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### Mais detalhes técnicos { #more-technical-details }

Você deve ter observado que `await` pode ser usado somente dentro de funções definidas com `async def`.

Mas ao mesmo tempo, funções definidas com `async def` têm que ser "aguardadas". Então, funções com `async def` podem ser chamadas somente dentro de funções definidas com `async def` também.

Então, sobre o ovo e a galinha, como você chama a primeira função async?

* **`async` y `await`**
* **Coroutines**

## Código Asíncrono { #asynchronous-code }

El código asíncrono simplemente significa que el lenguaje 💬 tiene una forma de decirle a la computadora / programa 🤖 que en algún momento del código, tendrá que esperar que *otra cosa* termine en otro lugar. Digamos que esa *otra cosa* se llama "archivo-lento" 📝.

Ahora creamos una dependencia que devuelve un nuevo `config.Settings()`.

{* ../../docs_src/settings/app02_an_py310/main.py hl[6,12:13] *}

/// tip | Consejo

Hablaremos del `@lru_cache` en un momento.

Por ahora puedes asumir que `get_settings()` es una función normal.

///

Y luego podemos requerirlo desde la *path operation function* como una dependencia y usarlo donde lo necesitemos.

## Ejecución al Iniciar { #running-on-startup }

En la mayoría de los casos, cuando creas una API web, quieres que esté **siempre en ejecución**, ininterrumpida, para que tus clientes puedan acceder a ella en cualquier momento. Esto, por supuesto, a menos que tengas una razón específica para que se ejecute solo en ciertas situaciones, pero la mayoría de las veces quieres que esté constantemente en ejecución y **disponible**.

### El Problema { #the-problem }

Entonces, ¿cuál es el problema de instalar paquetes en el entorno global de Python?

En algún momento, probablemente terminarás escribiendo muchos programas diferentes que dependen de **diferentes paquetes**. Y algunos de estos proyectos en los que trabajas dependerán de **diferentes versiones** del mismo paquete. 😱

### O Problema { #the-problem }

Então, qual é o problema em instalar pacotes no ambiente global do Python?

Em algum momento, você provavelmente acabará escrevendo muitos programas diferentes que dependem de **pacotes diferentes**. E alguns desses projetos em que você trabalha dependerão de **versões diferentes** do mesmo pacote. 😱

{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py310.py hl[2] *}

### Edítalo { #edit-it }

Es un programa muy simple.

Pero ahora imagina que lo escribieras desde cero.

En algún momento habrías empezado la definición de la función, tenías los parámetros listos...

Pero luego tienes que llamar "ese método que convierte la primera letra a mayúscula".

{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py310.py hl[2] *}

### Edite-o { #edit-it }

É um programa muito simples.

Mas agora imagine que você estava escrevendo do zero.

Em algum momento você teria iniciado a definição da função, já tinha os parâmetros prontos...

Mas então você deve chamar "esse método que converte a primeira letra em maiúscula".

Era `upper`? Era `uppercase`? `first_uppercase`? `capitalize`?

### Renovación de Certificados { #certificate-renewal }

En algún momento en el futuro, cada certificado **expiraría** (alrededor de 3 meses después de haberlo adquirido).

Se você utilizar um bloco `try` em uma dependência com `yield`, você irá capturar qualquer exceção que for lançada enquanto a dependência é utilizada.

Por exemplo, se algum código em um certo momento no meio, em outra dependência ou em uma *operação de rota*, fizer um "rollback" de uma transação de banco de dados ou causar qualquer outra exceção, você irá capturar a exceção em sua dependência.