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`

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.

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.

Mas lembre-se que quando você importa `Query`,`Path`, `File`, entre outros, do `fastapi`, essas são na verdade funções que retornam classes especiais.

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/// tip | Dica

Para declarar o corpo de arquivos, você precisa utilizar `File`, do contrário os parâmetros seriam interpretados como parâmetros de consulta ou corpo (JSON) da requisição.

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Os arquivos serão enviados como "form data".

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.

Usados por Starlette:

* <a href="https://www.python-httpx.org" target="_blank"><code>httpx</code></a> - Necessário se você quiser utilizar o `TestClient`.
* <a href="https://jinja.palletsprojects.com" target="_blank"><code>jinja2</code></a> - Necessário se você quiser utilizar a configuração padrão de templates.

#### Usando seu FastAPI local

Se você cria um arquivo Python que importa e usa FastAPI, e roda com Python de seu ambiente local, ele irá utilizar o código fonte de seu FastAPI local.

E se você atualizar o código fonte do FastAPI local, como ele é instalado com `-e`, quando você rodar aquele arquivo Python novamente, ele irá utilizar a nova versão do FastAPI que você acabou de editar.

Flask é um "microframework", não inclui integração com banco de dados nem muitas das coisas que vêm por padrão no Django.

Sua simplicidade e flexibilidade permitem fazer coisas como utilizar bancos de dados NoSQL como principal sistema de armazenamento de dados.

Por ser tão simples, é relativamente intuitivo de aprender, embora a documentação esteja de forma mais técnica em alguns pontos.