Pour appeler une fonction définie avec `async def`, vous devez utiliser `await`. Donc ceci ne marche pas :

```Python
# Ceci ne fonctionne pas, car get_burgers a été défini avec async def
burgers = get_burgers(2)
```

---

      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: "3.10"
          # 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: Build source distribution
        run: python -m build --sdist

`@lru_cache` 🍕 `functools` ❔ 🍕 🐍 🐩 🗃, 👆 💪 ✍ 🌅 🔃 ⚫️ <a href="https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache" class="external-link" target="_blank">🐍 🩺 `@lru_cache`</a>.

## 🌃

👆 💪 ⚙️ Pydantic ⚒ 🍵 ⚒ ⚖️ 📳 👆 🈸, ⏮️ 🌐 🏋️ Pydantic 🏷.

* ⚙️ 🔗 👆 💪 📉 🔬.
* 👆 💪 ⚙️ `.env` 📁 ⏮️ ⚫️.

    이 파일이 **자주 바뀌지 않기 때문에**, 도커는 파일을 탐지하여 이 단계의 **캐시**를 사용하여 다음 단계에서도 캐시를 사용할 수 있도록 합니다.

4. 요구 조건 파일에 있는 패키지 종속성을 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.

    !!! note "노트"
        `--no-cache-dir` 는 오직 `pip`와 관련되어 있으며, 도커나 컨테이너와는 무관합니다.

    `--upgrade` 옵션은 `pip`에게 설치된 패키지들을 업데이트하도록 합니다.

```Python hl_lines="22-24"
{!../../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py!}
```

### Zwischenspeichern des OpenAPI-Schemas

Sie können die Eigenschaft `.openapi_schema` als „Cache“ verwenden, um Ihr generiertes Schema zu speichern.

Auf diese Weise muss Ihre Anwendung das Schema nicht jedes Mal generieren, wenn ein Benutzer Ihre API-Dokumentation öffnet.

* 👷 Remove pip cache for Smokeshow as it depends on a requirements.txt. PR [#5700](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5700) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
* 💚 Fix pip cache for Smokeshow. PR [#5697](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5697) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).

            continue
        if sub_dependant.use_cache and sub_dependant.cache_key in dependency_cache:
            solved = dependency_cache[sub_dependant.cache_key]
        elif is_gen_callable(call) or is_async_gen_callable(call):
            solved = await solve_generator(
                call=call, stack=async_exit_stack, sub_values=sub_values
            )
        elif is_coroutine_callable(call):

`@lru_cache` is part of `functools` which is part of Python's standard library, you can read more about it in the <a href="https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache" class="external-link" target="_blank">Python docs for `@lru_cache`</a>.

## Recap

这样，它的行为几乎就像是一个全局变量。但是由于它使用了依赖项函数，因此我们可以轻松地进行测试时的覆盖。

`@lru_cache` 是 `functools` 的一部分，它是 Python 标准库的一部分，您可以在<a href="https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache" class="external-link" target="_blank">Python 文档中了解有关 `@lru_cache` 的更多信息</a>。

## 小结

您可以使用 Pydantic 设置处理应用程序的设置或配置，利用 Pydantic 模型的所有功能。

* 通过使用依赖项，您可以简化测试。
* 您可以使用 `.env` 文件。

    👉 📁 **🚫 🔀 🛎**, ☁ 🔜 🔍 ⚫️ & ⚙️ **💾** 👉 🔁, 🛠️ 💾 ⏭ 🔁 💁‍♂️.

4️⃣. ❎ 📦 🔗 📄 📁.

     `--no-cache-dir` 🎛 💬 `pip` 🚫 🖊 ⏬ 📦 🌐, 👈 🕴 🚥 `pip` 🔜 🏃 🔄 ❎ 🎏 📦, ✋️ 👈 🚫 💼 🕐❔ 👷 ⏮️ 📦.

    !!! note
         `--no-cache-dir` 🕴 🔗 `pip`, ⚫️ ✔️ 🕳 ⏮️ ☁ ⚖️ 📦.

     `--upgrade` 🎛 💬 `pip` ♻ 📦 🚥 👫 ⏪ ❎.

    ↩️ ⏮️ 🔁 🖨 📁 💪 🔍 **☁ 💾**, 👉 🔁 🔜 **⚙️ ☁ 💾** 🕐❔ 💪.