html = get_swagger_ui_html(
        openapi_url="/openapi.json",
        title="Test",
        init_oauth={"clientId": "my-client", "appName": "My App"},
    )
    body = html.body.decode()
    assert '"clientId": "my-client"' in body
    assert '"appName": "My App"' in body

    esac
fi

# Collect all arguments for the java command, stacking in reverse order:
#   * args from the command line
#   * the main class name
#   * -classpath
#   * -D...appname settings
#   * --module-path (only if needed)
#   * DEFAULT_JVM_OPTS, JAVA_OPTS, and GRADLE_OPTS environment variables.

# For Cygwin or MSYS, switch paths to Windows format before running java

///

Затем, когда вы создаете экземпляр этого класса `Settings` (в нашем случае объект `settings`), Pydantic прочитает переменные окружения регистронезависимо, то есть переменная в верхнем регистре `APP_NAME` будет прочитана для атрибута `app_name`.

Далее он преобразует и провалидирует данные. Поэтому при использовании объекта `settings` вы получите данные тех типов, которые объявили (например, `items_per_user` будет `int`).

from fastapi import FastAPI

from .config import settings

app = FastAPI()


@app.get("/info")
async def info():
    return {
        "app_name": settings.app_name,
        "admin_email": settings.admin_email,
        "items_per_user": settings.items_per_user,

from fastapi import FastAPI
from pydantic_settings import BaseSettings


class Settings(BaseSettings):
    app_name: str = "Awesome API"
    admin_email: str
    items_per_user: int = 50


settings = Settings()
app = FastAPI()


@app.get("/info")
async def info():
    return {
        "app_name": settings.app_name,
        "admin_email": settings.admin_email,
        "items_per_user": settings.items_per_user,

app = FastAPI()


@lru_cache
def get_settings():
    return Settings()


@app.get("/info")
async def info(settings: Settings = Depends(get_settings)):
    return {
        "app_name": settings.app_name,
        "admin_email": settings.admin_email,
        "items_per_user": settings.items_per_user,

app = FastAPI()


@lru_cache
def get_settings():
    return config.Settings()


@app.get("/info")
async def info(settings: config.Settings = Depends(get_settings)):
    return {
        "app_name": settings.app_name,
        "admin_email": settings.admin_email,
        "items_per_user": settings.items_per_user,

app = FastAPI()


@lru_cache
def get_settings():
    return Settings()


@app.get("/info")
async def info(settings: Annotated[Settings, Depends(get_settings)]):
    return {
        "app_name": settings.app_name,
        "admin_email": settings.admin_email,
        "items_per_user": settings.items_per_user,

///

Wenn Sie dann eine Instanz dieser `Settings`-Klasse erstellen (in diesem Fall als `settings`-Objekt), liest Pydantic die Umgebungsvariablen ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung. Eine Variable `APP_NAME` in Großbuchstaben wird also als Attribut `app_name` gelesen.

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`).