O objeto `security_scopes` (da classe `SecurityScopes`) também oferece um atributo `scope_str` com uma única string, contendo os escopos separados por espaços (nós vamos utilizar isso).

Nós criamos uma `HTTPException` que nós podemos reutilizar (`raise`) mais tarde em diversos lugares.

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Aqui definimos a configuração `env_file` dentro da classe `Settings` do Pydantic, e definimos o valor como o nome do arquivo dotenv que queremos utilizar.

### Declarando `Settings` apenas uma vez com `lru_cache`

El objeto `security_scopes` (de la clase `SecurityScopes`) también proporciona un atributo `scope_str` con un único string, que contiene esos scopes separados por espacios (lo vamos a usar).

Creamos una `HTTPException` que podemos reutilizar (`raise`) más tarde en varios puntos.

### Creando el `Settings` solo una vez con `lru_cache`

Leer un archivo desde el disco es normalmente una operación costosa (lenta), por lo que probablemente quieras hacerlo solo una vez y luego reutilizar el mismo objeto de configuraciones, en lugar de leerlo para cada request.

Pero cada vez que hacemos:

```Python
Settings()
```

Usando una imagen de contenedor pre-hecha es muy fácil **combinar** y utilizar diferentes herramientas. Por ejemplo, para probar una nueva base de datos. En la mayoría de los casos, puedes usar las **imágenes oficiales**, y simplemente configurarlas con variables de entorno.

De esta manera, en muchos casos puedes aprender sobre contenedores y Docker y reutilizar ese conocimiento con muchas herramientas y componentes diferentes.

Docker e ferramentas similares também usam um **cache interno** ao construir a imagem, se um arquivo não mudou desde a última vez que a imagem do contêiner foi construída, então ele irá **reutilizar a mesma camada** criada na última vez, ao invés de copiar o arquivo novamente e criar uma nova camada do zero.

/// note | Nota

Se você utilizar uma classe de Resposta sem media type, o FastAPI esperará que sua resposta não tenha conteúdo, então ele não irá documentar o formato da resposta na documentação OpenAPI gerada.

///

## Utilizando `ORJSONResponse`

Da mesma forma, você pode utilizar `finally` para garantir que os passos de saída são executados, com ou sem exceções.

```python hl_lines="3  5"
{!../../docs_src/dependencies/tutorial007.py!}
```

## Subdependências com `yield`

Você pode ter subdependências e "árvores" de subdependências de qualquer tamanho e forma, e qualquer uma ou todas elas podem utilizar `yield`.

Conforme o Python evolui, **novas versões** chegam com suporte melhorado para esses type annotations, e em muitos casos, você não precisará nem importar e utilizar o módulo `typing` para declarar os type annotations.

Se você pode escolher uma versão mais recente do Python para o seu projeto, você poderá aproveitar isso ao seu favor.

Você pode utilizar `async def` ou apenas `def`.

E você pode declarar dependências utilizando `async def` dentro de *funções de operação de rota* definidas com `def`, ou declarar dependências com `def` e utilizar dentro de *funções de operação de rota* definidas com `async def`, etc.

Não faz diferença. O **FastAPI** sabe o que fazer.