external-link" target="_blank">Traefik</a>을 사용하는 다른 컨테이너가 **HTTPS**와 **인증서**의 **자동** 획득을 처리할 수 있습니다.
 
 /// tip | 팁
 
-Traefik은 도커, 쿠버네티스, 그리고 다른 도구와 통합되어 있어 여러분의 컨테이너를 포함하는 HTTPS를 셋업하고 설정하는 것이 매우 쉽습니다.
+Traefik은 Docker, Kubernetes 등과 통합되어 있어, 이를 사용해 컨테이너에 HTTPS를 설정하고 구성하기가 매우 쉽습니다.
 
 ///
 
-대안적으로, HTTPS는 클라우드 제공자에 의해 서비스의 일환으로 다루어질 수도 있습니다 (이때도 어플리케이션은 여전히 컨테이너에서 실행될 것입니다).
+또는 HTTPS를 클라우드 제공자가 서비스의 일부로 처리할 수도 있습니다(애플리케이션은 여전히 컨테이너에서 실행됩니다).
 
-## 구동과 재시작
+## 시작 시 자동 실행과 재시작 { #running-on-startup-and-restarts }
 
-여러분의 컨테이너를 **시작하고 실행하는** 데에 일반적으로 사용되는 도구는 따로 있습니다.
+보통 컨테이너를 **시작하고 실행**하는 역할을 담당하는 다른 도구가 있습니다.
 
-이는 **도커** 자체일 수도 있고, **도커 컴포즈**, **쿠버네티스**, **클라우드 서비스** 등이 될 수 있습니다.
+직접 **Docker**일 수도 있고, **Docker Compose**, **Kubernetes**, **클라우드 서비스** 등일 수도 있습니다.
 
-대부분 (또는 전체) 경우에, 컨테이너를 구동하거나 고장시에 재시작하도록 하는 간단한 옵션이 있습니다. 예를 들어, 도커에서는, 커맨드 라인 옵션 `--restart` 입니다.
+대부분(또는 전부)의 경우, 시작 시 컨테이너를 실행하고 실패 시 재시작을 활성화하는 간단한 옵션이 있습니다. 예를 들어 Docker에서는 커맨드 라인 옵션 `--restart`입니다.
 
-컨테이너를 사용하지 않고서는, 어플리케이션을 구동하고 재시작하는 것이 매우 번거롭고 어려울 수 있습니다. 하지만 **컨테이너를 사용한다면** 대부분의 경우에 이런 기능은 기본적으로 포함되어 있습니다. ✨
+컨테이너를 사용하지 않으면 애플리케이션을 시작 시 자동 실행하고 재시작까지 구성하는 것이 번거롭고 어렵습니다. 하지만 **컨테이너로 작업할 때**는 대부분의 경우 그 기능이 기본으로 포함되어 있습니다. ✨
 
-## 복제 - 프로세스 개수
+## 복제 - 프로세스 개수 { #replication-number-of-processes }
 
-만약 여러분이 **쿠버네티스**와 머신 <abbr title="A group of machines that are configured to be connected and work together in some way.">클러스터</abbr>, 도커 스왐 모드, 노마드, 또는 다른 여러 머신 위에 분산 컨테이너를 관리하는 복잡한 시스템을 다루고 있다면, 여러분은 각 컨테이너에서 (워커와 함께 사용하는 Gunicorn 같은) **프로세스 매니저** 대신 **클러스터 레벨**에서 **복제를 다루**고 싶을 것입니다.
+**Kubernetes**, Docker Swarm Mode, Nomad 등의 복잡한 시스템으로 여러 머신에 분산된 컨테이너를 관리하는 <abbr title="A group of machines that are configured to be connected and work together in some way.">cluster</abbr>를 사용한다면, 각 컨테이너에서(**워커를 사용하는 Uvicorn** 같은) **프로세스 매니저**를 쓰는 대신, **클러스터 레벨**에서 **복제를 처리**하고 싶을 가능성이 큽니다.
 
-쿠버네티스와 같은 분산 컨테이너 관리 시스템 중 일부는 일반적으로 들어오는 요청에 대한 **로드 밸런싱**을 지원하면서 **컨테이너 복제**를 다루는 통합된 방법을 가지고 있습니다. 모두 **클러스터 레벨**에서 말이죠.
+Kubernetes 같은 분산 컨테이너 관리 시스템은 보통 들어오는 요청에 대한 **로드 밸런싱**을 지원하면서도, **컨테이너 복제**를 처리하는 통합된 방법을 가지고 있습니다. 모두 **클러스터 레벨**에서요.
 
-이런 경우에, 여러분은 [위에서 묘사된 것](#dockerfile)처럼 **처음부터 도커 이미지를** 빌드해서, 의존성을 설치하고, Uvicorn 워커를 관리하는 Gunicorn 대신 **단일 Uvicorn 프로세스**를 실행하고 싶을 것입니다.
+그런 경우에는 [위에서 설명한 대로](#dockerfile) 의존성을 설치하고, 여러 Uvicorn 워커를 사용하는 대신 **단일 Uvicorn 프로세스**를 실행하는 **처음부터 만든 Docker 이미지**를 사용하는 것이 좋을 것입니다.
 
-### 로드 밸런서
+### 로드 밸런서 { #load-balancer }
 
-컨테이너로 작업할 때, 여러분은 일반적으로 **메인 포트의 상황을 감지하는** 요소를 가지고 있을 것입니다. 이는 **HTTPS**를 다루는 **TLS 종료 프록시**와 같은 다른 컨테이너일 수도 있고, 유사한 다른 도구일 수도 있습니다.
+컨테이너를 사용할 때는 보통 **메인 포트에서 대기(listening)하는** 컴포넌트가 있습니다. **HTTPS**를 처리하기 위한 **TLS 종료 프록시** 역할을 하는 다른 컨테이너일 수도 있고, 유사한 도구일 수도 있습니다.
 
-이 요소가 요청들의 **로드**를 읽어들이고 각 워커에게 (바라건대) **균형적으로** 분배한다면, 이 요소는 일반적으로 **로드 밸런서**라고 불립니다.
+이 컴포넌트가 요청의 **부하(load)**를 받아 워커들에 (가능하면) **균형 있게** 분산한다면, 보통 **로드 밸런서**라고 부릅니다.
 
 /// tip | 팁
 
-HTTPS를 위해 사용된 **TLS 종료 프록시** 요소 또한 **로드 밸런서**가 될 수 있습니다.
+HTTPS에 사용되는 동일한 **TLS 종료 프록시** 컴포넌트가 **로드 밸런서**이기도 한 경우가 많습니다.
 
 ///
 
-또한 컨테이너로 작업할 때, 컨테이너를 시작하고 관리하기 위해 사용한 것과 동일한 시스템은 이미 해당 **로드 밸런서**로 부터 여러분의 앱에 해당하는 컨테이너로 **네트워크 통신**(예를 들어, HTTP 요청)을 전송하는 내부적인 도구를 가지고 있을 것입니다 (여기서도 로드 밸런서는 **TLS 종료 프록시**일 수 있습니다).
+또한 컨테이너로 작업할 때, 이를 시작하고 관리하는 시스템은 이미 해당 **로드 밸런서**(또는 **TLS 종료 프록시**)에서 여러분의 앱이 있는 컨테이너로 **네트워크 통신**(예: HTTP 요청)을 전달하는 내부 도구를 가지고 있습니다.
 
-### 하나의 로드 밸런서 - 다중 워커 컨테이너
+### 하나의 로드 밸런서 - 여러 워커 컨테이너 { #one-load-balancer-multiple-worker-containers }
 
-**쿠버네티스**나 또는 다른 분산 컨테이너 관리 시스템으로 작업할 때, 시스템 내부의 네트워킹 메커니즘을 이용함으로써 메인 **포트**를 감지하고 있는 단일 **로드 밸런서**는 여러분의 앱에서 실행되고 있는 **여러개의 컨테이너**에 통신(요청들)을 전송할 수 있게 됩니다.
+**Kubernetes** 같은 분산 컨테이너 관리 시스템에서는 내부 네트워킹 메커니즘을 통해, 메인 **포트**에서 대기하는 단일 **로드 밸런서**가 여러분의 앱을 실행하는 **여러 컨테이너**로 통신(요청)을 전달할 수 있습니다.
 
-여러분의 앱에서 실행되고 있는 각각의 컨테이너는 일반적으로 **하나의 프로세스**만 가질 것입니다 (예를 들어, FastAPI 어플리케이션에서 실행되는 하나의 Uvicorn 프로세스처럼). 이 컨테이너들은 모두 같은 것을 실행하는 점에서 **동일한 컨테이너**이지만, 프로세스, 메모리 등은 공유하지 않습니다. 이 방식으로 여러분은 CPU의 **서로 다른 코어들** 또는 **서로 다른 머신들**을 **병렬화**하는 이점을 얻을 수 있습니다.
+앱을 실행하는 각 컨테이너는 보통 **프로세스 하나만** 가집니다(예: FastAPI 애플리케이션을 실행하는 Uvicorn 프로세스). 모두 같은 것을 실행하는 **동일한 컨테이너**이지만, 각자 고유한 프로세스, 메모리 등을 가집니다. 이렇게 하면 CPU의 **서로 다른 코어** 또는 **서로 다른 머신**에서 **병렬화**의 이점을 얻을 수 있습니다.
 
-또한 **로드 밸런서**가 있는 분산 컨테이너 시스템은 여러분의 앱에 있는 컨테이너 각각에 **차례대로 요청을 분산**시킬 것 입니다. 따라서 각 요청은 여러분의 앱에서 실행되는 여러개의 **복제된 컨테이너들** 중 하나에 의해 다루어질 것 입니다.
+그리고 **로드 밸런서**가 있는 분산 컨테이너 시스템은 여러분의 앱을 실행하는 각 컨테이너에 **번갈아가며** 요청을 **분산**합니다. 따라서 각 요청은 여러분의 앱을 실행하는 여러 **복제된 컨테이너** 중 하나에서 처리될 수 있습니다.
 
-그리고 일반적으로 **로드 밸런서**는 여러분의 클러스터에 있는 *다른* 앱으로 가는 요청들도 다룰 수 있으며 (예를 들어, 다른 도메인으로 가거나 다른 URL 경로 접두사를 가지는 경우), 이 통신들을 클러스터에 있는 *바로 그 다른* 어플리케이션으로 제대로 전송할 수 있습니다.
+또한 보통 이 **로드 밸런서**는 클러스터 내 *다른* 앱으로 가는 요청(예: 다른 도메인, 또는 다른 URL 경로 접두사 아래로 가는 요청)도 처리할 수 있으며, 그 통신을 클러스터에서 실행 중인 *그 다른* 애플리케이션의 올바른 컨테이너로 전달할 수 있습니다.
 
-### 단일 프로세스를 가지는 컨테이너
+### 컨테이너당 하나의 프로세스 { #one-process-per-container }
 
-이 시나리오의 경우, 여러분은 이미 클러스터 레벨에서 복제를 다루고 있을 것이므로 **컨테이너 당 단일 (Uvicorn) 프로세스**를 가지고자 할 것입니다.
+이 시나리오에서는 이미 클러스터 레벨에서 복제를 처리하고 있으므로, **컨테이너당 단일 (Uvicorn) 프로세스**를 두는 것이 좋을 가능성이 큽니다.
 
-따라서, 여러분은 Gunicorn 이나 Uvicorn 워커, 또는 Uvicorn 워커를 사용하는 Uvicorn 매니저와 같은 프로세스 매니저를 가지고 싶어하지 **않을** 것입니다. 여러분은 컨테이너 당 **단일 Uvicorn 프로세스**를 가지고 싶어할 것입니다 (그러나 아마도 다중 컨테이너를 가질 것입니다).
+따라서 이 경우 컨테이너에서 `--workers` 커맨드 라인 옵션 같은 방식으로 여러 워커를 두고 싶지는 **않을** 것입니다. 컨테이너당 **단일 Uvicorn 프로세스**만 두고(하지만 컨테이너는 여러 개일 수 있습니다) 싶을 것입니다.
 
-이미 여러분이 클러스터 시스템을 관리하고 있으므로, (Uvicorn 워커를 관리하는 Gunicorn 이나 Uvicorn 처럼) 컨테이너 내에 다른 프로세스 매니저를 가지는 것은 **불필요한 복잡성**만 더하게 될 것입니다.
+컨테이너 내부에 (여러 워커를 위한) 또 다른 프로세스 매니저를 두는 것은, 이미 클러스터 시스템에서 처리하고 있는 **불필요한 복잡성**만 추가할 가능성이 큽니다.
 
-### 다중 프로세스를 가지는 컨테이너와 특수한 경우들
+### 여러 프로세스를 가진 컨테이너와 특수한 경우 { #containers-with-multiple-processes-and-special-cases }
 
-당연한 말이지만, 여러분이 내부적으로 **Uvicorn 워커 프로세스들**를 시작하는 **Gunicorn 프로세스 매니저**를 가지는 단일 컨테이너를 원하는 **특수한 경우**도 있을 것입니다.
+물론 컨테이너 하나에 여러 **Uvicorn 워커 프로세스**를 두고 싶을 수 있는 **특수한 경우**도 있습니다.
 
-그런 경우에, 여러분들은 **Gunicorn**을 프로세스 매니저로 포함하는 **공식 도커 이미지**를 사용할 수 있습니다. 이 프로세스 매니저는 다중 **Uvicorn 워커 프로세스들**을 실행하며, 디폴트 세팅으로 현재 CPU 코어에 기반하여 자동으로 워커 개수를 조정합니다. 이 사항에 대해서는 아래의 [Gunicorn과 함께하는 공식 도커 이미지 - Uvicorn](#official-docker-image-with-gunicorn-uvicorn)에서 더 다루겠습니다.
+그런 경우에는 `--workers` 커맨드 라인 옵션을 사용해 실행할 워커 수를 설정할 수 있습니다:
 
-이런 경우에 해당하는 몇가지 예시가 있습니다:
+```{ .dockerfile .annotate }
+FROM python:3.9
 
-#### 단순한 앱
+WORKDIR /code
 
-만약 여러분의 어플리케이션이 **충분히 단순**해서 (적어도 아직은) 프로세스 개수를 파인-튠 할 필요가 없거나 클러스터가 아닌 **단일 서버**에서 실행하고 있다면, 여러분은 컨테이너 내에 프로세스 매니저를 사용하거나 (공식 도커 이미지에서) 자동으로 설정되는 디폴트 값을 사용할 수 있습니다.
+COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
 
-#### 도커 구성
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
 
-여러분은 **도커 컴포즈**로 (클러스터가 아닌) **단일 서버로** 배포할 수 있으며, 이 경우에 공유된 네트워크와 **로드 밸런싱**을 포함하는 (도커 컴포즈로) 컨테이너의 복제를 관리하는 단순한 방법이 없을 수도 있습니다.
+COPY ./app /code/app
 
-그렇다면 여러분은 **프로세스 매니저**와 함께 내부에 **몇개의 워커 프로세스들**을 시작하는 **단일 컨테이너**를 필요로 할 수 있습니다.
+# (1)!
+CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80", "--workers", "4"]
+```
 
-#### Prometheus와 다른 이유들
+1. 여기서는 `--workers` 커맨드 라인 옵션으로 워커 수를 4로 설정합니다.
 
-여러분은 **단일 프로세스**를 가지는 **다중 컨테이너** 대신 **다중 프로세스**를 가지는 **단일 컨테이너**를 채택하는 **다른 이유**가 있을 수 있습니다.
+이런 방식이 의미가 있을 수 있는 예시는 다음과 같습니다:
 
-예를 들어 (여러분의 장치 설정에 따라) Prometheus 익스포터와 같이 같은 컨테이너에 들어오는 **각 요청에 대해** 접근권한을 가지는 도구를 사용할 수 있습니다.
+#### 단순한 앱 { #a-simple-app }
 
-이 경우에 여러분이 **여러개의 컨테이너들**을 가지고 있다면, Prometheus가 **메트릭을 읽어 들일 때**, 디폴트로 **매번 하나의 컨테이너**(특정 리퀘스트를 관리하는 바로 그 컨테이너)로 부터 읽어들일 것입니다. 이는 모든 복제된 컨테이너에 대해 **축적된 메트릭들**을 읽어들이는 것과 대비됩니다.
+애플리케이션이 **충분히 단순**해서 클러스터가 아닌 **단일 서버**에서 실행할 수 있다면, 컨테이너에 프로세스 매니저를 두고 싶을 수 있습니다.
 
-그렇다면 이 경우에는 **다중 프로세스**를 가지는 **하나의 컨테이너**를 두어서 같은 컨테이너에서 모든 내부 프로세스에 대한 Prometheus 메트릭을 수집하는 로컬 도구(예를 들어 Prometheus 익스포터 같은)를 두어서 이 메그릭들을 하나의 컨테이너에 내에서 공유하는 방법이 더 단순할 것입니다.
+#### Docker Compose { #docker-compose }
+
+**Docker Compose**로 클러스터가 아닌 **단일 서버**에 배포하는 경우, 공유 네트워크와 **로드 밸런싱**을 유지하면서(Docker Compose로) 컨테이너 복제를 관리하는 쉬운 방법이 없을 수 있습니다.
+
+그렇다면 **프로세스 매니저**가 컨테이너 내부에서 **여러 워커 프로세스**를 시작하는 **단일 컨테이너**를 원할 수 있습니다.
 
 ---
 
-요점은, 이 중의 **어느것도** 여러분들이 반드시 따라야하는 **확정된 사실**이 아니라는 것입니다. 여러분은 이 아이디어들을 **여러분의 고유한 이용 사례를 평가**하는데 사용하고, 여러분의 시스템에 가장 적합한 접근법이 어떤 것인지 결정하며, 다음의 개념들을 관리하는 방법을 확인할 수 있습니다:
+핵심은, 이것들 중 **어느 것도** 무조건 따라야 하는 **절대적인 규칙**은 아니라는 것입니다. 이 아이디어들을 사용해 **여러분의 사용 사례를 평가**하고, 여러분의 시스템에 가장 적합한 접근 방식을 결정하면서 다음 개념을 어떻게 관리할지 확인할 수 있습니다:
 
 * 보안 - HTTPS
-* 구동하기
+* 시작 시 자동 실행
 * 재시작
-* 복제 (실행 중인 프로세스 개수)
+* 복제(실행 중인 프로세스 수)
 * 메모리
-* 시작하기 전 단계들
+* 시작 전 사전 단계
 
-## 메모리
+## 메모리 { #memory }
 
-만약 여러분이 **컨테이너 당 단일 프로세스**를 실행한다면, 여러분은 각 컨테이너(복제된 경우에는 여러개의 컨테이너들)에 대해 잘 정의되고, 안정적이며, 제한된 용량의 메모리 소비량을 가지고 있을 것입니다.
+**컨테이너당 단일 프로세스**를 실행하면, 각 컨테이너(복제된 경우 여러 개)마다 소비하는 메모리 양이 대체로 잘 정의되고 안정적이며 제한된 값이 됩니다.
 
-그러면 여러분의 컨테이너 관리 시스템(예를 들어 **쿠버네티스**) 설정에서 앞서 정의된 것과 같은 메모리 제한과 요구사항을 설정할 수 있습니다. 이런 방법으로 **가용 머신**이 필요로하는 메모리와 클러스터에 있는 가용 머신들을 염두에 두고 **컨테이너를 복제**할 수 있습니다.
+그런 다음 컨테이너 관리 시스템(예: **Kubernetes**) 설정에서 동일하게 메모리 제한과 요구사항을 설정할 수 있습니다. 그러면 클러스터에서 사용 가능한 머신에 있는 메모리와 컨테이너가 필요로 하는 메모리 양을 고려해 **컨테이너를 복제**할 수 있습니다.
 
-만약 여러분의 어플리케이션이 **단순**하다면, 이것은 **문제가 되지 않을** 것이고, 고정된 메모리 제한을 구체화할 필요도 없을 것입니다. 하지만 여러분의 어플리케이션이 (예를 들어 **머신 러닝** 모델같이) **많은 메모리를 소요한다면**, 어플리케이션이 얼마나 많은 양의 메모리를 사용하는지 확인하고 **각 머신에서** 사용하는 **컨테이너의 수**를 조정할 필요가 있습니다 (그리고 필요에 따라 여러분의 클러스터에 머신을 추가할 수 있습니다).
+애플리케이션이 **단순**하다면 이는 아마도 **문제가 되지 않을** 것이고, 엄격한 메모리 제한을 지정할 필요가 없을 수도 있습니다. 하지만 **많은 메모리를 사용한다면**(예: **머신 러닝** 모델), 얼마나 많은 메모리를 소비하는지 확인하고, **각 머신**에서 실행되는 **컨테이너 수**를 조정해야 합니다(필요하다면 클러스터에 머신을 더 추가할 수도 있습니다).
 
-만약 여러분이 **컨테이너 당 여러개의 프로세스**를 실행한다면 (예를 들어 공식 도커 이미지 처럼), 여러분은 시작된 프로세스 개수가 가용한 것 보다 **더 많은 메모리를 소비**하지 않는지 확인해야 합니다.
+**컨테이너당 여러 프로세스**를 실행한다면, 시작되는 프로세스 수가 사용 가능한 것보다 **더 많은 메모리를 소비하지** 않는지 확인해야 합니다.
 
-## 시작하기 전 단계들과 컨테이너
+## 시작 전 단계와 컨테이너 { #previous-steps-before-starting-and-containers }
 
-만약 여러분이 컨테이너(예를 들어 도커, 쿠버네티스)를 사용한다면, 여러분이 접근할 수 있는 주요 방법은 크게 두가지가 있습니다.
+컨테이너(예: Docker, Kubernetes)를 사용한다면, 사용할 수 있는 주요 접근 방식은 두 가지입니다.
 
-### 다중 컨테이너
+### 여러 컨테이너 { #multiple-containers }
 
-만약 여러분이 **여러개의 컨테이너**를 가지고 있다면, 아마도 각각의 컨테이너는 **하나의 프로세스**를 가지고 있을 것입니다(예를 들어, **쿠버네티스** 클러스터에서). 그러면 여러분은 복제된 워커 컨테이너를 실행하기 **이전에**, 하나의 컨테이너에 있는 **이전의 단계들을** 수행하는 단일 프로세스를 가지는 **별도의 컨테이너들**을 가지고 싶을 것입니다.
+**여러 컨테이너**가 있고 각 컨테이너가 보통 **단일 프로세스**를 실행한다면(예: **Kubernetes** 클러스터), 복제된 워커 컨테이너를 실행하기 **전에**, 단일 컨테이너에서 단일 프로세스로 **시작 전 사전 단계**를 수행하는 **별도의 컨테이너**를 두고 싶을 가능성이 큽니다.
 
 /// info | 정보
 
-만약 여러분이 쿠버네티스를 사용하고 있다면, 아마도 이는 <a href="https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/init-containers/" class="external-link" target="_blank">Init Container</a>일 것입니다.
+Kubernetes를 사용한다면, 이는 아마도 <a href="https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/init-containers/" class="external-link" target="_blank">Init Container</a>일 것입니다.
 
 ///
 
-만약 여러분의 이용 사례에서 이전 단계들을 **병렬적으로 여러번** 수행하는데에 문제가 없다면 (예를 들어 데이터베이스 이전을 실행하지 않고 데이터베이스가 준비되었는지 확인만 하는 경우), 메인 프로세스를 시작하기 전에 이 단계들을 각 컨테이너에 넣을 수 있습니다.
+사용 사례에서 시작 전 사전 단계를 **여러 번 병렬로 실행**해도 문제가 없다면(예: 데이터베이스 마이그레이션을 실행하는 것이 아니라, 데이터베이스가 준비되었는지 확인만 하는 경우), 메인 프로세스를 시작하기 직전에 각 컨테이너에 그 단계를 넣을 수도 있습니다.
 
-### 단일 컨테이너
+### 단일 컨테이너 { #single-container }
 
-만약 여러분의 셋업이 **다중 프로세스**(또는 하나의 프로세스)를 시작하는 **하나의 컨테이너**를 가지는 단순한 셋업이라면, 사전 단계들을 앱을 포함하는 프로세스를 시작하기 직전에 같은 컨테이너에서 실행할 수 있습니다. 공식 도커 이미지는 이를 내부적으로 지원합니다.
+**단일 컨테이너**에서 여러 **워커 프로세스**(또는 단일 프로세스)를 시작하는 단순한 셋업이라면, 앱이 있는 프로세스를 시작하기 직전에 같은 컨테이너에서 시작 전 사전 단계를 실행할 수 있습니다.
 
-## Gunicorn과 함께하는 공식 도커 이미지 - Uvicorn
+### 베이스 도커 이미지 { #base-docker-image }
 
-앞 챕터에서 자세하게 설명된 것 처럼, Uvicorn 워커와 같이 실행되는 Gunicorn을 포함하는 공식 도커 이미지가 있습니다: [서버 워커 - Uvicorn과 함께하는 Gunicorn](server-workers.md){.internal-link target=_blank}.
+과거에는 공식 FastAPI Docker 이미지가 있었습니다: <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker" class="external-link" target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi</a>. 하지만 이제는 deprecated되었습니다. ⛔️
 
-이 이미지는 주로 위에서 설명된 상황에서 유용할 것입니다: [다중 프로세스를 가지는 컨테이너와 특수한 경우들](#containers-with-multiple-processes-and-special-cases).
+아마도 이 베이스 도커 이미지(또는 유사한 다른 이미지)는 **사용하지 않는** 것이 좋습니다.
 
-* <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker" class="external-link" target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi</a>.
+**Kubernetes**(또는 다른 도구)를 사용하고, 클러스터 레벨에서 여러 **컨테이너**로 **복제**를 이미 설정해 둔 경우라면, 위에서 설명한 대로 **처음부터 이미지를 빌드하는 것**이 더 낫습니다: [FastAPI를 위한 도커 이미지 빌드하기](#build-a-docker-image-for-fastapi).
 
-/// warning | 경고
+그리고 여러 워커가 필요하다면, `--workers` 커맨드 라인 옵션을 간단히 사용하면 됩니다.
 
-여러분이 이 베이스 이미지 또는 다른 유사한 이미지를 필요로 하지 **않을** 높은 가능성이 있으며, [위에서 설명된 것처럼: FastAPI를 위한 도커 이미지 빌드하기](#build-a-docker-image-for-fastapi) 처음부터 이미지를 빌드하는 것이 더 나을 수 있습니다.
+/// note Technical Details | 기술 세부사항
+
+이 Docker 이미지는 Uvicorn이 죽은 워커를 관리하고 재시작하는 기능을 지원하지 않던 시기에 만들어졌습니다. 그래서 Gunicorn과 Uvicorn을 함께 사용해야 했고, Gunicorn이 Uvicorn 워커 프로세스를 관리하고 재시작하도록 하기 위해 상당한 복잡성이 추가되었습니다.
+
+하지만 이제 Uvicorn(그리고 `fastapi` 명령)은 `--workers`를 지원하므로, 베이스 도커 이미지를 사용하는 대신 직접 이미지를 빌드하지 않을 이유가 없습니다(코드 양도 사실상 거의 같습니다 😅).
 
 ///
 
-이 이미지는 가능한 CPU 코어에 기반한 **몇개의 워커 프로세스**를 설정하는 **자동-튜닝** 메커니즘을 포함하고 있습니다.
+## 컨테이너 이미지 배포하기 { #deploy-the-container-image }
 
-이 이미지는 **민감한 디폴트** 값을 가지고 있지만, 여러분들은 여전히 **환경 변수** 또는 설정 파일을 통해 설정값을 수정하고 업데이트 할 수 있습니다.
-
-또한 스크립트를 통해 <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker#pre_start_path" class="external-link" target="_blank">**시작하기 전 사전 단계**</a>를 실행하는 것을 지원합니다.
-
-/// tip | 팁
-
-모든 설정과 옵션을 보려면, 도커 이미지 페이지로 이동합니다: <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker" class="external-link" target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi</a>.
-
-///
-
-### 공식 도커 이미지에 있는 프로세스 개수
-
-이 이미지에 있는 **프로세스 개수**는 가용한 CPU **코어들**로 부터 **자동으로 계산**됩니다.
-
-이것이 의미하는 바는 이미지가 CPU로부터 **최대한의 성능**을 **쥐어짜낸다**는 것입니다.
-
-여러분은 이 설정 값을 **환경 변수**나 기타 방법들로 조정할 수 있습니다.
-
-그러나 프로세스의 개수가 컨테이너가 실행되고 있는 CPU에 의존한다는 것은 또한 **소요되는 메모리의 크기** 또한 이에 의존한다는 것을 의미합니다.
-
-그렇기 때문에, 만약 여러분의 어플리케이션이 많은 메모리를 요구하고 (예를 들어 머신러닝 모델처럼), 여러분의 서버가 CPU 코어 수는 많지만 **적은 메모리**를 가지고 있다면, 여러분의 컨테이너는 가용한 메모리보다 많은 메모리를 사용하려고 시도할 수 있으며, 결국 퍼포먼스를 크게 떨어뜨릴 수 있습니다(심지어 고장이 날 수도 있습니다). 🚨
-
-### `Dockerfile` 생성하기
-
-이 이미지에 기반해 `Dockerfile`을 생성하는 방법은 다음과 같습니다:
-
-```Dockerfile
-FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.9
-
-COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt
-
-RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /app/requirements.txt
-
-COPY ./app /app
-```
-
-### 더 큰 어플리케이션
-
-만약 여러분이 [다중 파일을 가지는 더 큰 어플리케이션](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}을 생성하는 섹션을 따랐다면, 여러분의 `Dockerfile`은 대신 이렇게 생겼을 것입니다:
-
-```Dockerfile hl_lines="7"
-FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.9
-
-COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt
-
-RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /app/requirements.txt
-
-COPY ./app /app/app
-```
-
-### 언제 사용할까
-
-여러분들이 **쿠버네티스**(또는 유사한 다른 도구) 사용하거나 클러스터 레벨에서 다중 컨테이너를 이용해 이미 **사본**을 설정하고 있다면, 공식 베이스 이미지(또는 유사한 다른 이미지)를 사용하지 **않는** 것 좋습니다. 그런 경우에 여러분은 다음에 설명된 것 처럼 **처음부터 이미지를 빌드하는 것**이 더 낫습니다: [FastAPI를 위한 도커 이미지 빌드하기](#build-a-docker-image-for-fastapi).
-
-이 이미지는 위의 [다중 프로세스를 가지는 컨테이너와 특수한 경우들](#containers-with-multiple-processes-and-special-cases)에서 설명된 특수한 경우에 대해서만 주로 유용할 것입니다. 예를 들어, 만약 여러분의 어플리케이션이 **충분히 단순**해서 CPU에 기반한 디폴트 프로세스 개수를 설정하는 것이 잘 작동한다면, 클러스터 레벨에서 수동으로 사본을 설정할 필요가 없을 것이고, 여러분의 앱에서 하나 이상의 컨테이너를 실행하지도 않을 것입니다. 또는 만약에 여러분이 **도커 컴포즈**로 배포하거나, 단일 서버에서 실행하거나 하는 경우에도 마찬가지입니다.
-
-## 컨테이너 이미지 배포하기
-
-컨테이너 (도커) 이미지를 완성한 뒤에 이를 배포하는 방법에는 여러가지 방법이 있습니다.
+컨테이너(Docker) 이미지를 만든 후에는 이를 배포하는 여러 방법이 있습니다.
 
 예를 들어:
 
-* 단일 서버에서 **도커 컴포즈**로 배포하기
-* **쿠버네티스** 클러스터로 배포하기
-* 도커 스왐 모드 클러스터로 배포하기
-* 노마드 같은 다른 도구로 배포하기
-* 여러분의 컨테이너 이미지를 배포해주는 클라우드 서비스로 배포하기
+* 단일 서버에서 **Docker Compose**로
+* **Kubernetes** 클러스터로
+* Docker Swarm Mode 클러스터로
+* Nomad 같은 다른 도구로
+* 컨테이너 이미지를 받아 배포해주는 클라우드 서비스로
 
-## Poetry의 도커 이미지
+## `uv`를 사용하는 도커 이미지 { #docker-image-with-uv }
 
-만약 여러분들이 프로젝트 의존성을 관리하기 위해 <a href="https://python-poetry.org/" class="external-link" target="_blank">Poetry</a>를 사용한다면, 도커의 멀티-스테이지 빌딩을 사용할 수 있습니다:
+프로젝트를 설치하고 관리하기 위해 <a href="https://github.com/astral-sh/uv" class="external-link" target="_blank">uv</a>를 사용한다면, <a href="https://docs.astral.sh/uv/guides/integration/docker/" class="external-link" target="_blank">uv Docker guide</a>를 따를 수 있습니다.
 
-```{ .dockerfile .annotate }
-# (1)
-FROM python:3.9 as requirements-stage
+## 요약 { #recap }
 
-# (2)
-WORKDIR /tmp
-
-# (3)
-RUN pip install poetry
-
-# (4)
-COPY ./pyproject.toml ./poetry.lock* /tmp/
-
-# (5)
-RUN poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt --without-hashes
-
-# (6)
-FROM python:3.9
-
-# (7)
-WORKDIR /code
-
-# (8)
-COPY --from=requirements-stage /tmp/requirements.txt /code/requirements.txt
-
-# (9)
-RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
-
-# (10)
-COPY ./app /code/app
-
-# (11)
-CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
-```
-
-1. 첫 스테이지로, `requirements-stage`라고 이름 붙였습니다.
-
-2. `/tmp`를 현재의 워킹 디렉터리로 설정합니다.
-
-    이 위치에 우리는 `requirements.txt` 파일을 생성할 것입니다.
-
-3. 이 도커 스테이지에서 Poetry를 설치합니다.
-
-4. 파일 `pyproject.toml`와 `poetry.lock`를 `/tmp` 디렉터리로 복사합니다.
-
-    `./poetry.lock*` (`*`로 끝나는) 파일을 사용하기 때문에, 파일이 아직 사용가능하지 않더라도 고장나지 않을 것입니다.
-
-5. `requirements.txt` 파일을 생성합니다.
-
-6. 이것이 마지막 스테이지로, 여기에 위치한 모든 것이 마지막 컨테이너 이미지에 포함될 것입니다.
-
-7. 현재의 워킹 디렉터리를 `/code`로 설정합니다.
-
-8. 파일 `requirements.txt`를 `/code` 디렉터리로 복사합니다.
-
-    이 파일은 오직 이전의 도커 스테이지에만 존재하며, 때문에 복사하기 위해서 `--from-requirements-stage` 옵션이 필요합니다.
-
-9. 생성된 `requirements.txt` 파일에 패키지 의존성을 설치합니다.
-
-10. `app` 디렉터리를 `/code` 디렉터리로 복사합니다.
-
-11. `uvicorn` 커맨드를 실행하여, `app.main`에서 불러온 `app` 객체를 사용하도록 합니다.
-
-/// tip | 팁
-
-버블 숫자를 클릭해 각 줄이 하는 일을 알아볼 수 있습니다.
-
-///
-
-**도커 스테이지**란 `Dockefile`의 일부로서 나중에 사용하기 위한 파일들을 생성하기 위한 **일시적인 컨테이너 이미지**로 작동합니다.
-
-첫 스테이지는 오직 **Poetry를 설치**하고 Poetry의 `pyproject.toml` 파일로부터 프로젝트 의존성을 위한 **`requirements.txt`를 생성**하기 위해 사용됩니다.
-
-이 `requirements.txt` 파일은 **다음 스테이지**에서 `pip`로 사용될 것입니다.
-
-마지막 컨테이너 이미지에는 **오직 마지막 스테이지만** 보존됩니다. 이전 스테이지(들)은 버려집니다.
-
-Poetry를 사용할 때 **도커 멀티-스테이지 빌드**를 사용하는 것이 좋은데,  여러분들의 프로젝트 의존성을 설치하기 위해 마지막 컨테이너 이미지에 **오직** `requirements.txt` 파일만 필요하지, Poetry와 그 의존성은 있을 필요가 없기 때문입니다.
-
-이 다음 (또한 마지막) 스테이지에서 여러분들은 이전에 설명된 것과 비슷한 방식으로 방식으로 이미지를 빌드할 수 있습니다.
-
-### TLS 종료 프록시의 배후 - Poetry
-
-이전에 언급한 것과 같이, 만약 여러분이 컨테이너를 Nginx 또는 Traefik과 같은 TLS 종료 프록시 (로드 밸런서) 뒤에서 실행하고 있다면, 커맨드에 `--proxy-headers` 옵션을 추가합니다:
-
-```Dockerfile
-CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--proxy-headers", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
-```
-
-## 요약
-
-컨테이너 시스템(예를 들어 **도커**나 **쿠버네티스**)을 사용하여 모든 **배포 개념**을 다루는 것은 꽤 간단합니다:
+컨테이너 시스템(예: **Docker**, **Kubernetes**)을 사용하면 모든 **배포 개념**을 다루는 것이 상당히 단순해집니다:
 
 * HTTPS
-* 구동하기
+* 시작 시 자동 실행
 * 재시작
-* 복제 (실행 중인 프로세스 개수)
+* 복제(실행 중인 프로세스 수)
 * 메모리
-* 시작하기 전 단계들
+* 시작 전 사전 단계
 
-대부분의 경우에서 여러분은 어떤 베이스 이미지도 사용하지 않고 공식 파이썬 도커 이미지에 기반해 **처음부터 컨테이너 이미지를 빌드**할 것입니다.
+대부분의 경우 베이스 이미지는 사용하지 않고, 공식 Python Docker 이미지에 기반해 **처음부터 컨테이너 이미지를 빌드**하는 것이 좋습니다.
 
-`Dockerfile`에 있는 지시 사항을 **순서대로** 다루고 **도커 캐시**를 사용하는 것으로 여러분은 **빌드 시간을 최소화**할 수 있으며, 이로써 생산성을 최대화할 수 있습니다 (그리고 지루함을 피할 수 있죠) 😎
-
-특별한 경우에는, FastAPI를 위한 공식 도커 이미지를 사용할 수도 있습니다. 🤓
+`Dockerfile`에서 지시어의 **순서**와 **Docker 캐시**를 신경 쓰면 **빌드 시간을 최소화**해 생산성을 최대화할 수 있습니다(그리고 지루함도 피할 수 있습니다). 😎

docs/ko/docs/deployment/index.md

@@ -1,21 +1,23 @@
-# 배포하기 - 들어가면서
+# 배포 { #deployment }
 
-**FastAPI**을 배포하는 것은 비교적 쉽습니다.
+**FastAPI** 애플리케이션을 배포하는 것은 비교적 쉽습니다.
 
-## 배포의 의미
+## 배포의 의미 { #what-does-deployment-mean }
 
-**배포**란 애플리케이션을 **사용자가 사용**할 수 있도록 하는 데 필요한 단계를 수행하는 것을 의미합니다.
+애플리케이션을 **배포**한다는 것은 **사용자가 사용**할 수 있도록 하는 데 필요한 단계를 수행하는 것을 의미합니다.
 
-**웹 API**의 경우, 일반적으로 **사용자**가 중단이나 오류 없이 애플리케이션에 효율적으로 **접근**할 수 있도록 좋은 성능, 안정성 등을 제공하는 **서버 프로그램과** 함께 **원격 시스템**에 이를 설치하는 작업을 의미합니다.
+**웹 API**의 경우, 일반적으로 **원격 머신**에 이를 설치하고, 좋은 성능, 안정성 등을 제공하는 **서버 프로그램**과 함께 구성하여 **사용자**가 중단이나 문제 없이 애플리케이션에 효율적으로 **접근**할 수 있게 하는 것을 포함합니다.
 
-이는 지속적으로 코드를 변경하고, 지우고, 수정하고, 개발 서버를 중지했다가 다시 시작하는 등의 **개발** 단계와 대조됩니다.
+이는 지속적으로 코드를 변경하고, 망가뜨리고 고치고, 개발 서버를 중지했다가 다시 시작하는 등의 **개발** 단계와 대조됩니다.
 
-## 배포 전략
+## 배포 전략 { #deployment-strategies }
 
-사용하는 도구나 특정 사례에 따라 여러 가지 방법이 있습니다.
+구체적인 사용 사례와 사용하는 도구에 따라 여러 가지 방법이 있습니다.
 
-배포도구들을 사용하여 직접 **서버에 배포**하거나, 배포작업의 일부를 수행하는 **클라우드 서비스** 또는 다른 방법을 사용할 수도 있습니다.
+여러 도구를 조합해 직접 **서버를 배포**할 수도 있고, 작업의 일부를 대신해 주는 **클라우드 서비스**를 사용할 수도 있으며, 다른 가능한 선택지도 있습니다.
 
-**FastAPI** 애플리케이션을 배포할 때 선택할 수 있는 몇 가지 주요 방법을 보여 드리겠습니다 (대부분 다른 유형의 웹 애플리케이션에도 적용됩니다).
+예를 들어, FastAPI 뒤에 있는 저희 팀은 FastAPI로 작업하는 것과 같은 개발자 경험을 유지하면서, FastAPI 앱을 클라우드에 가능한 한 간소화된 방식으로 배포할 수 있도록 <a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">**FastAPI Cloud**</a>를 만들었습니다.
 
-다음 차례에 자세한 내용과 이를 위한 몇 가지 기술을 볼 수 있습니다. ✨
+**FastAPI** 애플리케이션을 배포할 때 아마 염두에 두어야 할 몇 가지 주요 개념을 보여드리겠습니다(대부분은 다른 유형의 웹 애플리케이션에도 적용됩니다).
+
+다음 섹션에서 염두에 둘 더 많은 세부사항과 이를 위한 몇 가지 기술을 볼 수 있습니다. ✨

docs/ko/docs/deployment/server-workers.md

@@ -1,130 +1,87 @@
-# 서버 워커 - 구니콘과 유비콘
+# 서버 워커 - 워커와 함께 사용하는 Uvicorn { #server-workers-uvicorn-with-workers }
 
-전단계에서의 배포 개념들을 다시 확인해보겠습니다:
+이전의 배포 개념들을 다시 확인해보겠습니다:
 
 * 보안 - HTTPS
-* 서버 시작과 동시에 실행하기
+* 서버 시작 시 실행
 * 재시작
-* **복제본 (실행 중인 프로세스의 숫자)**
+* **복제(실행 중인 프로세스 수)**
 * 메모리
-* 시작하기 전의 여러 단계들
+* 시작하기 전의 이전 단계
 
-지금까지 문서의 모든 튜토리얼을 참고하여 **단일 프로세스**로 Uvicorn과 같은 **서버 프로그램**을 실행했을 것입니다.
+지금까지 문서의 모든 튜토리얼을 참고하면서, `fastapi` 명령처럼 Uvicorn을 실행하는 **서버 프로그램**을 사용해 **단일 프로세스**로 실행해 왔을 가능성이 큽니다.
 
-애플리케이션을 배포할 때 **다중 코어**를 활용하고 더 많은 요청을 처리할 수 있도록 **프로세스 복제본**이 필요합니다.
+애플리케이션을 배포할 때는 **다중 코어**를 활용하고 더 많은 요청을 처리할 수 있도록 **프로세스 복제**를 하고 싶을 가능성이 큽니다.
 
-전 과정이었던 [배포 개념들](concepts.md){.internal-link target=_blank}에서 본 것처럼 여러가지 방법이 존재합니다.
+이전 장의 [배포 개념들](concepts.md){.internal-link target=_blank}에서 본 것처럼, 사용할 수 있는 전략이 여러 가지 있습니다.
 
-지금부터 <a href="https://gunicorn.org/" class="external-link" target="_blank">**구니콘**</a>을 **유비콘 워커 프로세스**와 함께 사용하는 방법을 알려드리겠습니다.
+여기서는 `fastapi` 명령을 사용하거나 `uvicorn` 명령을 직접 사용해서, **워커 프로세스**와 함께 **Uvicorn**을 사용하는 방법을 보여드리겠습니다.
 
 /// info | 정보
 
-만약 도커와 쿠버네티스 같은 컨테이너를 사용하고 있다면 다음 챕터 [FastAPI와 컨테이너 - 도커](docker.md){.internal-link target=_blank}에서 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.
+Docker나 Kubernetes 같은 컨테이너를 사용하고 있다면, 다음 장인 [컨테이너에서의 FastAPI - 도커](docker.md){.internal-link target=_blank}에서 더 자세히 설명하겠습니다.
 
-특히, 쿠버네티스에서 실행할 때는 구니콘을 사용하지 않고 대신 컨테이너당 하나의 유비콘 프로세스를 실행하는 것이 좋습니다. 이 장의 뒷부분에서 설명하겠습니다.
+특히 **Kubernetes**에서 실행할 때는 워커를 사용하기보다는, 대신 **컨테이너당 단일 Uvicorn 프로세스 하나**를 실행하고 싶을 가능성이 크지만, 해당 내용은 그 장의 뒤에서 설명하겠습니다.
 
 ///
 
-## 구니콘과 유비콘 워커
+## 여러 워커 { #multiple-workers }
 
-**Gunicorn**은 **WSGI 표준**을 주로 사용하는 애플리케이션 서버입니다. 이것은 구니콘이 플라스크와 쟝고와 같은 애플리케이션을 제공할 수 있다는 것을 의미합니다. 구니콘 자체는 최신 **<a href="https://asgi.readthedocs.io/en/latest/" class="external-link" target="_blank">ASGI 표준</a>**을 사용하기 때문에 FastAPI와 호환되지 않습니다.
+`--workers` 커맨드라인 옵션으로 여러 워커를 시작할 수 있습니다:
 
-하지만 구니콘은 **프로세스 관리자**역할을 하고 사용자에게 특정 **워커 프로세스 클래스**를 알려줍니다. 그런 다음 구니콘은 해당 클래스를 사용하여 하나 이상의 **워커 프로세스**를 시작합니다.
+//// tab | `fastapi`
 
-그리고 **유비콘**은 **구니콘과 호환되는 워커 클래스**가 있습니다.
-
-이 조합을 사용하여 구니콘은 **프로세스 관리자** 역할을 하며 **포트**와 **IP**를 관찰하고, **유비콘 클래스**를 실행하는 워커 프로세스로 통신 정보를 **전송**합니다.
-
-그리고 나서 구니콘과 호환되는 **유비콘 워커** 클래스는 구니콘이 보낸 데이터를 FastAPI에서 사용하기 위한 ASGI 표준으로 변환하는 일을 담당합니다.
-
-## 구니콘과 유비콘 설치하기
+`fastapi` 명령을 사용한다면:
 
 <div class="termy">
 
 ```console
-$ pip install "uvicorn[standard]" gunicorn
+$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> run --workers 4 <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>
 
----> 100%
+  <span style="background-color:#009485"><font color="#D3D7CF"> FastAPI </font></span>  Starting production server 🚀
+
+             Searching for package file structure from directories with
+             <font color="#3465A4">__init__.py</font> files
+             Importing from <font color="#75507B">/home/user/code/</font><font color="#AD7FA8">awesomeapp</font>
+
+   <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> module </font></span>  🐍 main.py
+
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> code </font></span>  Importing the FastAPI app object from the module with the
+             following code:
+
+             <u style="text-decoration-style:solid">from </u><u style="text-decoration-style:solid"><b>main</b></u><u style="text-decoration-style:solid"> import </u><u style="text-decoration-style:solid"><b>app</b></u>
+
+      <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> app </font></span>  Using import string: <font color="#3465A4">main:app</font>
+
+   <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> server </font></span>  Server started at <font color="#729FCF"><u style="text-decoration-style:solid">http://0.0.0.0:8000</u></font>
+   <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> server </font></span>  Documentation at <font color="#729FCF"><u style="text-decoration-style:solid">http://0.0.0.0:8000/docs</u></font>
+
+             Logs:
+
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Uvicorn running on <font color="#729FCF"><u style="text-decoration-style:solid">http://0.0.0.0:8000</u></font> <b>(</b>Press CTRL+C to
+             quit<b>)</b>
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Started parent process <b>[</b><font color="#34E2E2"><b>27365</b></font><b>]</b>
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Started server process <b>[</b><font color="#34E2E2"><b>27368</b></font><b>]</b>
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Started server process <b>[</b><font color="#34E2E2"><b>27369</b></font><b>]</b>
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Started server process <b>[</b><font color="#34E2E2"><b>27370</b></font><b>]</b>
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Started server process <b>[</b><font color="#34E2E2"><b>27367</b></font><b>]</b>
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Waiting for application startup.
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Waiting for application startup.
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Waiting for application startup.
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Waiting for application startup.
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Application startup complete.
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Application startup complete.
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Application startup complete.
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Application startup complete.
 ```
 
 </div>
 
-이 명령어는 유비콘 `standard` 추가 패키지(좋은 성능을 위한)와 구니콘을 설치할 것입니다.
+////
 
-## 구니콘을 유비콘 워커와 함께 실행하기
+//// tab | `uvicorn`
 
-설치 후 구니콘 실행하기:
-
-<div class="termy">
-
-```console
-$ gunicorn main:app --workers 4 --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:80
-
-[19499] [INFO] Starting gunicorn 20.1.0
-[19499] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:80 (19499)
-[19499] [INFO] Using worker: uvicorn.workers.UvicornWorker
-[19511] [INFO] Booting worker with pid: 19511
-[19513] [INFO] Booting worker with pid: 19513
-[19514] [INFO] Booting worker with pid: 19514
-[19515] [INFO] Booting worker with pid: 19515
-[19511] [INFO] Started server process [19511]
-[19511] [INFO] Waiting for application startup.
-[19511] [INFO] Application startup complete.
-[19513] [INFO] Started server process [19513]
-[19513] [INFO] Waiting for application startup.
-[19513] [INFO] Application startup complete.
-[19514] [INFO] Started server process [19514]
-[19514] [INFO] Waiting for application startup.
-[19514] [INFO] Application startup complete.
-[19515] [INFO] Started server process [19515]
-[19515] [INFO] Waiting for application startup.
-[19515] [INFO] Application startup complete.
-```
-
-</div>
-
-각 옵션이 무엇을 의미하는지 살펴봅시다:
-
-* 이것은 유비콘과 똑같은 문법입니다. `main`은 파이썬 모듈 네임 "`main`"을 의미하므로 `main.py`파일을 뜻합니다. 그리고 `app`은 **FastAPI** 어플리케이션이 들어 있는 변수의 이름입니다.
-    * `main:app`이 파이썬의 `import` 문법과 흡사한 면이 있다는 걸 알 수 있습니다:
-
-        ```Python
-        from main import app
-        ```
-
-    * 곧, `main:app`안에 있는 콜론의 의미는 파이썬에서 `from main import app`에서의 `import`와 같습니다.
-* `--workers`: 사용할 워커 프로세스의 개수이며 숫자만큼의 유비콘 워커를 실행합니다. 이 예제에서는 4개의 워커를 실행합니다.
-* `--worker-class`: 워커 프로세스에서 사용하기 위한 구니콘과 호환되는 워커클래스.
-    * 이런식으로 구니콘이 import하여 사용할 수 있는 클래스를 전달해줍니다:
-
-        ```Python
-        import uvicorn.workers.UvicornWorker
-        ```
-
-* `--bind`: 구니콘이 관찰할 IP와 포트를 의미합니다. 콜론 (`:`)을 사용하여 IP와 포트를 구분합니다.
-    * 만약에 `--bind 0.0.0.0:80` (구니콘 옵션) 대신 유비콘을 직접 실행하고 싶다면 `--host 0.0.0.0`과 `--port 80`을 사용해야 합니다.
-
-출력에서 각 프로세스에 대한 **PID** (process ID)를 확인할 수 있습니다. (단순한 숫자입니다)
-
-출력 내용:
-
-* 구니콘 **프로세스 매니저**는 PID `19499`로 실행됩니다. (직접 실행할 경우 숫자가 다를 수 있습니다)
-* 다음으로 `Listening at: http://0.0.0.0:80`을 시작합니다.
-* 그런 다음 사용해야할 `uvicorn.workers.UvicornWorker`의 워커클래스를 탐지합니다.
-* 그리고 PID `19511`, `19513`, `19514`, 그리고 `19515`를 가진 **4개의 워커**를 실행합니다.
-
-
-또한 구니콘은 워커의 수를 유지하기 위해 **죽은 프로세스**를 관리하고 **재시작**하는 작업을 책임집니다. 이것은 이번 장 상단 목록의 **재시작** 개념을 부분적으로 도와주는 것입니다.
-
-그럼에도 불구하고 필요할 경우 외부에서 **구니콘을 재시작**하고, 혹은 **서버를 시작할 때 실행**할 수 있도록 하고 싶어할 것입니다.
-
-## 유비콘과 워커
-
-유비콘은 몇 개의 **워커 프로세스**와 함께 실행할 수 있는 선택지가 있습니다.
-
-그럼에도 불구하고, 유비콘은 워커 프로세스를 다루는 데에 있어서 구니콘보다 더 제한적입니다. 따라서 이 수준(파이썬 수준)의 프로세스 관리자를 사용하려면 구니콘을 프로세스 관리자로 사용하는 것이 좋습니다.
-
-보통 이렇게 실행할 수 있습니다:
+`uvicorn` 명령을 직접 사용하는 편이 좋다면:
 
 <div class="termy">
 
@@ -148,36 +105,35 @@ $ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8080 --workers 4
 
 </div>
 
-새로운 옵션인 `--workers`은 유비콘에게 4개의 워커 프로세스를 사용한다고 알려줍니다.
+////
 
-각 프로세스의 **PID**를 확인할 수 있습니다. `27365`는 상위 프로세스(**프로세스 매니저**), 그리고 각각의 워커프로세스는 `27368`, `27369`, `27370`, 그리고 `27367`입니다.
+여기서 새로운 옵션은 `--workers`뿐이며, Uvicorn에게 워커 프로세스 4개를 시작하라고 알려줍니다.
 
-## 배포 개념들
+또한 각 프로세스의 **PID**도 확인할 수 있는데, 상위 프로세스(이것이 **프로세스 관리자**)의 PID는 `27365`이고, 각 워커 프로세스의 PID는 `27368`, `27369`, `27370`, `27367`입니다.
 
-여기에서는 **유비콘 워커 프로세스**를 관리하는 **구니콘**(또는 유비콘)을 사용하여 애플리케이션을 **병렬화**하고, CPU **멀티 코어**의 장점을 활용하고, **더 많은 요청**을 처리할 수 있는 방법을 살펴보았습니다.
+## 배포 개념들 { #deployment-concepts }
 
-워커를 사용하는 것은 배포 개념 목록에서 주로 **복제본** 부분과 **재시작**에 약간 도움이 되지만 다른 배포 개념들도 다루어야 합니다:
+여기서는 여러 **워커**를 사용해 애플리케이션 실행을 **병렬화**하고, CPU의 **다중 코어**를 활용하며, **더 많은 요청**을 제공할 수 있는 방법을 살펴봤습니다.
+
+위의 배포 개념 목록에서 워커를 사용하는 것은 주로 **복제** 부분에 도움이 되고, **재시작**에도 약간 도움이 되지만, 나머지 항목들도 여전히 신경 써야 합니다:
 
 * **보안 - HTTPS**
-* **서버 시작과 동시에 실행하기**
+* **서버 시작 시 실행**
 * ***재시작***
-* 복제본 (실행 중인 프로세스의 숫자)
+* 복제(실행 중인 프로세스 수)
 * **메모리**
-* **시작하기 전의 여러 단계들**
+* **시작하기 전의 이전 단계**
 
+## 컨테이너와 도커 { #containers-and-docker }
 
-## 컨테이너와 도커
+다음 장인 [컨테이너에서의 FastAPI - 도커](docker.md){.internal-link target=_blank}에서는 다른 **배포 개념들**을 처리하기 위해 사용할 수 있는 몇 가지 전략을 설명하겠습니다.
 
-다음 장인 [FastAPI와 컨테이너 - 도커](docker.md){.internal-link target=_blank}에서 다른 **배포 개념들**을 다루는 전략들을 알려드리겠습니다.
+단일 Uvicorn 프로세스를 실행하기 위해, **처음부터 여러분만의 이미지를 직접 빌드**하는 방법을 보여드리겠습니다. 이는 간단한 과정이며, **Kubernetes** 같은 분산 컨테이너 관리 시스템을 사용할 때 아마도 이렇게 하고 싶을 것입니다.
 
-또한 간단한 케이스에서 사용할 수 있는, **구니콘과 유비콘 워커**가 포함돼 있는 **공식 도커 이미지**와 함께 몇 가지 기본 구성을 보여드리겠습니다.
+## 요약 { #recap }
 
-그리고 단일 유비콘 프로세스(구니콘 없이)를 실행할 수 있도록 **사용자 자신의 이미지를 처음부터 구축**하는 방법도 보여드리겠습니다. 이는 간단한 과정이며, **쿠버네티스**와 같은 분산 컨테이너 관리 시스템을 사용할 때 수행할 작업입니다.
+`fastapi` 또는 `uvicorn` 명령에서 `--workers` CLI 옵션을 사용해 여러 워커 프로세스를 실행하면, **멀티 코어 CPU**를 활용해 **여러 프로세스를 병렬로 실행**할 수 있습니다.
 
-## 요약
+다른 배포 개념들을 직접 처리하면서 **자체 배포 시스템**을 구축하는 경우, 이러한 도구와 아이디어를 활용할 수 있습니다.
 
-당신은 **구니콘**(또는 유비콘)을 유비콘 워커와 함께 프로세스 관리자로 사용하여 **멀티-코어 CPU**를 활용하는 **멀티 프로세스를 병렬로 실행**할 수 있습니다.
-
-다른 배포 개념을 직접 다루면서 **자신만의 배포 시스템**을 구성하는 경우 이러한 도구와 개념들을 활용할 수 있습니다.
-
-다음 장에서 컨테이너(예: 도커 및 쿠버네티스)와 함께하는 **FastAPI**에 대해 배워보세요. 이러한 툴에는 다른 **배포 개념**들을 간단히 해결할 수 있는 방법이 있습니다. ✨
+다음 장에서 컨테이너(예: Docker 및 Kubernetes)와 함께 사용하는 **FastAPI**에 대해 알아보세요. 해당 도구들이 다른 **배포 개념들**도 간단히 해결하는 방법이 있다는 것을 확인할 수 있습니다. ✨

docs/ko/docs/deployment/versions.md

@@ -1,94 +1,93 @@
-# FastAPI 버전들에 대하여
+# FastAPI 버전들에 대하여 { #about-fastapi-versions }
 
-**FastAPI** 는 이미 많은 응용 프로그램과 시스템들을 만드는데 사용되고 있습니다. 그리고 100%의 테스트 정확성을 가지고 있습니다. 하지만 이것은 아직까지도 빠르게 발전하고 있습니다.
+**FastAPI**는 이미 많은 애플리케이션과 시스템에서 프로덕션으로 사용되고 있습니다. 그리고 테스트 커버리지는 100%로 유지됩니다. 하지만 개발은 여전히 빠르게 진행되고 있습니다.
 
-새로운 특징들이 빈번하게 추가되고, 오류들이 지속적으로 수정되고 있습니다. 그리고 코드가 계속적으로 향상되고 있습니다.
+새로운 기능이 자주 추가되고, 버그가 규칙적으로 수정되며, 코드는 계속해서 지속적으로 개선되고 있습니다.
 
-이것이 아직도 최신 버전이 `0.x.x`인 이유입니다. 이것은 각각의 버전들이 잠재적으로 변할 수 있다는 것을 보여줍니다. 이는 <a href="https://semver.org/" class="external-link" target="_blank">유의적 버전</a> 관습을 따릅니다.
+그래서 현재 버전이 아직 `0.x.x`인 것입니다. 이는 각 버전이 잠재적으로 하위 호환성이 깨지는 변경을 포함할 수 있음을 반영합니다. 이는 <a href="https://semver.org/" class="external-link" target="_blank">Semantic Versioning</a> 관례를 따릅니다.
 
-지금 바로 **FastAPI**로 응용 프로그램을 만들 수 있습니다. 이때 (아마 지금까지 그래 왔던 것처럼), 사용하는 버전이 코드와 잘 맞는지 확인해야합니다.
+지금 바로 **FastAPI**로 프로덕션 애플리케이션을 만들 수 있습니다(그리고 아마도 한동안 그렇게 해오셨을 것입니다). 다만 나머지 코드와 함께 올바르게 동작하는 버전을 사용하고 있는지 확인하기만 하면 됩니다.
 
-## `fastapi` 버전을 표시
+## `fastapi` 버전을 고정하기 { #pin-your-fastapi-version }
 
-가장 먼저 해야할 것은 응용 프로그램이 잘 작동하는 가장 최신의 구체적인 **FastAPI** 버전을 표시하는 것입니다.
+가장 먼저 해야 할 일은 여러분의 애플리케이션에서 올바르게 동작하는 것으로 알고 있는 **FastAPI**의 최신 구체 버전에 맞춰 사용 중인 버전을 "고정(pin)"하는 것입니다.
 
-예를 들어, 응용 프로그램에 `0.45.0` 버전을 사용했다고 가정합니다.
+예를 들어, 앱에서 `0.112.0` 버전을 사용하고 있다고 가정해 보겠습니다.
 
-만약에 `requirements.txt` 파일을 사용했다면, 다음과 같이 버전을 명세할 수 있습니다:
+`requirements.txt` 파일을 사용한다면 다음과 같이 버전을 지정할 수 있습니다:
 
 ```txt
-fastapi==0.45.0
+fastapi[standard]==0.112.0
 ```
 
-이것은 `0.45.0` 버전을 사용했다는 것을 의미합니다.
+이는 정확히 `0.112.0` 버전을 사용한다는 의미입니다.
 
-또는 다음과 같이 표시할 수 있습니다:
+또는 다음과 같이 고정할 수도 있습니다:
+
+```txt
+fastapi[standard]>=0.112.0,<0.113.0
+```
+
+이는 `0.112.0` 이상이면서 `0.113.0` 미만의 버전을 사용한다는 의미입니다. 예를 들어 `0.112.2` 버전도 허용됩니다.
+
+`uv`, Poetry, Pipenv 등 다른 도구로 설치를 관리한다면, 모두 패키지의 특정 버전을 정의할 수 있는 방법을 제공합니다.
+
+## 이용 가능한 버전들 { #available-versions }
+
+사용 가능한 버전(예: 현재 최신 버전이 무엇인지 확인하기 위해)은 [Release Notes](../release-notes.md){.internal-link target=_blank}에서 확인할 수 있습니다.
+
+## 버전들에 대해 { #about-versions }
+
+Semantic Versioning 관례에 따르면, `1.0.0` 미만의 어떤 버전이든 잠재적으로 하위 호환성이 깨지는 변경을 추가할 수 있습니다.
+
+FastAPI는 또한 "PATCH" 버전 변경은 버그 수정과 하위 호환성이 깨지지 않는 변경을 위한 것이라는 관례를 따릅니다.
+
+/// tip | 팁
+
+"PATCH"는 마지막 숫자입니다. 예를 들어 `0.2.3`에서 PATCH 버전은 `3`입니다.
+
+///
+
+따라서 다음과 같이 버전을 고정할 수 있어야 합니다:
 
 ```txt
 fastapi>=0.45.0,<0.46.0
 ```
 
-이것은 `0.45.0` 버전과 같거나 높으면서 `0.46.0` 버전 보다는 낮은 버전을 사용했다는 것을 의미합니다. 예를 들어, `0.45.2` 버전과 같은 경우는 해당 조건을 만족합니다.
-
-만약에 Poetry, Pipenv, 또는 그밖의 다양한 설치 도구를 사용한다면, 패키지에 구체적인 버전을 정의할 수 있는 방법을 가지고 있을 것입니다.
-
-## 이용가능한 버전들
-
-[Release Notes](../release-notes.md){.internal-link target=_blank}를 통해 사용할 수 있는 버전들을 확인할 수 있습니다.(예를 들어, 가장 최신의 버전을 확인할 수 있습니다.)
-
-
-## 버전들에 대해
-
-유의적 버전 관습을 따라서, `1.0.0` 이하의 모든 버전들은 잠재적으로 급변할 수 있습니다.
-
-FastAPI는 오류를 수정하고, 일반적인 변경사항을 위해 "패치"버전의 관습을 따릅니다.
+하위 호환성이 깨지는 변경과 새로운 기능은 "MINOR" 버전에 추가됩니다.
 
 /// tip | 팁
 
-여기서 말하는 "패치"란 버전의 마지막 숫자로, 예를 들어 `0.2.3` 버전에서 "패치"는 `3`을 의미합니다.
+"MINOR"는 가운데 숫자입니다. 예를 들어 `0.2.3`에서 MINOR 버전은 `2`입니다.
 
 ///
 
-따라서 다음과 같이 버전을 표시할 수 있습니다:
+## FastAPI 버전 업그레이드하기 { #upgrading-the-fastapi-versions }
+
+앱에 테스트를 추가해야 합니다.
+
+**FastAPI**에서는 매우 쉽습니다(Starlette 덕분에). 문서를 확인해 보세요: [Testing](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}
+
+테스트를 갖춘 뒤에는 **FastAPI** 버전을 더 최신 버전으로 업그레이드하고, 테스트를 실행하여 모든 코드가 올바르게 동작하는지 확인하세요.
+
+모든 것이 동작하거나 필요한 변경을 한 뒤 모든 테스트가 통과한다면, `fastapi`를 그 새로운 최신 버전으로 고정할 수 있습니다.
+
+## Starlette에 대해 { #about-starlette }
+
+`starlette`의 버전은 고정하지 않는 것이 좋습니다.
+
+서로 다른 **FastAPI** 버전은 Starlette의 특정한 더 새로운 버전을 사용하게 됩니다.
+
+따라서 **FastAPI**가 올바른 Starlette 버전을 사용하도록 그냥 두면 됩니다.
+
+## Pydantic에 대해 { #about-pydantic }
+
+Pydantic은 자체 테스트에 **FastAPI**에 대한 테스트도 포함하고 있으므로, Pydantic의 새 버전(`1.0.0` 초과)은 항상 FastAPI와 호환됩니다.
+
+여러분에게 맞는 `1.0.0` 초과의 어떤 Pydantic 버전으로든 고정할 수 있습니다.
+
+예를 들어:
 
 ```txt
-fastapi>=0.45.0,<0.46.0
-```
-
-수정된 사항과 새로운 요소들이 "마이너" 버전에 추가되었습니다.
-
-/// tip | 팁
-
-"마이너"란 버전 넘버의 가운데 숫자로, 예를 들어서 `0.2.3`의 "마이너" 버전은 `2`입니다.
-
-///
-
-## FastAPI 버전의 업그레이드
-
-응용 프로그램을 검사해야합니다.
-
-(Starlette 덕분에), **FastAPI** 를 이용하여 굉장히 쉽게 할 수 있습니다. [Testing](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}문서를 확인해 보십시오:
-
-검사를 해보고 난 후에, **FastAPI** 버전을 더 최신으로 업그레이드 할 수 있습니다. 그리고 코드들이 테스트에 정상적으로 작동하는지 확인을 해야합니다.
-
-만약에 모든 것이 정상 작동하거나 필요한 부분을 변경하고, 모든 검사를 통과한다면, 새로운 버전의  `fastapi`를 표시할 수 있습니다.
-
-## Starlette에 대해
-
-`starlette`의 버전은 표시할 수 없습니다.
-
-서로다른 버전의 **FastAPI**가 구체적이고 새로운 버전의 Starlette을 사용할 것입니다.
-
-그러므로 **FastAPI**가 알맞은 Starlette 버전을 사용하도록 하십시오.
-
-## Pydantic에 대해
-
-Pydantic은 **FastAPI** 를 위한 검사를 포함하고 있습니다. 따라서, 새로운 버전의 Pydantic(`1.0.0`이상)은 항상 FastAPI와 호환됩니다.
-
-작업을 하고 있는 `1.0.0` 이상의 모든 버전과 `2.0.0` 이하의 Pydantic 버전을 표시할 수 있습니다.
-
-예를 들어 다음과 같습니다:
-
-```txt
-pydantic>=1.2.0,<2.0.0
+pydantic>=2.7.0,<3.0.0
 ```

docs/ko/docs/environment-variables.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 환경 변수
+# 환경 변수 { #environment-variables }
 
 /// tip | 팁
 
@@ -6,11 +6,11 @@
 
 ///
 
-환경 변수는 파이썬 코드의 **바깥**인, **운영 체제**에 존재하는 변수입니다. 파이썬 코드나 다른 프로그램에서 읽을 수 있습니다.
+환경 변수(또는 "**env var**"라고도 합니다)는 파이썬 코드의 **바깥**인, **운영 체제**에 존재하는 변수이며, 파이썬 코드(또는 다른 프로그램에서도)에서 읽을 수 있습니다.
 
-환경 변수는 애플리케이션 **설정**을 처리하거나, 파이썬의 **설치** 과정의 일부로 유용합니다.
+환경 변수는 애플리케이션 **설정**을 처리하거나, 파이썬의 **설치** 과정의 일부로 유용할 수 있습니다.
 
-## 환경 변수를 만들고 사용하기
+## 환경 변수를 만들고 사용하기 { #create-and-use-env-vars }
 
 파이썬 없이도, **셸 (터미널)** 에서 환경 변수를 **생성** 하고 사용할 수 있습니다.
 
@@ -50,9 +50,9 @@ Hello Wade Wilson
 
 ////
 
-## 파이썬에서 환경 변수 읽기
+## 파이썬에서 env var 읽기 { #read-env-vars-in-python }
 
-파이썬 **바깥**인 터미널에서(다른 도구로도 가능) 환경 변수를 생성도 할 수도 있고, 이를 **파이썬에서 읽을 수 있습니다.**
+파이썬 **바깥**인 터미널에서(또는 다른 어떤 방법으로든) 환경 변수를 만들고, 그런 다음 **파이썬에서 읽을 수 있습니다**.
 
 예를 들어 다음과 같은 `main.py` 파일이 있다고 합시다:
 
@@ -67,7 +67,7 @@ print(f"Hello {name} from Python")
 
 <a href="https://docs.python.org/3.8/library/os.html#os.getenv" class="external-link" target="_blank">`os.getenv()`</a> 의 두 번째 인자는 반환할 기본값입니다.
 
-여기서는 `"World"`를 넣었기에 기본값으로써 사용됩니다. 넣지 않으면 `None` 이 기본값으로 사용됩니다.
+제공하지 않으면 기본값은 `None`이며, 여기서는 사용할 기본값으로 `"World"`를 제공합니다.
 
 ///
 
@@ -129,7 +129,7 @@ Hello Wade Wilson from Python
 
 환경변수는 코드 바깥에서 설정될 수 있지만, 코드에서 읽을 수 있고, 나머지 파일과 함께 저장(`git`에 커밋)할 필요가 없으므로, 구성이나 **설정** 에 사용하는 것이 일반적입니다.
 
-**특정 프로그램 호출**에 대해서만 사용할 수 있는 환경 변수를 만들 수도 있습니다. 해당 프로그램에서만 사용할 수 있고, 해당 프로그램이 실행되는 동안만 사용할 수 있습니다.
+또한 **특정 프로그램 호출**에 대해서만 사용할 수 있는 환경 변수를 만들 수도 있는데, 해당 프로그램에서만 사용할 수 있고, 해당 프로그램이 실행되는 동안만 사용할 수 있습니다.
 
 그렇게 하려면 프로그램 바로 앞, 같은 줄에 환경 변수를 만들어야 합니다:
 
@@ -157,17 +157,17 @@ Hello World from Python
 
 ///
 
-## 타입과 검증
+## 타입과 검증 { #types-and-validation }
 
-이 환경변수들은 오직 **텍스트 문자열**로만 처리할 수 있습니다. 텍스트 문자열은 파이썬 외부에 있으며 다른 프로그램 및 나머지 시스템(Linux, Windows, macOS 등 다른 운영 체제)과 호환되어야 합니다.
+이 환경변수들은 오직 **텍스트 문자열**로만 처리할 수 있습니다. 텍스트 문자열은 파이썬 외부에 있으며 다른 프로그램 및 나머지 시스템(그리고 Linux, Windows, macOS 같은 서로 다른 운영 체제에서도)과 호환되어야 합니다.
 
 즉, 파이썬에서 환경 변수로부터 읽은 **모든 값**은 **`str`**이 되고, 다른 타입으로의 변환이나 검증은 코드에서 수행해야 합니다.
 
-**애플리케이션 설정**을 처리하기 위한 환경 변수 사용에 대한 자세한 내용은 [고급 사용자 가이드 - 설정 및 환경 변수](./advanced/settings.md){.internal-link target=\_blank} 에서 확인할 수 있습니다.
+**애플리케이션 설정**을 처리하기 위한 환경 변수 사용에 대한 자세한 내용은 [고급 사용자 가이드 - 설정 및 환경 변수](./advanced/settings.md){.internal-link target=_blank} 에서 확인할 수 있습니다.
 
-## `PATH` 환경 변수
+## `PATH` 환경 변수 { #path-environment-variable }
 
-**`PATH`**라고 불리는, **특별한** 환경변수가 있습니다. 운영체제(Linux, Windows, macOS 등)에서 실행할 프로그램을 찾기위해 사용됩니다.
+**`PATH`**라고 불리는, **특별한** 환경변수가 있습니다. 운영체제(Linux, macOS, Windows)에서 실행할 프로그램을 찾기위해 사용됩니다.
 
 변수 `PATH`의 값은 Linux와 macOS에서는 콜론 `:`, Windows에서는 세미콜론 `;`으로 구분된 디렉토리로 구성된 긴 문자열입니다.
 
@@ -181,11 +181,11 @@ Hello World from Python
 
 이는 시스템이 다음 디렉토리에서 프로그램을 찾아야 함을 의미합니다:
 
--   `/usr/local/bin`
--   `/usr/bin`
--   `/bin`
--   `/usr/sbin`
--   `/sbin`
+* `/usr/local/bin`
+* `/usr/bin`
+* `/bin`
+* `/usr/sbin`
+* `/sbin`
 
 ////
 
@@ -197,9 +197,9 @@ C:\Program Files\Python312\Scripts;C:\Program Files\Python312;C:\Windows\System3
 
 이는 시스템이 다음 디렉토리에서 프로그램을 찾아야 함을 의미합니다:
 
--   `C:\Program Files\Python312\Scripts`
--   `C:\Program Files\Python312`
--   `C:\Windows\System32`
+* `C:\Program Files\Python312\Scripts`
+* `C:\Program Files\Python312`
+* `C:\Windows\System32`
 
 ////
 
@@ -209,7 +209,7 @@ C:\Program Files\Python312\Scripts;C:\Program Files\Python312;C:\Windows\System3
 
 찾으면 **사용합니다**. 그렇지 않으면 **다른 디렉토리**에서 계속 찾습니다.
 
-### 파이썬 설치와 `PATH` 업데이트
+### 파이썬 설치와 `PATH` 업데이트 { #installing-python-and-updating-the-path }
 
 파이썬을 설치할 때, 아마 `PATH` 환경 변수를 업데이트 할 것이냐고 물어봤을 겁니다.
 
@@ -285,13 +285,13 @@ $ C:\opt\custompython\bin\python
 
 ////
 
-이 정보는 [가상 환경](virtual-environments.md){.internal-link target=\_blank} 에 대해 알아볼 때 유용할 것입니다.
+이 정보는 [가상 환경](virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} 에 대해 알아볼 때 유용할 것입니다.
 
-## 결론
+## 결론 { #conclusion }
 
-이 문서를 읽고 **환경 변수**가 무엇이고 파이썬에서 어떻게 사용하는지 기본적으로 이해하셨을 겁니다.
+이 문서를 통해 **환경 변수**가 무엇이고 파이썬에서 어떻게 사용하는지 기본적으로 이해하셨을 겁니다.
 
-또한 <a href="https://ko.wikipedia.org/wiki/환경_변수" class="external-link" target="_blank">환경 변수에 대한 위키피디아(한국어)</a>에서 이에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
+또한 <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Environment_variable" class="external-link" target="_blank">환경 변수에 대한 위키피디아</a>에서 이에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
 
 많은 경우에서, 환경 변수가 어떻게 유용하고 적용 가능한지 바로 명확하게 알 수는 없습니다. 하지만 개발할 때 다양한 시나리오에서 계속 나타나므로 이에 대해 아는 것이 좋습니다.
 

docs/ko/docs/how-to/conditional-openapi.md

@@ -1,46 +1,41 @@
-# 조건부적인 OpenAPI
+# 조건부 OpenAPI { #conditional-openapi }
 
-필요한 경우, 설정 및 환경 변수를 사용하여 환경에 따라 조건부로 OpenAPI를 구성하고 완전히 비활성화할 수도 있습니다.
+필요한 경우, 설정 및 환경 변수를 사용하여 환경에 따라 OpenAPI를 조건부로 구성하고 완전히 비활성화할 수도 있습니다.
 
-## 보안, API 및 docs에 대해서
+## 보안, API 및 docs에 대해서 { #about-security-apis-and-docs }
 
 프로덕션에서, 문서화된 사용자 인터페이스(UI)를 숨기는 것이 API를 보호하는 방법이 *되어서는 안 됩니다*.
 
-이는 API에 추가적인 보안을 제공하지 않으며, *경로 작업*은 여전히 동일한 위치에서 사용 할 수 있습니다.
+이는 API에 추가적인 보안을 제공하지 않으며, *경로 처리*는 여전히 동일한 위치에서 사용 할 수 있습니다.
 
 코드에 보안 결함이 있다면, 그 결함은 여전히 존재할 것입니다.
 
-문서를 숨기는 것은 API와 상호작용하는 방법을 이해하기 어렵게 만들며, 프로덕션에서 디버깅을 더 어렵게 만들 수 있습니다. 이는 단순히 <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity" class="external-link" target="_blank">'모호성에 의한 보안'</a>의 한 형태로 간주될 수 있습니다.
+문서를 숨기는 것은 API와 상호작용하는 방법을 이해하기 어렵게 만들며, 프로덕션에서 디버깅을 더 어렵게 만들 수 있습니다. 이는 단순히 <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity" class="external-link" target="_blank">Security through obscurity</a>의 한 형태로 간주될 수 있습니다.
 
 API를 보호하고 싶다면, 예를 들어 다음과 같은 더 나은 방법들이 있습니다:
 
-* 요청 본문과 응답에 대해 잘 정의된 Pydantic 모델을 사용하도록 하세요.
-
+* 요청 본문과 응답에 대해 잘 정의된 Pydantic 모델이 있는지 확인하세요.
 * 종속성을 사용하여 필요한 권한과 역할을 구성하세요.
-
-* 평문 비밀번호를 절대 저장하지 말고, 오직 암호화된 비밀번호만 저장하세요.
-
-* Passlib과 JWT 토큰과 같은 잘 알려진 암호화 도구들을 구현하고 사용하세요.
-
+* 평문 비밀번호를 절대 저장하지 말고, 비밀번호 해시만 저장하세요.
+* pwdlib와 JWT 토큰 등과 같은 잘 알려진 암호화 도구들을 구현하고 사용하세요.
 * 필요한 곳에 OAuth2 범위를 사용하여 더 세분화된 권한 제어를 추가하세요.
+* ...등등.
 
-* 등등....
+그럼에도 불구하고, 특정 환경(예: 프로덕션)에서 또는 환경 변수의 설정에 따라 API docs를 비활성화해야 하는 매우 특정한 사용 사례가 있을 수 있습니다.
 
-그럼에도 불구하고, 특정 환경(예: 프로덕션)에서 또는 환경 변수의 설정에 따라 API 문서를 비활성화해야 하는 매우 특정한 사용 사례가 있을 수 있습니다.
+## 설정 및 환경변수의 조건부 OpenAPI { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars }
 
-## 설정 및 환경변수의 조건부 OpenAPI
-
-동일한 Pydantic 설정을 사용하여 생성된 OpenAPI 및 문서 UI를 쉽게 구성할 수 있습니다.
+동일한 Pydantic 설정을 사용하여 생성된 OpenAPI 및 docs UI를 쉽게 구성할 수 있습니다.
 
 예를 들어:
 
-{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001.py hl[6,11] *}
+{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py39.py hl[6,11] *}
 
 여기서 `openapi_url` 설정을 기본값인 `"/openapi.json"`으로 선언합니다.
 
 그런 뒤, 우리는 `FastAPI` 앱을 만들 때 그것을 사용합니다.
 
-환경 변수 `OPENAPI_URL`을 빈 문자열로 설정하여 OpenAPI(문서 UI 포함)를 비활성화할 수도 있습니다. 예를 들어:
+그런 다음 환경 변수 `OPENAPI_URL`을 빈 문자열로 설정하여 OpenAPI(UI docs 포함)를 비활성화할 수도 있습니다. 예를 들어:
 
 <div class="termy">
 

docs/ko/docs/how-to/configure-swagger-ui.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Swagger UI 구성
+# Swagger UI 구성 { #configure-swagger-ui }
 
 추가적인 <a href="https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/" class="external-link" target="_blank">Swagger UI 매개변수</a>를 구성할 수 있습니다.
 
@@ -8,7 +8,7 @@
 
 FastAPI는 이 구성을 **JSON** 형식으로 변환하여 JavaScript와 호환되도록 합니다. 이는 Swagger UI에서 필요로 하는 형식입니다.
 
-## 구문 강조 비활성화
+## 구문 강조 비활성화 { #disable-syntax-highlighting }
 
 예를 들어, Swagger UI에서 구문 강조 기능을 비활성화할 수 있습니다.
 
@@ -18,41 +18,41 @@ FastAPI는 이 구성을 **JSON** 형식으로 변환하여 JavaScript와 호환
 
 그러나 `syntaxHighlight`를 `False`로 설정하여 구문 강조 기능을 비활성화할 수 있습니다:
 
-{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001.py hl[3] *}
+{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py39.py hl[3] *}
 
 ...그럼 Swagger UI에서 더 이상 구문 강조 기능이 표시되지 않습니다:
 
 <img src="/img/tutorial/extending-openapi/image03.png">
 
-## 테마 변경
+## 테마 변경 { #change-the-theme }
 
 동일한 방식으로 `"syntaxHighlight.theme"` 키를 사용하여 구문 강조 테마를 설정할 수 있습니다 (중간에 점이 포함된 것을 참고하십시오).
 
-{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002.py hl[3] *}
+{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py39.py hl[3] *}
 
 이 설정은 구문 강조 색상 테마를 변경합니다:
 
 <img src="/img/tutorial/extending-openapi/image04.png">
 
-## 기본 Swagger UI 매개변수 변경
+## 기본 Swagger UI 매개변수 변경 { #change-default-swagger-ui-parameters }
 
 FastAPI는 대부분의 사용 사례에 적합한 몇 가지 기본 구성 매개변수를 포함하고 있습니다.
 
 기본 구성에는 다음이 포함됩니다:
 
-{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[8:23] hl[17:23] *}
+{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *}
 
 `swagger_ui_parameters` 인수에 다른 값을 설정하여 이러한 기본값 중 일부를 재정의할 수 있습니다.
 
 예를 들어, `deepLinking`을 비활성화하려면 `swagger_ui_parameters`에 다음 설정을 전달할 수 있습니다:
 
-{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003.py hl[3] *}
+{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py39.py hl[3] *}
 
-## 기타 Swagger UI 매개변수
+## 기타 Swagger UI 매개변수 { #other-swagger-ui-parameters }
 
-사용할 수 있는 다른 모든 구성 옵션을 확인하려면, Swagger UI 매개변수에 대한 공식 <a href="https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/" class="external-link" target="_blank">문서</a>를 참조하십시오.
+사용할 수 있는 다른 모든 구성 옵션을 확인하려면, Swagger UI 매개변수에 대한 공식 <a href="https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/" class="external-link" target="_blank">Swagger UI 매개변수 문서</a>를 참조하십시오.
 
-## JavaScript 전용 설정
+## JavaScript 전용 설정 { #javascript-only-settings }
 
 Swagger UI는 **JavaScript 전용** 객체(예: JavaScript 함수)로 다른 구성을 허용하기도 합니다.
 
@@ -67,4 +67,4 @@ presets: [
 
 이들은 문자열이 아닌 **JavaScript** 객체이므로 Python 코드에서 직접 전달할 수 없습니다.
 
-이와 같은 JavaScript 전용 구성을 사용해야 하는 경우, 위의 방법 중 하나를 사용하여 모든 Swagger UI 경로 작업을 재정의하고 필요한 JavaScript를 수동으로 작성할 수 있습니다.
+이와 같은 JavaScript 전용 구성을 사용해야 하는 경우, 위의 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다. Swagger UI *경로 처리*를 모두 재정의하고 필요한 JavaScript를 수동으로 작성하세요.

docs/ko/docs/index.md

@@ -1,11 +1,11 @@
-# FastAPI
+# FastAPI { #fastapi }
 
 <style>
 .md-content .md-typeset h1 { display: none; }
 </style>
 
 <p align="center">
-  <a href="https://fastapi.tiangolo.com"><img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-teal.png" alt="FastAPI"></a>
+  <a href="https://fastapi.tiangolo.com/ko"><img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-teal.png" alt="FastAPI"></a>
 </p>
 <p align="center">
     <em>FastAPI 프레임워크, 고성능, 간편한 학습, 빠른 코드 작성, 준비된 프로덕션</em>
@@ -27,7 +27,7 @@
 
 ---
 
-**문서**: <a href="https://fastapi.tiangolo.com" target="_blank">https://fastapi.tiangolo.com</a>
+**문서**: <a href="https://fastapi.tiangolo.com/ko" target="_blank">https://fastapi.tiangolo.com</a>
 
 **소스 코드**: <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" target="_blank">https://github.com/fastapi/fastapi</a>
 
@@ -37,36 +37,41 @@ FastAPI는 현대적이고, 빠르며(고성능), 파이썬 표준 타입 힌트
 
 주요 특징으로:
 
-* **빠름**: (Starlette과 Pydantic 덕분에) **NodeJS** 및 **Go**와 대등할 정도로 매우 높은 성능. [사용 가능한 가장 빠른 파이썬 프레임워크 중 하나](#_11).
-
+* **빠름**: (Starlette과 Pydantic 덕분에) **NodeJS** 및 **Go**와 대등할 정도로 매우 높은 성능. [사용 가능한 가장 빠른 파이썬 프레임워크 중 하나](#performance).
 * **빠른 코드 작성**: 약 200%에서 300%까지 기능 개발 속도 증가. *
 * **적은 버그**: 사람(개발자)에 의한 에러 약 40% 감소. *
 * **직관적**: 훌륭한 편집기 지원. 모든 곳에서 <abbr title="also known as auto-complete, autocompletion, IntelliSense">자동완성</abbr>. 적은 디버깅 시간.
 * **쉬움**: 쉽게 사용하고 배우도록 설계. 적은 문서 읽기 시간.
 * **짧음**: 코드 중복 최소화. 각 매개변수 선언의 여러 기능. 적은 버그.
 * **견고함**: 준비된 프로덕션 용 코드를 얻으십시오. 자동 대화형 문서와 함께.
-* **표준 기반**: API에 대한 (완전히 호환되는) 개방형 표준 기반: <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> (이전에 Swagger로 알려졌던) 및 <a href="http://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank">JSON 스키마</a>.
+* **표준 기반**: API에 대한 (완전히 호환되는) 개방형 표준 기반: <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> (이전에 Swagger로 알려졌던) 및 <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank">JSON Schema</a>.
 
 <small>* 내부 개발팀의 프로덕션 애플리케이션을 빌드한 테스트에 근거한 측정</small>
 
-## 골드 스폰서
+## 스폰서 { #sponsors }
 
 <!-- sponsors -->
 
-{% if sponsors %}
+### 키스톤 스폰서 { #keystone-sponsor }
+
+{% for sponsor in sponsors.keystone -%}
+<a href="{{ sponsor.url }}" target="_blank" title="{{ sponsor.title }}"><img src="{{ sponsor.img }}" style="border-radius:15px"></a>
+{% endfor -%}
+
+### 골드 및 실버 스폰서 { #gold-and-silver-sponsors }
+
 {% for sponsor in sponsors.gold -%}
 <a href="{{ sponsor.url }}" target="_blank" title="{{ sponsor.title }}"><img src="{{ sponsor.img }}" style="border-radius:15px"></a>
 {% endfor -%}
 {%- for sponsor in sponsors.silver -%}
 <a href="{{ sponsor.url }}" target="_blank" title="{{ sponsor.title }}"><img src="{{ sponsor.img }}" style="border-radius:15px"></a>
 {% endfor %}
-{% endif %}
 
 <!-- /sponsors -->
 
-<a href="https://fastapi.tiangolo.com/fastapi-people/#sponsors" class="external-link" target="_blank">다른 스폰서</a>
+<a href="https://fastapi.tiangolo.com/ko/fastapi-people/#sponsors" class="external-link" target="_blank">다른 스폰서</a>
 
-## 의견들
+## 의견들 { #opinions }
 
 "_[...] 저는 요즘 **FastAPI**를 많이 사용하고 있습니다. [...] 사실 우리 팀의 **마이크로소프트 ML 서비스** 전부를 바꿀 계획입니다. 그중 일부는 핵심 **Windows**와 몇몇의 **Office** 제품들이 통합되고 있습니다._"
 
@@ -94,7 +99,7 @@ FastAPI는 현대적이고, 빠르며(고성능), 파이썬 표준 타입 힌트
 
 "_솔직히, 당신이 만든 것은 매우 견고하고 세련되어 보입니다. 여러 면에서 **Hug**가 이렇게 되었으면 합니다 - 그걸 만든 누군가를 보는 것은 많은 영감을 줍니다._"
 
-<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Timothy Crosley - <strong><a href="http://www.hug.rest/" target="_blank">Hug</a> 제작자</strong> <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=19455465" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>
+<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Timothy Crosley - <strong><a href="https://github.com/hugapi/hug" target="_blank">Hug</a> 제작자</strong> <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=19455465" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>
 
 ---
 
@@ -106,50 +111,54 @@ FastAPI는 현대적이고, 빠르며(고성능), 파이썬 표준 타입 힌트
 
 ---
 
-## **Typer**, FastAPI의 CLI
+"_프로덕션 Python API를 만들고자 한다면, 저는 **FastAPI**를 강력히 추천합니다. **아름답게 설계**되었고, **사용이 간단**하며, **확장성이 매우 뛰어나**고, 우리의 API 우선 개발 전략에서 **핵심 구성 요소**가 되었으며 Virtual TAC Engineer 같은 많은 자동화와 서비스를 이끌고 있습니다._"
+
+<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Deon Pillsbury - <strong>Cisco</strong> <a href="https://www.linkedin.com/posts/deonpillsbury_cisco-cx-python-activity-6963242628536487936-trAp/" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>
+
+---
+
+## FastAPI 미니 다큐멘터리 { #fastapi-mini-documentary }
+
+2025년 말에 공개된 <a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" class="external-link" target="_blank">FastAPI 미니 다큐멘터리</a>가 있습니다. 온라인에서 시청할 수 있습니다:
+
+<a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" target="_blank"><img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/fastapi-documentary.jpg" alt="FastAPI Mini Documentary"></a>
+
+## **Typer**, CLI를 위한 FastAPI { #typer-the-fastapi-of-clis }
 
 <a href="https://typer.tiangolo.com" target="_blank"><img src="https://typer.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-margin-vector.svg" style="width: 20%;"></a>
 
 웹 API 대신 터미널에서 사용할 <abbr title="Command Line Interface">CLI</abbr> 앱을 만들고 있다면, <a href="https://typer.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">**Typer**</a>를 확인해 보십시오.
 
-**Typer**는 FastAPI의 동생입니다. 그리고 **FastAPI의 CLI**가 되기 위해 생겼습니다. ⌨️ 🚀
+**Typer**는 FastAPI의 동생입니다. 그리고 **CLI를 위한 FastAPI**가 되기 위해 생겼습니다. ⌨️ 🚀
 
-## 요구사항
+## 요구사항 { #requirements }
 
 FastAPI는 거인들의 어깨 위에 서 있습니다:
 
 * 웹 부분을 위한 <a href="https://www.starlette.dev/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a>.
 * 데이터 부분을 위한 <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>.
 
-## 설치
+## 설치 { #installation }
+
+<a href="https://fastapi.tiangolo.com/ko/virtual-environments/" class="external-link" target="_blank">가상 환경</a>을 생성하고 활성화한 다음 FastAPI를 설치하세요:
 
 <div class="termy">
 
 ```console
-$ pip install fastapi
+$ pip install "fastapi[standard]"
 
 ---> 100%
 ```
 
 </div>
 
-프로덕션을 위해 <a href="http://www.uvicorn.dev" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a> 또는 <a href="https://github.com/pgjones/hypercorn" class="external-link" target="_blank">Hypercorn</a>과 같은 ASGI 서버도 필요할 겁니다.
+**Note**: 모든 터미널에서 동작하도록 `"fastapi[standard]"`를 따옴표로 감싸 넣었는지 확인하세요.
 
-<div class="termy">
+## 예제 { #example }
 
-```console
-$ pip install "uvicorn[standard]"
+### 만들기 { #create-it }
 
----> 100%
-```
-
-</div>
-
-## 예제
-
-### 만들기
-
-* `main.py` 파일을 만드십시오:
+다음 내용으로 `main.py` 파일을 만드십시오:
 
 ```Python
 from typing import Union
@@ -172,9 +181,9 @@ def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
 <details markdown="1">
 <summary>또는 <code>async def</code> 사용하기...</summary>
 
-여러분의 코드가 `async` / `await`을 사용한다면, `async def`를 사용하십시오.
+여러분의 코드가 `async` / `await`을 사용한다면, `async def`를 사용하십시오:
 
-```Python hl_lines="9 14"
+```Python hl_lines="9  14"
 from typing import Union
 
 from fastapi import FastAPI
@@ -194,22 +203,35 @@ async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
 
 **Note**:
 
-잘 모르겠다면, <a href="https://fastapi.tiangolo.com/async/#in-a-hurry" target="_blank">문서에서 `async`와 `await`</a>에 관한 _"급하세요?"_ 섹션을 확인해 보십시오.
+잘 모르겠다면, <a href="https://fastapi.tiangolo.com/ko/async/#in-a-hurry" target="_blank">문서에서 `async`와 `await`</a>에 관한 _"급하세요?"_ 섹션을 확인해 보십시오.
 
 </details>
 
-### 실행하기
+### 실행하기 { #run-it }
 
-서버를 실행하십시오:
+다음 명령으로 서버를 실행하십시오:
 
 <div class="termy">
 
 ```console
-$ uvicorn main:app --reload
+$ fastapi dev main.py
 
+ ╭────────── FastAPI CLI - Development mode ───────────╮
+ │                                                     │
+ │  Serving at: http://127.0.0.1:8000                  │
+ │                                                     │
+ │  API docs: http://127.0.0.1:8000/docs               │
+ │                                                     │
+ │  Running in development mode, for production use:   │
+ │                                                     │
+ │  fastapi run                                        │
+ │                                                     │
+ ╰─────────────────────────────────────────────────────╯
+
+INFO:     Will watch for changes in these directories: ['/home/user/code/awesomeapp']
 INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
-INFO:     Started reloader process [28720]
-INFO:     Started server process [28722]
+INFO:     Started reloader process [2248755] using WatchFiles
+INFO:     Started server process [2248757]
 INFO:     Waiting for application startup.
 INFO:     Application startup complete.
 ```
@@ -217,17 +239,17 @@ INFO:     Application startup complete.
 </div>
 
 <details markdown="1">
-<summary><code>uvicorn main:app --reload</code> 명령에 관하여...</summary>
+<summary><code>fastapi dev main.py</code> 명령에 관하여...</summary>
 
-명령 `uvicorn main:app`은 다음을 나타냅니다:
+`fastapi dev` 명령은 `main.py` 파일을 읽고, 그 안의 **FastAPI** 앱을 감지한 다음, <a href="https://www.uvicorn.dev" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>을 사용해 서버를 시작합니다.
 
-* `main`: `main.py` 파일 (파이썬 "모듈").
-* `app`: the object created inside of `main.py` with the line `app = FastAPI()`.
-* `--reload`: 코드가 변경된 후 서버 재시작하기. 개발환경에서만 사용하십시오.
+기본적으로 `fastapi dev`는 로컬 개발을 위해 auto-reload가 활성화된 상태로 시작됩니다.
+
+자세한 내용은 <a href="https://fastapi.tiangolo.com/ko/fastapi-cli/" target="_blank">FastAPI CLI 문서</a>에서 확인할 수 있습니다.
 
 </details>
 
-### 확인하기
+### 확인하기 { #check-it }
 
 브라우저로 <a href="http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery</a>를 열어보십시오.
 
@@ -241,10 +263,10 @@ INFO:     Application startup complete.
 
 * _경로_ `/` 및 `/items/{item_id}`에서 HTTP 요청 받기.
 * 두 _경로_ 모두 `GET` <em>연산</em>(HTTP _메소드_ 로 알려진)을 받습니다.
-* _경로_ `/items/{item_id}`는 _경로 매개변수_ `int`형 이어야 하는 `item_id`를 가지고 있습니다.
-* _경로_ `/items/{item_id}`는 선택적인 `str`형 이어야 하는 _경로 매개변수_ `q`를 가지고 있습니다.
+* _경로_ `/items/{item_id}`는 `int`형 이어야 하는 _경로 매개변수_ `item_id`를 가지고 있습니다.
+* _경로_ `/items/{item_id}`는 선택적인 `str`형 _쿼리 매개변수_ `q`를 가지고 있습니다.
 
-### 대화형 API 문서
+### 대화형 API 문서 { #interactive-api-docs }
 
 이제 <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>로 가보십시오.
 
@@ -252,7 +274,7 @@ INFO:     Application startup complete.
 
 ![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png)
 
-### 대안 API 문서
+### 대안 API 문서 { #alternative-api-docs }
 
 그리고 이제 <a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a>로 가봅시다.
 
@@ -260,13 +282,13 @@ INFO:     Application startup complete.
 
 ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)
 
-## 예제 심화
+## 예제 업그레이드 { #example-upgrade }
 
-이제 `PUT` 요청에 있는 본문(Body)을 받기 위해 `main.py`를 수정해봅시다.
+이제 `PUT` 요청에서 본문을 받기 위해 `main.py` 파일을 수정해봅시다.
 
-Pydantic을 이용해 파이썬 표준 타입으로 본문을 선언합니다.
+Pydantic 덕분에 표준 Python 타입을 사용해 본문을 선언합니다.
 
-```Python hl_lines="4  9 10 11 12  25 26 27"
+```Python hl_lines="4  9-12  25-27"
 from typing import Union
 
 from fastapi import FastAPI
@@ -296,25 +318,25 @@ def update_item(item_id: int, item: Item):
     return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}
 ```
 
-서버가 자동으로 리로딩 할 수 있어야 합니다 (위에서 `uvicorn` 명령에 `--reload`을 추가 했기 때문입니다).
+`fastapi dev` 서버는 자동으로 리로딩되어야 합니다.
 
-### 대화형 API 문서 업그레이드
+### 대화형 API 문서 업그레이드 { #interactive-api-docs-upgrade }
 
 이제 <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>로 이동합니다.
 
-* 대화형 API 문서가 새 본문과 함께 자동으로 업데이트 합니다:
+* 대화형 API 문서는 새 본문을 포함해 자동으로 업데이트됩니다:
 
 ![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-03-swagger-02.png)
 
-* "Try it out" 버튼을 클릭하면, 매개변수를 채울 수 있게 해주고 직접 API와 상호작용 할 수 있습니다:
+* "Try it out" 버튼을 클릭하면, 매개변수를 채우고 API와 직접 상호작용할 수 있습니다:
 
 ![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-04-swagger-03.png)
 
-* 그러고 나서 "Execute" 버튼을 누르면, 사용자 인터페이스는 API와 통신하고 매개변수를 전송하며 그 결과를 가져와서 화면에 표시합니다:
+* 그런 다음 "Execute" 버튼을 클릭하면, 사용자 인터페이스가 API와 통신하고 매개변수를 전송한 뒤 결과를 받아 화면에 표시합니다:
 
 ![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-05-swagger-04.png)
 
-### 대안 API 문서 업그레이드
+### 대안 API 문서 업그레이드 { #alternative-api-docs-upgrade }
 
 그리고 이제, <a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a>로 이동합니다.
 
@@ -322,7 +344,7 @@ def update_item(item_id: int, item: Item):
 
 ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)
 
-### 요약
+### 요약 { #recap }
 
 요약하면, 여러분은 매개변수의 타입, 본문 등을 함수 매개변수로서 **한번에** 선언했습니다.
 
@@ -351,8 +373,8 @@ item: Item
     * 타입 검사.
 * 데이터 검증:
     * 데이터가 유효하지 않을 때 자동으로 생성하는 명확한 에러.
-    * 중첩된 JSON 객체에 대한 유효성 검사.
-* 입력 데이터 <abbr title="다음으로 알려진: 직렬화, 파싱, 마샬링">변환</abbr>: 네트워크에서 파이썬 데이터 및 타입으로 전송. 읽을 수 있는 것들:
+    * 깊이 중첩된 JSON 객체에 대한 유효성 검사.
+* 입력 데이터 <abbr title="also known as: serialization, parsing, marshalling">변환</abbr>: 네트워크에서 파이썬 데이터 및 타입으로 전송. 읽을 수 있는 것들:
     * JSON.
     * 경로 매개변수.
     * 쿼리 매개변수.
@@ -360,7 +382,7 @@ item: Item
     * 헤더.
     * 폼(Forms).
     * 파일.
-* 출력 데이터 <abbr title="다음으로 알려진: 직렬화, 파싱, 마샬링">변환</abbr>: 파이썬 데이터 및 타입을 네트워크 데이터로 전환(JSON 형식으로):
+* 출력 데이터 <abbr title="also known as: serialization, parsing, marshalling">변환</abbr>: 파이썬 데이터 및 타입을 네트워크 데이터로 전환(JSON 형식으로):
     * 파이썬 타입 변환 (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, 등).
     * `datetime` 객체.
     * `UUID` 객체.
@@ -377,13 +399,13 @@ item: Item
 * `GET` 및 `PUT` 요청에 `item_id`가 경로에 있는지 검증.
 * `GET` 및 `PUT` 요청에 `item_id`가 `int` 타입인지 검증.
     * 그렇지 않다면 클라이언트는 유용하고 명확한 에러를 볼 수 있습니다.
-* `GET` 요청에 `q`라는 선택적인 쿼리 매개변수가 검사(`http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`처럼).
+* `GET` 요청에 `q`라는 선택적인 쿼리 매개변수가 있는지 검사(`http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`처럼).
     * `q` 매개변수는 `= None`으로 선언되었기 때문에 선택사항입니다.
     * `None`이 없다면 필수사항입니다(`PUT`의 경우와 마찬가지로).
 * `/items/{item_id}`으로의 `PUT` 요청은 본문을 JSON으로 읽음:
     * `name`을 필수 속성으로 갖고 `str` 형인지 검사.
-    * `price`을 필수 속성으로 갖고 `float` 형인지 검사.
-    * 만약 주어진다면, `is_offer`를 선택 속성으로 갖고 `bool` 형인지 검사.
+    * `price`를 필수 속성으로 갖고 `float` 형이어야 하는지 검사.
+    * 만약 주어진다면, `is_offer`를 선택 속성으로 갖고 `bool` 형이어야 하는지 검사.
     * 이 모든 것은 깊이 중첩된 JSON 객체에도 적용됩니다.
 * JSON을 변환하거나 JSON으로 변환하는 것을 자동화.
 * 다음에서 사용할 수 있는 모든 것을 OpenAPI로 문서화:
@@ -417,30 +439,88 @@ item: Item
 
 ![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png)
 
-더 많은 기능을 포함한 보다 완전한 예제의 경우, <a href="https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/">튜토리얼 - 사용자 가이드</a>를 보십시오.
+더 많은 기능을 포함한 보다 완전한 예제의 경우, <a href="https://fastapi.tiangolo.com/ko/tutorial/">튜토리얼 - 사용자 가이드</a>를 보십시오.
 
 **스포일러 주의**: 튜토리얼 - 사용자 가이드는:
 
 * 서로 다른 장소에서 **매개변수** 선언: **헤더**, **쿠키**, **폼 필드** 그리고 **파일**.
 * `maximum_length` 또는 `regex`처럼 **유효성 제약**하는 방법.
-* 강력하고 사용하기 쉬운 **<abbr title="컴포넌트, 리소스, 제공자, 서비스, injectables라 알려진">의존성 주입</abbr>** 시스템.
+* 강력하고 사용하기 쉬운 **<abbr title="also known as components, resources, providers, services, injectables">의존성 주입</abbr>** 시스템.
 * **OAuth2** 지원을 포함한 **JWT tokens** 및 **HTTP Basic**을 갖는 보안과 인증.
 * (Pydantic 덕분에) **깊은 중첩 JSON 모델**을 선언하는데 더 진보한 (하지만 마찬가지로 쉬운) 기술.
+* <a href="https://strawberry.rocks" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> 및 기타 라이브러리와의 **GraphQL** 통합.
 * (Starlette 덕분에) 많은 추가 기능:
     * **웹 소켓**
-    * **GraphQL**
     * HTTPX 및 `pytest`에 기반한 극히 쉬운 테스트
     * **CORS**
     * **쿠키 세션**
     * ...기타 등등.
 
-## 성능
+### 앱 배포하기(선택 사항) { #deploy-your-app-optional }
 
-독립된 TechEmpower 벤치마크에서 Uvicorn에서 작동하는 FastAPI 어플리케이션이 <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">사용 가능한 가장 빠른 프레임워크 중 하나</a>로 Starlette와 Uvicorn(FastAPI에서 내부적으로 사용)에만 밑돌고 있습니다. (*)
+선택적으로 FastAPI 앱을 <a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">FastAPI Cloud</a>에 배포할 수 있습니다. 아직이라면 대기자 명단에 등록해 보세요. 🚀
 
-자세한 내용은 <a href="https://fastapi.tiangolo.com/benchmarks/" class="internal-link" target="_blank">벤치마크</a> 섹션을 보십시오.
+이미 **FastAPI Cloud** 계정이 있다면(대기자 명단에서 초대해 드렸습니다 😉), 한 번의 명령으로 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
 
-## 선택가능한 의존성
+배포하기 전에, 로그인되어 있는지 확인하세요:
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ fastapi login
+
+You are logged in to FastAPI Cloud 🚀
+```
+
+</div>
+
+그런 다음 앱을 배포하세요:
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ fastapi deploy
+
+Deploying to FastAPI Cloud...
+
+✅ Deployment successful!
+
+🐔 Ready the chicken! Your app is ready at https://myapp.fastapicloud.dev
+```
+
+</div>
+
+이게 전부입니다! 이제 해당 URL에서 앱에 접근할 수 있습니다. ✨
+
+#### FastAPI Cloud 소개 { #about-fastapi-cloud }
+
+**<a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">FastAPI Cloud</a>**는 **FastAPI** 뒤에 있는 동일한 작성자와 팀이 만들었습니다.
+
+최소한의 노력으로 API를 **빌드**, **배포**, **접근**하는 과정을 간소화합니다.
+
+FastAPI로 앱을 빌드할 때의 동일한 **개발자 경험**을 클라우드에 **배포**하는 데까지 확장해 줍니다. 🎉
+
+FastAPI Cloud는 *FastAPI and friends* 오픈 소스 프로젝트의 주요 스폰서이자 자금 제공자입니다. ✨
+
+#### 다른 클라우드 제공자에 배포하기 { #deploy-to-other-cloud-providers }
+
+FastAPI는 오픈 소스이며 표준을 기반으로 합니다. 선택한 어떤 클라우드 제공자에도 FastAPI 앱을 배포할 수 있습니다.
+
+클라우드 제공자의 가이드를 따라 FastAPI 앱을 배포하세요. 🤓
+
+## 성능 { #performance }
+
+독립된 TechEmpower 벤치마크에서 Uvicorn에서 작동하는 FastAPI 애플리케이션이 <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">사용 가능한 가장 빠른 Python 프레임워크 중 하나</a>로 Starlette와 Uvicorn(FastAPI에서 내부적으로 사용)에만 밑돌고 있습니다. (*)
+
+자세한 내용은 <a href="https://fastapi.tiangolo.com/ko/benchmarks/" class="internal-link" target="_blank">벤치마크</a> 섹션을 보십시오.
+
+## 의존성 { #dependencies }
+
+FastAPI는 Pydantic과 Starlette에 의존합니다.
+
+### `standard` 의존성 { #standard-dependencies }
+
+FastAPI를 `pip install "fastapi[standard]"`로 설치하면 `standard` 그룹의 선택적 의존성이 함께 설치됩니다.
 
 Pydantic이 사용하는:
 
@@ -448,21 +528,38 @@ Pydantic이 사용하는:
 
 Starlette이 사용하는:
 
-* <a href="https://www.python-httpx.org" target="_blank"><code>HTTPX</code></a> - `TestClient`를 사용하려면 필요.
-* <a href="http://jinja.pocoo.org" target="_blank"><code>jinja2</code></a> - 기본 템플릿 설정을 사용하려면 필요.
-* <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" target="_blank"><code>python-multipart</code></a> - `request.form()`과 함께 <abbr title="HTTP 요청에서 파이썬 데이터로 가는 문자열 변환">"parsing"</abbr>의 지원을 원하면 필요.
-* <a href="https://pythonhosted.org/itsdangerous/" target="_blank"><code>itsdangerous</code></a> - `SessionMiddleware` 지원을 위해 필요.
-* <a href="https://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation" target="_blank"><code>pyyaml</code></a> - Starlette의 `SchemaGenerator` 지원을 위해 필요 (FastAPI와 쓸때는 필요 없을 것입니다).
-* <a href="https://graphene-python.org/" target="_blank"><code>graphene</code></a> - `GraphQLApp` 지원을 위해 필요.
+* <a href="https://www.python-httpx.org" target="_blank"><code>httpx</code></a> - `TestClient`를 사용하려면 필요.
+* <a href="https://jinja.palletsprojects.com" target="_blank"><code>jinja2</code></a> - 기본 템플릿 설정을 사용하려면 필요.
+* <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" target="_blank"><code>python-multipart</code></a> - `request.form()`과 함께 form <abbr title="HTTP 요청에서 파이썬 데이터로 가는 문자열 변환">"parsing"</abbr> 지원을 원하면 필요.
 
-FastAPI / Starlette이 사용하는:
+FastAPI가 사용하는:
 
-* <a href="http://www.uvicorn.dev" target="_blank"><code>uvicorn</code></a> - 애플리케이션을 로드하고 제공하는 서버.
-* <a href="https://github.com/ijl/orjson" target="_blank"><code>orjson</code></a> - `ORJSONResponse`을 사용하려면 필요.
+* <a href="https://www.uvicorn.dev" target="_blank"><code>uvicorn</code></a> - 애플리케이션을 로드하고 제공하는 서버를 위한 것입니다. 여기에는 고성능 서빙에 필요한 일부 의존성(예: `uvloop`)이 포함된 `uvicorn[standard]`가 포함됩니다.
+* `fastapi-cli[standard]` - `fastapi` 명령을 제공하기 위한 것입니다.
+    * 여기에는 FastAPI 애플리케이션을 <a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">FastAPI Cloud</a>에 배포할 수 있게 해주는 `fastapi-cloud-cli`가 포함됩니다.
+
+### `standard` 의존성 없이 { #without-standard-dependencies }
+
+`standard` 선택적 의존성을 포함하고 싶지 않다면, `pip install "fastapi[standard]"` 대신 `pip install fastapi`로 설치할 수 있습니다.
+
+### `fastapi-cloud-cli` 없이 { #without-fastapi-cloud-cli }
+
+표준 의존성과 함께 FastAPI를 설치하되 `fastapi-cloud-cli` 없이 설치하고 싶다면, `pip install "fastapi[standard-no-fastapi-cloud-cli]"`로 설치할 수 있습니다.
+
+### 추가 선택적 의존성 { #additional-optional-dependencies }
+
+추가로 설치하고 싶을 수 있는 의존성도 있습니다.
+
+추가 선택적 Pydantic 의존성:
+
+* <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/pydantic_settings/" target="_blank"><code>pydantic-settings</code></a> - 설정 관리를 위한 것입니다.
+* <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/extra_types/extra_types/" target="_blank"><code>pydantic-extra-types</code></a> - Pydantic에서 사용할 추가 타입을 위한 것입니다.
+
+추가 선택적 FastAPI 의존성:
+
+* <a href="https://github.com/ijl/orjson" target="_blank"><code>orjson</code></a> - `ORJSONResponse`를 사용하려면 필요.
 * <a href="https://github.com/esnme/ultrajson" target="_blank"><code>ujson</code></a> - `UJSONResponse`를 사용하려면 필요.
 
-`pip install fastapi[all]`를 통해 이 모두를 설치 할 수 있습니다.
-
-## 라이센스
+## 라이센스 { #license }
 
 이 프로젝트는 MIT 라이센스 조약에 따라 라이센스가 부여됩니다.

docs/ko/docs/learn/index.md

@@ -1,5 +1,5 @@
-# 배우기
+# 배우기 { #learn }
 
-여기 **FastAPI**를 배우기 위한 입문 자료와 자습서가 있습니다.
+여기 **FastAPI**를 배우기 위한 입문 섹션과 자습서가 있습니다.
 
-여러분은 FastAPI를 배우기 위해 **책**, **강의**, **공식 자료** 그리고 추천받은 방법을 고려할 수 있습니다. 😎
+여러분은 이것을 FastAPI를 배우기 위한 **책**, **강의**, **공식**이자 권장되는 방법으로 생각할 수 있습니다. 😎

docs/ko/docs/project-generation.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Full Stack FastAPI 템플릿
+# Full Stack FastAPI 템플릿 { #full-stack-fastapi-template }
 
 템플릿은 일반적으로 특정 설정과 함께 제공되지만, 유연하고 커스터마이징이 가능하게 디자인 되었습니다. 이 특성들은 여러분이 프로젝트의 요구사항에 맞춰 수정, 적용을 할 수 있게 해주고, 템플릿이 완벽한 시작점이 되게 해줍니다. 🏁
 
@@ -6,23 +6,23 @@
 
 GitHub 저장소: <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-template" class="external-link" target="_blank">Full Stack FastAPI 템플릿</a>
 
-## Full Stack FastAPI 템플릿 - 기술 스택과 기능들
+## Full Stack FastAPI 템플릿 - 기술 스택과 기능들 { #full-stack-fastapi-template-technology-stack-and-features }
 
-- ⚡ [**FastAPI**](https://fastapi.tiangolo.com): Python 백엔드 API.
-    - 🧰 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com): Python SQL 데이터 상호작용을 위한 (ORM).
-    - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev): FastAPI에 의해 사용되는, 데이터 검증과 설정관리.
-    - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org): SQL 데이터베이스.
-- 🚀 [React](https://react.dev): 프론트엔드.
-    - 💃 TypeScript, hooks, [Vite](https://vitejs.dev) 및 기타 현대적인 프론트엔드 스택을 사용.
-    - 🎨 [Chakra UI](https://chakra-ui.com): 프론트엔드 컴포넌트.
+- ⚡ Python 백엔드 API를 위한 [**FastAPI**](https://fastapi.tiangolo.com/ko).
+    - 🧰 Python SQL 데이터베이스 상호작용을 위한 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com) (ORM).
+    - 🔍 FastAPI에 의해 사용되는, 데이터 검증과 설정 관리를 위한 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev).
+    - 💾 SQL 데이터베이스로서의 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org).
+- 🚀 프론트엔드를 위한 [React](https://react.dev).
+    - 💃 TypeScript, hooks, Vite 및 기타 현대적인 프론트엔드 스택을 사용.
+    - 🎨 프론트엔드 컴포넌트를 위한 [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com) 및 [shadcn/ui](https://ui.shadcn.com).
     - 🤖 자동으로 생성된 프론트엔드 클라이언트.
-    - 🧪 E2E 테스트를 위한 [Playwright](https://playwright.dev).
+    - 🧪 End-to-End 테스트를 위한 [Playwright](https://playwright.dev).
     - 🦇 다크 모드 지원.
-- 🐋 [Docker Compose](https://www.docker.com): 개발 환경과 프로덕션(운영).
+- 🐋 개발 환경과 프로덕션(운영)을 위한 [Docker Compose](https://www.docker.com).
 - 🔒 기본으로 지원되는 안전한 비밀번호 해싱.
-- 🔑 JWT 토큰 인증.
+- 🔑 JWT (JSON Web Token) 인증.
 - 📫 이메일 기반 비밀번호 복구.
-- ✅ [Pytest]를 이용한 테스트(https://pytest.org).
-- 📞 [Traefik](https://traefik.io): 리버스 프록시 / 로드 밸런서.
+- ✅ [Pytest](https://pytest.org)를 이용한 테스트.
+- 📞 리버스 프록시 / 로드 밸런서로서의 [Traefik](https://traefik.io).
 - 🚢 Docker Compose를 이용한 배포 지침: 자동 HTTPS 인증서를 처리하기 위한 프론트엔드 Traefik 프록시 설정 방법을 포함.
 - 🏭 GitHub Actions를 기반으로 CI (지속적인 통합) 및 CD (지속적인 배포).

docs/ko/docs/python-types.md

@@ -1,313 +1,466 @@
-# 파이썬 타입 소개
+# 파이썬 타입 소개 { #python-types-intro }
 
-파이썬은 선택적으로 "타입 힌트(type hints)"를 지원합니다.
+파이썬은 선택적으로 "타입 힌트(type hints)"(“type annotations”라고도 함)를 지원합니다.
 
-이러한 **타입 힌트**들은 변수의 <abbr title="예를 들면: str, int, float, bool">타입</abbr>을 선언할 수 있게 해주는 특수한 구문입니다.
+이러한 **"타입 힌트"** 또는 애너테이션은 변수의 <abbr title="for example: str, int, float, bool">타입</abbr>을 선언할 수 있게 해주는 특수한 구문입니다.
 
-변수의 타입을 지정하면 에디터와 툴이 더 많은 도움을 줄 수 있게 됩니다.
+변수의 타입을 선언하면 에디터와 도구가 더 나은 지원을 제공할 수 있습니다.
 
-이 문서는 파이썬 타입 힌트에 대한 **빠른 자습서 / 내용환기** 수준의 문서입니다. 여기서는 **FastAPI**를 쓰기 위한 최소한의 내용만을 다룹니다.
+이 문서는 파이썬 타입 힌트에 대한 **빠른 자습서 / 내용 환기**입니다. **FastAPI**와 함께 사용하기 위해 필요한 최소한만 다룹니다... 실제로는 아주 조금만 있으면 됩니다.
 
-**FastAPI**는 타입 힌트에 기반을 두고 있으며, 이는 많은 장점과 이익이 있습니다.
+**FastAPI**는 모두 이러한 타입 힌트에 기반을 두고 있으며, 이는 많은 장점과 이점을 제공합니다.
 
-비록 **FastAPI**를 쓰지 않는다고 하더라도, 조금이라도 알아두면 도움이 될 것입니다.
+하지만 **FastAPI**를 전혀 사용하지 않더라도, 타입 힌트를 조금만 배워도 도움이 됩니다.
 
 /// note | 참고
 
-파이썬에 능숙하셔서 타입 힌트에 대해 모두 아신다면, 다음 챕터로 건너뛰세요.
+파이썬에 능숙하고 타입 힌트에 대해 이미 모두 알고 있다면, 다음 장으로 건너뛰세요.
 
 ///
 
-## 동기 부여
+## 동기 부여 { #motivation }
 
-간단한 예제부터 시작해봅시다:
+간단한 예제로 시작해봅시다:
 
-{* ../../docs_src/python_types/tutorial001.py *}
+{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py39.py *}
 
-
-이 프로그램을 실행한 결과값:
+이 프로그램을 호출하면 다음이 출력됩니다:
 
 ```
 John Doe
 ```
 
-함수는 아래와 같이 실행됩니다:
+이 함수는 다음을 수행합니다:
 
 * `first_name`과 `last_name`를 받습니다.
-* `title()`로 각 첫 문자를 대문자로 변환시킵니다.
-* 두 단어를 중간에 공백을 두고 <abbr title="두 개를 하나로 차례차례 이어지게 하다">연결</abbr>합니다.
+* `title()`로 각각의 첫 글자를 대문자로 변환합니다.
+* 가운데에 공백을 두고 <abbr title="Puts them together, as one. With the contents of one after the other.">연결</abbr>합니다.
 
-{* ../../docs_src/python_types/tutorial001.py hl[2] *}
+{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py39.py hl[2] *}
 
+### 수정하기 { #edit-it }
 
-### 코드 수정
+매우 간단한 프로그램입니다.
 
-이건 매우 간단한 프로그램입니다.
+하지만 이제, 이것을 처음부터 작성한다고 상상해봅시다.
 
-그런데 처음부터 작성한다고 생각을 해봅시다.
+어느 시점엔 함수를 정의하기 시작했고, 매개변수도 준비해두었을 겁니다...
 
-여러분은 매개변수를 준비했고, 함수를 정의하기 시작했을 겁니다.
+그런데 "첫 글자를 대문자로 변환하는 그 메서드"를 호출해야 합니다.
 
-이때 "첫 글자를 대문자로 바꾸는 함수"를 호출해야 합니다.
+`upper`였나요? `uppercase`였나요? `first_uppercase`? `capitalize`?
 
-`upper`였나? 아니면 `uppercase`? `first_uppercase`? `capitalize`?
+그 다음, 개발자들의 오랜 친구인 에디터 자동완성을 시도합니다.
 
-그때 개발자들의 오랜 친구, 에디터 자동완성을 시도해봅니다.
+함수의 첫 번째 매개변수인 `first_name`을 입력하고, 점(`.`)을 찍은 다음, 완성을 트리거하기 위해 `Ctrl+Space`를 누릅니다.
 
-당신은 `first_name`를 입력한 뒤 점(`.`)을 입력하고 자동완성을 켜기 위해서 `Ctrl+Space`를 눌렀습니다.
-
-하지만 슬프게도 아무런 도움이 되지 않습니다:
+하지만, 슬프게도 쓸만한 게 아무것도 없습니다:
 
 <img src="/img/python-types/image01.png">
 
-### 타입 추가하기
+### 타입 추가하기 { #add-types }
 
 이전 버전에서 한 줄만 수정해봅시다.
 
-저희는 이 함수의 매개변수 부분:
+함수의 매개변수인 정확히 이 부분을:
 
 ```Python
     first_name, last_name
 ```
 
-을 아래와 같이 바꿀 겁니다:
+에서:
 
 ```Python
     first_name: str, last_name: str
 ```
 
+로 바꾸겠습니다.
+
 이게 다입니다.
 
-이게 "타입 힌트"입니다:
+이것들이 "타입 힌트"입니다:
 
-{* ../../docs_src/python_types/tutorial002.py hl[1] *}
+{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py39.py hl[1] *}
 
-
-타입힌트는 다음과 같이 기본 값을 선언하는 것과는 다릅니다:
+이것은 다음처럼 기본값을 선언하는 것과는 다릅니다:
 
 ```Python
     first_name="john", last_name="doe"
 ```
 
-이는 다른 것입니다.
+다른 것입니다.
 
-등호(`=`) 대신 콜론(`:`)을 쓰고 있습니다.
+등호(`=`)가 아니라 콜론(`:`)을 사용합니다.
 
-일반적으로 타입힌트를 추가한다고 해서 특별하게 어떤 일이 일어나지도 않습니다.
+그리고 보통 타입 힌트를 추가해도, 타입 힌트 없이 일어나는 일과 비교해 특별히 달라지는 것은 없습니다.
 
-그렇지만 이제, 다시 함수를 만드는 도중이라고 생각해봅시다. 다만 이번엔 타입 힌트가 있습니다.
+하지만 이제, 타입 힌트를 포함해 그 함수를 다시 만드는 중이라고 상상해봅시다.
 
-같은 상황에서 `Ctrl+Space`로 자동완성을 작동시키면,
+같은 지점에서 `Ctrl+Space`로 자동완성을 트리거하면 다음이 보입니다:
 
 <img src="/img/python-types/image02.png">
 
-아래와 같이 "그렇지!"하는 옵션이 나올때까지 스크롤을 내려서 볼 수 있습니다:
+그러면 스크롤하며 옵션을 보다가, "기억나는" 것을 찾을 수 있습니다:
 
 <img src="/img/python-types/image03.png">
 
-## 더 큰 동기부여
+## 더 큰 동기부여 { #more-motivation }
 
-아래 함수를 보면, 이미 타입 힌트가 적용되어 있는 걸 볼 수 있습니다:
+이 함수를 확인해보세요. 이미 타입 힌트가 있습니다:
 
-{* ../../docs_src/python_types/tutorial003.py hl[1] *}
+{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py39.py hl[1] *}
 
-
-편집기가 변수의 타입을 알고 있기 때문에, 자동완성 뿐 아니라 에러도 확인할 수 있습니다:
+에디터가 변수의 타입을 알고 있기 때문에, 자동완성만 되는 게 아니라 오류 검사도 할 수 있습니다:
 
 <img src="/img/python-types/image04.png">
 
-이제 고쳐야하는 걸 알기 때문에, `age`를 `str(age)`과 같이 문자열로 바꾸게 됩니다:
+이제 고쳐야 한다는 것을 알고, `age`를 `str(age)`로 문자열로 바꿉니다:
 
-{* ../../docs_src/python_types/tutorial004.py hl[2] *}
+{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py39.py hl[2] *}
 
+## 타입 선언 { #declaring-types }
 
-## 타입 선언
+방금 타입 힌트를 선언하는 주요 위치를 보았습니다. 함수 매개변수입니다.
 
-방금 함수의 매개변수로써 타입 힌트를 선언하는 주요 장소를 보았습니다.
+이것은 **FastAPI**와 함께 사용할 때도 주요 위치입니다.
 
-이 위치는 여러분이 **FastAPI**와 함께 이를 사용하는 주요 장소입니다.
-
-### Simple 타입
+### Simple 타입 { #simple-types }
 
 `str`뿐 아니라 모든 파이썬 표준 타입을 선언할 수 있습니다.
 
-예를 들면:
+예를 들어 다음을 사용할 수 있습니다:
 
 * `int`
 * `float`
 * `bool`
 * `bytes`
 
-{* ../../docs_src/python_types/tutorial005.py hl[1] *}
+{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py39.py hl[1] *}
 
+### 타입 매개변수가 있는 Generic(제네릭) 타입 { #generic-types-with-type-parameters }
 
-### 타입 매개변수를 활용한 Generic(제네릭) 타입
+`dict`, `list`, `set`, `tuple`처럼 다른 값을 담을 수 있는 데이터 구조가 있습니다. 그리고 내부 값에도 각자의 타입이 있을 수 있습니다.
 
-`dict`, `list`, `set`, `tuple`과 같은 값을 저장할 수 있는 데이터 구조가 있고, 내부의 값은 각자의 타입을 가질 수도 있습니다.
+이렇게 내부 타입을 가지는 타입을 "**generic**" 타입이라고 부릅니다. 그리고 내부 타입까지 포함해 선언할 수도 있습니다.
 
-타입과 내부 타입을 선언하기 위해서는 파이썬 표준 모듈인 `typing`을 이용해야 합니다.
+이런 타입과 내부 타입을 선언하려면 표준 파이썬 모듈 `typing`을 사용할 수 있습니다. 이 모듈은 이러한 타입 힌트를 지원하기 위해 존재합니다.
 
-구체적으로는 아래 타입 힌트를 지원합니다.
+#### 더 최신 버전의 Python { #newer-versions-of-python }
 
-#### `List`
+`typing`을 사용하는 문법은 Python 3.6부터 최신 버전까지, Python 3.9, Python 3.10 등을 포함한 모든 버전과 **호환**됩니다.
 
-예를 들면, `str`의 `list`인 변수를 정의해봅시다.
+파이썬이 발전함에 따라 **더 최신 버전**에서는 이러한 타입 애너테이션 지원이 개선되며, 많은 경우 타입 애너테이션을 선언하기 위해 `typing` 모듈을 import해서 사용할 필요조차 없게 됩니다.
 
-`typing`에서  `List`(대문자 `L`)를 import 합니다.
+프로젝트에서 더 최신 버전의 파이썬을 선택할 수 있다면, 그 추가적인 단순함을 활용할 수 있습니다.
 
-{* ../../docs_src/python_types/tutorial006.py hl[1] *}
+이 문서 전체에는 각 파이썬 버전과 호환되는 예제가 있습니다(차이가 있을 때).
 
+예를 들어 "**Python 3.6+**"는 Python 3.6 이상(3.7, 3.8, 3.9, 3.10 등 포함)과 호환된다는 뜻입니다. 그리고 "**Python 3.9+**"는 Python 3.9 이상(3.10 등 포함)과 호환된다는 뜻입니다.
 
-콜론(`:`) 문법을 이용하여 변수를 선언합니다.
+**최신 버전의 Python**을 사용할 수 있다면, 최신 버전용 예제를 사용하세요. 예를 들어 "**Python 3.10+**"처럼, 가장 **좋고 가장 단순한 문법**을 갖게 됩니다.
 
-타입으로는 `List`를 넣어줍니다.
+#### List { #list }
 
-이때 배열은 내부 타입을 포함하는 타입이기 때문에 대괄호 안에 넣어줍니다.
+예를 들어, `str`의 `list`인 변수를 정의해봅시다.
 
-{* ../../docs_src/python_types/tutorial006.py hl[4] *}
+같은 콜론(`:`) 문법으로 변수를 선언합니다.
 
+타입으로 `list`를 넣습니다.
 
-/// 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:
-
-<img src="/img/python-types/image05.png">
-
-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.
-
-{* ../../docs_src/python_types/tutorial007.py hl[1,4] *}
-
-
-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.
-
-{* ../../docs_src/python_types/tutorial008.py hl[1,4] *}
-
-
-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.
-
-{* ../../docs_src/python_types/tutorial010.py hl[1:3] *}
-
-
-그렇게 하면 변수를 `Person`이라고 선언할 수 있게 됩니다.
-
-{* ../../docs_src/python_types/tutorial010.py hl[6] *}
-
-
-그리고 역시나 모든 에디터 도움을 받게 되겠죠.
-
-<img src="/img/python-types/image06.png">
-
-## Pydantic 모델
-
-<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>은 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:
-
-{* ../../docs_src/python_types/tutorial011.py *}
+`list`는 내부 타입을 포함하는 타입이므로, 그 타입들을 대괄호 안에 넣습니다:
 
+{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py39.py hl[1] *}
 
 /// info | 정보
 
-Pydantic<에 대해 더 배우고 싶다면 <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">공식 문서</a>를 참고하세요.</a>
+대괄호 안의 내부 타입은 "type parameters"라고 부릅니다.
+
+이 경우 `str`이 `list`에 전달된 타입 매개변수입니다.
 
 ///
 
-**FastAPI**는 모두 Pydantic을 기반으로 되어 있습니다.
+이는 "변수 `items`는 `list`이고, 이 `list`의 각 아이템은 `str`이다"라는 뜻입니다.
 
-이 모든 것이 실제로 어떻게 사용되는지에 대해서는 [자습서 - 사용자 안내서](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} 에서 더 많이 확인하실 수 있습니다.
+이렇게 하면, 에디터는 리스트의 아이템을 처리하는 동안에도 지원을 제공할 수 있습니다:
 
-## **FastAPI**에서의 타입 힌트
+<img src="/img/python-types/image05.png">
 
-**FastAPI**는 여러 부분에서 타입 힌트의 장점을 취하고 있습니다.
+타입이 없으면, 이는 거의 불가능합니다.
 
-**FastAPI**에서 타입 힌트와 함께 매개변수를 선언하면 장점은:
+변수 `item`이 리스트 `items`의 요소 중 하나라는 점에 주목하세요.
+
+그리고 에디터는 여전히 이것이 `str`임을 알고, 그에 대한 지원을 제공합니다.
+
+#### Tuple과 Set { #tuple-and-set }
+
+`tuple`과 `set`도 동일하게 선언할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py39.py hl[1] *}
+
+이는 다음을 의미합니다:
+
+* 변수 `items_t`는 3개의 아이템을 가진 `tuple`이며, `int`, 또 다른 `int`, 그리고 `str`입니다.
+* 변수 `items_s`는 `set`이며, 각 아이템의 타입은 `bytes`입니다.
+
+#### Dict { #dict }
+
+`dict`를 정의하려면, 쉼표로 구분된 2개의 타입 매개변수를 전달합니다.
+
+첫 번째 타입 매개변수는 `dict`의 키를 위한 것입니다.
+
+두 번째 타입 매개변수는 `dict`의 값을 위한 것입니다:
+
+{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py39.py hl[1] *}
+
+이는 다음을 의미합니다:
+
+* 변수 `prices`는 `dict`입니다:
+    * 이 `dict`의 키는 `str` 타입입니다(예: 각 아이템의 이름).
+    * 이 `dict`의 값은 `float` 타입입니다(예: 각 아이템의 가격).
+
+#### Union { #union }
+
+변수가 **여러 타입 중 어떤 것이든** 될 수 있다고 선언할 수 있습니다. 예를 들어 `int` 또는 `str`입니다.
+
+Python 3.6 이상(3.10 포함)에서는 `typing`의 `Union` 타입을 사용하고, 대괄호 안에 허용할 수 있는 타입들을 넣을 수 있습니다.
+
+Python 3.10에는 가능한 타입들을 <abbr title='also called "bitwise or operator", but that meaning is not relevant here'>세로 막대(`|`)</abbr>로 구분해 넣을 수 있는 **새 문법**도 있습니다.
+
+//// tab | Python 3.10+
+
+```Python hl_lines="1"
+{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
+```
+
+////
+
+//// tab | Python 3.9+
+
+```Python hl_lines="1  4"
+{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py39.py!}
+```
+
+////
+
+두 경우 모두 이는 `item`이 `int` 또는 `str`일 수 있다는 뜻입니다.
+
+#### `None`일 수도 있음 { #possibly-none }
+
+값이 `str` 같은 타입일 수도 있지만, `None`일 수도 있다고 선언할 수 있습니다.
+
+Python 3.6 이상(3.10 포함)에서는 `typing` 모듈에서 `Optional`을 import해서 사용하여 선언할 수 있습니다.
+
+```Python hl_lines="1  4"
+{!../../docs_src/python_types/tutorial009_py39.py!}
+```
+
+그냥 `str` 대신 `Optional[str]`을 사용하면, 값이 항상 `str`이라고 가정하고 있지만 실제로는 `None`일 수도 있는 상황에서 에디터가 오류를 감지하도록 도와줍니다.
+
+`Optional[Something]`은 사실 `Union[Something, None]`의 축약이며, 서로 동등합니다.
+
+또한 이는 Python 3.10에서 `Something | None`을 사용할 수 있다는 의미이기도 합니다:
+
+//// tab | Python 3.10+
+
+```Python hl_lines="1"
+{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
+```
+
+////
+
+//// tab | Python 3.9+
+
+```Python hl_lines="1  4"
+{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py39.py!}
+```
+
+////
+
+//// tab | Python 3.9+ alternative
+
+```Python hl_lines="1  4"
+{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009b_py39.py!}
+```
+
+////
+
+#### `Union` 또는 `Optional` 사용하기 { #using-union-or-optional }
+
+Python 3.10 미만 버전을 사용한다면, 아주 **주관적인** 관점에서의 팁입니다:
+
+* 🚨 `Optional[SomeType]` 사용을 피하세요
+* 대신 ✨ **`Union[SomeType, None]`을 사용하세요** ✨.
+
+둘은 동등하고 내부적으로는 같은 것이지만, `Optional`이라는 단어가 값이 선택 사항인 것처럼 보일 수 있기 때문에 `Optional` 대신 `Union`을 권장합니다. 실제 의미는 값이 선택 사항이라는 뜻이 아니라, "값이 `None`일 수 있다"는 뜻이기 때문입니다. 선택 사항이 아니고 여전히 필수인 경우에도요.
+
+`Union[SomeType, None]`이 의미를 더 명확하게 드러낸다고 생각합니다.
+
+이건 단지 단어와 이름의 문제입니다. 하지만 그런 단어들이 여러분과 팀원이 코드에 대해 생각하는 방식에 영향을 줄 수 있습니다.
+
+예로, 이 함수를 봅시다:
+
+{* ../../docs_src/python_types/tutorial009c_py39.py hl[1,4] *}
+
+매개변수 `name`은 `Optional[str]`로 정의되어 있지만, **선택 사항이 아닙니다**. 매개변수 없이 함수를 호출할 수 없습니다:
+
+```Python
+say_hi()  # Oh, no, this throws an error! 😱
+```
+
+기본값이 없기 때문에 `name` 매개변수는 **여전히 필수입니다**(*optional*이 아님). 그럼에도 `name`은 값으로 `None`을 허용합니다:
+
+```Python
+say_hi(name=None)  # This works, None is valid 🎉
+```
+
+좋은 소식은 Python 3.10을 사용하면, 타입의 유니온을 정의하기 위해 간단히 `|`를 사용할 수 있어서 이런 걱정을 할 필요가 없다는 점입니다:
+
+{* ../../docs_src/python_types/tutorial009c_py310.py hl[1,4] *}
+
+그러면 `Optional`이나 `Union` 같은 이름에 대해 걱정할 필요도 없습니다. 😎
+
+#### Generic(제네릭) 타입 { #generic-types }
+
+대괄호 안에 타입 매개변수를 받는 이러한 타입들은 **Generic types** 또는 **Generics**라고 부릅니다. 예를 들면:
+
+//// tab | Python 3.10+
+
+대괄호와 내부 타입을 사용해, 동일한 내장 타입들을 제네릭으로 사용할 수 있습니다:
+
+* `list`
+* `tuple`
+* `set`
+* `dict`
+
+그리고 이전 파이썬 버전과 마찬가지로 `typing` 모듈의 다음도 사용할 수 있습니다:
+
+* `Union`
+* `Optional`
+* ...그 밖의 것들.
+
+Python 3.10에서는 제네릭 `Union`과 `Optional`을 사용하는 대안으로, 타입 유니온을 선언하기 위해 <abbr title='also called "bitwise or operator", but that meaning is not relevant here'>세로 막대(`|`)</abbr>를 사용할 수 있는데, 훨씬 더 좋고 단순합니다.
+
+////
+
+//// tab | Python 3.9+
+
+대괄호와 내부 타입을 사용해, 동일한 내장 타입들을 제네릭으로 사용할 수 있습니다:
+
+* `list`
+* `tuple`
+* `set`
+* `dict`
+
+그리고 `typing` 모듈의 제네릭들:
+
+* `Union`
+* `Optional`
+* ...그 밖의 것들.
+
+////
+
+### 타입으로서의 클래스 { #classes-as-types }
+
+변수의 타입으로 클래스를 선언할 수도 있습니다.
+
+이름을 가진 `Person` 클래스가 있다고 해봅시다:
+
+{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py39.py hl[1:3] *}
+
+그러면 `Person` 타입의 변수를 선언할 수 있습니다:
+
+{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py39.py hl[6] *}
+
+그리고 다시, 에디터의 모든 지원을 받을 수 있습니다:
+
+<img src="/img/python-types/image06.png">
+
+이는 "`one_person`은 `Person` 클래스의 **인스턴스**"라는 뜻입니다.
+
+"`one_person`은 `Person`이라는 **클래스**다"라는 뜻이 아닙니다.
+
+## Pydantic 모델 { #pydantic-models }
+
+<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>은 데이터 검증을 수행하는 파이썬 라이브러리입니다.
+
+속성을 가진 클래스 형태로 데이터의 "모양(shape)"을 선언합니다.
+
+그리고 각 속성은 타입을 가집니다.
+
+그 다음 그 클래스의 인스턴스를 몇 가지 값으로 생성하면, 값들을 검증하고, (그런 경우라면) 적절한 타입으로 변환한 뒤, 모든 데이터를 가진 객체를 제공합니다.
+
+그리고 그 결과 객체에 대해 에디터의 모든 지원을 받을 수 있습니다.
+
+Pydantic 공식 문서의 예시:
+
+{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *}
+
+/// info | 정보
+
+<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic에 대해 더 알아보려면 문서를 확인하세요</a>.
+
+///
+
+**FastAPI**는 모두 Pydantic에 기반을 두고 있습니다.
+
+이 모든 것은 [자습서 - 사용자 안내서](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}에서 실제로 많이 보게 될 것입니다.
+
+/// tip | 팁
+
+Pydantic은 기본값 없이 `Optional` 또는 `Union[Something, None]`을 사용할 때 특별한 동작이 있습니다. 이에 대해서는 Pydantic 문서의 <a href="https://docs.pydantic.dev/2.3/usage/models/#required-fields" class="external-link" target="_blank">Required Optional fields</a>에서 더 읽을 수 있습니다.
+
+///
+
+## 메타데이터 애너테이션이 있는 타입 힌트 { #type-hints-with-metadata-annotations }
+
+파이썬에는 `Annotated`를 사용해 이러한 타입 힌트에 **추가 <abbr title="Data about the data, in this case, information about the type, e.g. a description.">메타데이터</abbr>**를 넣을 수 있는 기능도 있습니다.
+
+Python 3.9부터 `Annotated`는 표준 라이브러리의 일부이므로, `typing`에서 import할 수 있습니다.
+
+{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py39.py hl[1,4] *}
+
+파이썬 자체는 이 `Annotated`로 아무것도 하지 않습니다. 그리고 에디터와 다른 도구들에게는 타입이 여전히 `str`입니다.
+
+하지만 `Annotated`의 이 공간을 사용해, 애플리케이션이 어떻게 동작하길 원하는지에 대한 추가 메타데이터를 **FastAPI**에 제공할 수 있습니다.
+
+기억해야 할 중요한 점은 `Annotated`에 전달하는 **첫 번째 *타입 매개변수***가 **실제 타입**이라는 것입니다. 나머지는 다른 도구를 위한 메타데이터일 뿐입니다.
+
+지금은 `Annotated`가 존재하며, 표준 파이썬이라는 것만 알면 됩니다. 😎
+
+나중에 이것이 얼마나 **강력**할 수 있는지 보게 될 것입니다.
+
+/// tip | 팁
+
+이것이 **표준 파이썬**이라는 사실은, 에디터에서 가능한 **최고의 개발자 경험**을 계속 얻을 수 있다는 뜻이기도 합니다. 사용하는 도구로 코드를 분석하고 리팩터링하는 등에서도요. ✨
+
+또한 코드가 많은 다른 파이썬 도구 및 라이브러리와 매우 호환된다는 뜻이기도 합니다. 🚀
+
+///
+
+## **FastAPI**에서의 타입 힌트 { #type-hints-in-fastapi }
+
+**FastAPI**는 이러한 타입 힌트를 활용해 여러 가지를 합니다.
+
+**FastAPI**에서는 타입 힌트로 매개변수를 선언하면 다음을 얻습니다:
 
 * **에디터 도움**.
 * **타입 확인**.
 
-...그리고 **FastAPI**는 같은 정의를 아래에도 적용합니다:
+...그리고 **FastAPI**는 같은 선언을 다음에도 사용합니다:
 
-* **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.
+* **요구사항 정의**: 요청 경로 매개변수, 쿼리 매개변수, 헤더, 바디, 의존성 등에서.
+* **데이터 변환**: 요청에서 필요한 타입으로.
+* **데이터 검증**: 각 요청에서:
+    * 데이터가 유효하지 않을 때 클라이언트에 반환되는 **자동 오류**를 생성합니다.
+* OpenAPI를 사용해 API를 **문서화**:
+    * 자동 상호작용 문서 UI에서 사용됩니다.
 
-위 내용이 다소 추상적일 수도 있지만, 걱정마세요. [자습서 - 사용자 안내서](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}에서 전부 확인 가능합니다.
+이 모든 것이 다소 추상적으로 들릴 수도 있습니다. 걱정하지 마세요. [자습서 - 사용자 안내서](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}에서 실제로 확인하게 될 것입니다.
 
-가장 중요한 건, 표준 파이썬 타입을 한 곳에서(클래스를 더하거나, 데코레이터 사용하는 대신) 사용함으로써 **FastAPI**가 당신을 위해 많은 일을 해준다는 사실이죠.
+가장 중요한 점은 표준 파이썬 타입을 한 곳에서 사용함으로써(더 많은 클래스, 데코레이터 등을 추가하는 대신) **FastAPI**가 여러분을 위해 많은 일을 해준다는 사실입니다.
 
 /// info | 정보
 
-만약 모든 자습서를 다 보았음에도 타입에 대해서 더 보고자 방문한 경우에는 <a href="https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html" class="external-link" target="_blank">`mypy`에서 제공하는 "cheat sheet"</a>이 좋은 자료가 될 겁니다.
+자습서를 모두 끝내고 타입에 대해 더 알아보기 위해 다시 돌아왔다면, 좋은 자료로 <a href="https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html" class="external-link" target="_blank">`mypy`의 "cheat sheet"</a>가 있습니다.
 
 ///

docs/ko/docs/resources/index.md

@@ -1,3 +1,3 @@
-# 리소스
+# 리소스 { #resources }
 
-추가 리소스, 외부 링크, 기사 등. ✈️
+추가 리소스, 외부 링크 등. ✈️

docs/ko/docs/tutorial/background-tasks.md

@@ -1,84 +1,86 @@
-# 백그라운드 작업
+# 백그라운드 작업 { #background-tasks }
 
-FastAPI에서는 응답을 반환한 후에 실행할 백그라운드 작업을 정의할 수 있습니다.
+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.
+백그라운드 작업은 요청 후에 발생해야 하지만, 클라이언트가 응답을 받기 전에 작업이 완료될 때까지 기다릴 필요가 없는 작업에 유용합니다.
 
-이러한 작업에는 다음이 포함됩니다.
+예를 들면 다음과 같습니다.
 
-* 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.
+* 작업을 수행한 후 전송되는 이메일 알림:
+    * 이메일 서버에 연결하고 이메일을 전송하는 것은 (몇 초 정도) "느린" 경향이 있으므로, 응답은 즉시 반환하고 이메일 알림은 백그라운드에서 전송할 수 있습니다.
 * 데이터 처리:
-    * 예를 들어 처리에 오랜 시간이 걸리는 데이터를 받았을 때 "Accepted" (HTTP 202)을 반환하고, 백그라운드에서 데이터를 처리할 수 있습니다.
+    * 예를 들어 처리에 오랜 시간이 걸리는 프로세스를 거쳐야 하는 파일을 받았다면, "Accepted"(HTTP 202) 응답을 반환하고 백그라운드에서 파일을 처리할 수 있습니다.
 
-## `백그라운드 작업` 사용
+## `BackgroundTasks` 사용 { #using-backgroundtasks }
 
-먼저 아래와 같이 `BackgroundTasks`를 임포트하고, `BackgroundTasks`를 _경로 작동 함수_ 에서 매개변수로 가져오고 정의합니다.
+먼저 `BackgroundTasks`를 임포트하고, `BackgroundTasks` 타입 선언으로 *경로 처리 함수*에 매개변수를 정의합니다:
 
-{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[1,13] *}
+{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[1,13] *}
 
-**FastAPI** 는 `BackgroundTasks` 개체를 생성하고, 매개 변수로 전달합니다.
+**FastAPI**가 `BackgroundTasks` 타입의 객체를 생성하고 해당 매개변수로 전달합니다.
 
-## 작업 함수 생성
+## 작업 함수 생성 { #create-a-task-function }
 
-백그라운드 작업으로 실행할 함수를 정의합니다.
+백그라운드 작업으로 실행할 함수를 생성합니다.
 
-이것은 단순히 매개변수를 받을 수 있는 표준 함수일 뿐입니다.
+이는 매개변수를 받을 수 있는 표준 함수일 뿐입니다.
 
-**FastAPI**는 이것이 `async def` 함수이든, 일반 `def` 함수이든 내부적으로 이를 올바르게 처리합니다.
+`async def` 함수일 수도, 일반 `def` 함수일 수도 있으며, **FastAPI**가 이를 올바르게 처리하는 방법을 알고 있습니다.
 
-이 경우, 아래 작업은 파일에 쓰는 함수입니다. (이메일 보내기 시물레이션)
+이 경우 작업 함수는 파일에 쓰기를 수행합니다(이메일 전송을 시뮬레이션).
 
-그리고 이 작업은 `async`와 `await`를 사용하지 않으므로 일반 `def` 함수로 선언합니다.
+그리고 쓰기 작업은 `async`와 `await`를 사용하지 않으므로, 일반 `def`로 함수를 정의합니다:
 
-{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[6:9] *}
+{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[6:9] *}
 
-## 백그라운드 작업 추가
+## 백그라운드 작업 추가 { #add-the-background-task }
 
-_경로 작동 함수_ 내에서 작업 함수를 `.add_task()` 함수 통해 _백그라운드 작업_ 개체에 전달합니다.
+*경로 처리 함수* 내부에서 `.add_task()` 메서드로 작업 함수를 *백그라운드 작업* 객체에 전달합니다:
 
-{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[14] *}
+{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[14] *}
 
-`.add_task()` 함수는 다음과 같은 인자를 받습니다 :
+`.add_task()`는 다음 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"`).
+* 백그라운드에서 실행될 작업 함수(`write_notification`).
+* 작업 함수에 순서대로 전달되어야 하는 인자 시퀀스(`email`).
+* 작업 함수에 전달되어야 하는 키워드 인자(`message="some notification"`).
 
-## 의존성 주입
+## 의존성 주입 { #dependency-injection }
 
-`BackgroundTasks`를 의존성 주입 시스템과 함께 사용하면 _경로 작동 함수_, 종속성, 하위 종속성 등 여러 수준에서 BackgroundTasks 유형의 매개변수를 선언할 수 있습니다.
+`BackgroundTasks`는 의존성 주입 시스템에서도 동작하며, *경로 처리 함수*, 의존성(dependable), 하위 의존성 등 여러 수준에서 `BackgroundTasks` 타입의 매개변수를 선언할 수 있습니다.
 
-**FastAPI**는 각 경우에 수행할 작업과 동일한 개체를 내부적으로 재사용하기에, 모든 백그라운드 작업이 함께 병합되고 나중에 백그라운드에서 실행됩니다.
+**FastAPI**는 각 경우에 무엇을 해야 하는지와 동일한 객체를 어떻게 재사용해야 하는지를 알고 있으므로, 모든 백그라운드 작업이 함께 병합되어 이후 백그라운드에서 실행됩니다:
 
-{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py hl[13,15,22,25] *}
 
-이 예제에서는 응답이 반환된 후에 `log.txt` 파일에 메시지가 기록됩니다.
+{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}
 
-요청에 쿼리가 있는 경우 백그라운드 작업의 로그에 기록됩니다.
 
-그리고 _경로 작동 함수_ 에서 생성된 또 다른 백그라운드 작업은 경로 매개 변수를 활용하여 사용하여 메시지를 작성합니다.
+이 예제에서는 응답이 전송된 *후에* 메시지가 `log.txt` 파일에 작성됩니다.
 
-## 기술적 세부사항
+요청에 쿼리가 있었다면, 백그라운드 작업으로 로그에 작성됩니다.
+
+그 다음 *경로 처리 함수*에서 생성된 또 다른 백그라운드 작업이 `email` 경로 매개변수를 사용해 메시지를 작성합니다.
+
+## 기술적 세부사항 { #technical-details }
 
 `BackgroundTasks` 클래스는 <a href="https://www.starlette.dev/background/" class="external-link" target="_blank">`starlette.background`</a>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.
+FastAPI에 직접 임포트/포함되어 있으므로 `fastapi`에서 임포트할 수 있고, 실수로 `starlette.background`에서 대안인 `BackgroundTask`(끝에 `s`가 없음)를 임포트하는 것을 피할 수 있습니다.
 
-(`BackgroundTask`가 아닌) `BackgroundTasks`를 사용하면, _경로 작동 함수_ 매개변수로 사용할 수 있게 되고 나머지는 **FastAPI**가 대신 처리하도록 할 수 있습니다. 이것은 `Request` 객체를 직접 사용하는 것과 같은 방식입니다.
+`BackgroundTask`가 아닌 `BackgroundTasks`만 사용하면, 이를 *경로 처리 함수*의 매개변수로 사용할 수 있고 나머지는 **FastAPI**가 `Request` 객체를 직접 사용할 때처럼 대신 처리해 줍니다.
 
-FastAPI에서 `BackgroundTask`를 단독으로 사용하는 것은 여전히 가능합니다. 하지만 객체를 코드에서 생성하고, 이 객체를 포함하는 Starlette `Response`를 반환해야 합니다.
+FastAPI에서 `BackgroundTask`만 단독으로 사용하는 것도 가능하지만, 코드에서 객체를 생성하고 이를 포함하는 Starlette `Response`를 반환해야 합니다.
 
-<a href="https://www.starlette.dev/background/" class="external-link" target="_blank">`Starlette의 공식 문서`</a>에서 백그라운드 작업에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
+더 자세한 내용은 <a href="https://www.starlette.dev/background/" class="external-link" target="_blank">Starlette의 Background Tasks 공식 문서</a>에서 확인할 수 있습니다.
 
-## 경고
+## 주의사항 { #caveat }
 
-만약 무거운 백그라운드 작업을 수행해야하고 동일한 프로세스에서 실행할 필요가 없는 경우 (예: 메모리, 변수 등을 공유할 필요가 없음) <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">`Celery`</a>와 같은 큰 도구를 사용하면 도움이 될 수 있습니다.
+무거운 백그라운드 계산을 수행해야 하고, 반드시 동일한 프로세스에서 실행할 필요가 없다면(예: 메모리, 변수 등을 공유할 필요가 없음) <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">Celery</a> 같은 더 큰 도구를 사용하는 것이 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.
+이들은 RabbitMQ나 Redis 같은 메시지/작업 큐 관리자 등 더 복잡한 설정을 필요로 하는 경향이 있지만, 여러 프로세스에서, 특히 여러 서버에서 백그라운드 작업을 실행할 수 있습니다.
 
-그러나 동일한 FastAPI 앱에서 변수 및 개체에 접근해야햐는 작은 백그라운드 수행이 필요한 경우 (예 : 알림 이메일 보내기) 간단하게 `BackgroundTasks`를 사용해보세요.
+하지만 동일한 **FastAPI** 앱의 변수와 객체에 접근해야 하거나(또는 이메일 알림 전송처럼) 작은 백그라운드 작업을 수행해야 한다면, `BackgroundTasks`를 간단히 사용하면 됩니다.
 
-## 요약
+## 요약 { #recap }
 
-백그라운드 작업을 추가하기 위해 _경로 작동 함수_ 에 매개변수로 `BackgroundTasks`를 가져오고 사용합니다.
+*경로 처리 함수*와 의존성에서 매개변수로 `BackgroundTasks`를 임포트해 사용하여 백그라운드 작업을 추가합니다.

docs/ko/docs/tutorial/body-fields.md

@@ -1,8 +1,8 @@
-# 본문 - 필드
+# 본문 - 필드 { #body-fields }
 
-`Query`, `Path`와 `Body`를 사용해 *경로 작동 함수* 매개변수 내에서 추가적인 검증이나 메타데이터를 선언한 것처럼 Pydantic의 `Field`를 사용하여 모델 내에서 검증과 메타데이터를 선언할 수 있습니다.
+`Query`, `Path`와 `Body`를 사용해 *경로 처리 함수* 매개변수 내에서 추가적인 검증이나 메타데이터를 선언한 것처럼 Pydantic의 `Field`를 사용하여 모델 내에서 검증과 메타데이터를 선언할 수 있습니다.
 
-## `Field` 임포트
+## `Field` 임포트 { #import-field }
 
 먼저 이를 임포트해야 합니다:
 
@@ -14,7 +14,7 @@
 
 ///
 
-## 모델 어트리뷰트 선언
+## 모델 어트리뷰트 선언 { #declare-model-attributes }
 
 그 다음 모델 어트리뷰트와 함께 `Field`를 사용할 수 있습니다:
 
@@ -22,7 +22,7 @@
 
 `Field`는 `Query`, `Path`와 `Body`와 같은 방식으로 동작하며, 모두 같은 매개변수들 등을 가집니다.
 
-/// note | 기술적 세부사항
+/// note | 기술 세부사항
 
 실제로 `Query`, `Path`등, 여러분이 앞으로 볼 다른 것들은 공통 클래스인 `Param` 클래스의 서브클래스 객체를 만드는데, 그 자체로 Pydantic의 `FieldInfo` 클래스의 서브클래스입니다.
 
@@ -36,11 +36,11 @@
 
 /// tip | 팁
 
-주목할 점은 타입, 기본 값 및 `Field`로 이루어진 각 모델 어트리뷰트가  `Path`, `Query`와 `Body`대신 `Field`를 사용하는 *경로 작동 함수*의 매개변수와 같은 구조를 가진다는 점 입니다.
+주목할 점은 타입, 기본 값 및 `Field`로 이루어진 각 모델 어트리뷰트가  `Path`, `Query`와 `Body`대신 `Field`를 사용하는 *경로 처리 함수*의 매개변수와 같은 구조를 가진다는 점 입니다.
 
 ///
 
-## 별도 정보 추가
+## 별도 정보 추가 { #add-extra-information }
 
 `Field`, `Query`, `Body`, 그 외 안에 별도 정보를 선언할 수 있습니다. 이는 생성된 JSON 스키마에 포함됩니다.
 
@@ -53,7 +53,7 @@
 
 ///
 
-## 요약
+## 요약 { #recap }
 
 모델 어트리뷰트를 위한 추가 검증과 메타데이터 선언하기 위해 Pydantic의 `Field` 를 사용할 수 있습니다.