):
        self.dependency = dependency
        self.use_cache = use_cache

    def __repr__(self) -> str:
        attr = getattr(self.dependency, "__name__", type(self.dependency).__name__)
        cache = "" if self.use_cache else ", use_cache=False"
        return f"{self.__class__.__name__}({attr}{cache})"


class Security(Depends):

Mais si vous décidez d'apprendre à les utiliser, sachez qu'ensuite vous pouvez les utiliser directement dans **FastAPI**.

## Valeurs par défaut

`@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` 📁 ⏮️ ⚫️.

FastAPI wird nun:

* Die Daten **validieren** und sicherstellen, dass sie nicht länger als 50 Zeichen sind

    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.

Hierbei können Sie **Typannotationen** genauso verwenden, wie Sie es bei Werten von Funktions-**Parametern** machen; verwenden Sie Pydantic-Modelle, Listen, Dicts und skalare Werte wie Nummern, Booleans, usw.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="16  21"
    {!> ../../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py!}
    ```

Es ist so konzipiert, sehr einfach zu verwenden zu sein und es jedem Entwickler sehr leicht zu machen, andere Komponenten mit **FastAPI** zu integrieren.

## Was ist „Dependency Injection“

Puis vient votre tour, vous commandez alors 2 magnifiques burgers 🍔 pour votre crush 😍 et vous.

Vous payez 💸.

Le serveur 💁 dit quelque chose à son collègue dans la cuisine 👨‍🍳 pour qu'il sache qu'il doit préparer vos burgers 🍔 (bien qu'il soit déjà en train de préparer ceux des clients précédents).

Le serveur 💁 vous donne le numéro assigné à votre commande.

`@lru_cache` ist Teil von `functools`, welches Teil von Pythons Standardbibliothek ist. Weitere Informationen dazu finden Sie in der <a href="https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache" class="external-link" target="_blank">Python Dokumentation für `@lru_cache`</a>.

## Zusammenfassung

     首先仅复制requirements.txt文件，而不复制其余代码。

     由于此文件**不经常更改**，Docker 将检测到它并在这一步中使用**缓存**，从而为下一步启用缓存。

4. 安装需求文件中的包依赖项。

     `--no-cache-dir` 选项告诉 `pip` 不要在本地保存下载的包，因为只有当 `pip` 再次运行以安装相同的包时才会这样，但在与容器一起工作时情况并非如此。

     !!! note "笔记"
         `--no-cache-dir` 仅与 `pip` 相关，与 Docker 或容器无关。

     `--upgrade` 选项告诉 `pip` 升级软件包（如果已经安装）。

     因为上一步复制文件可以被 **Docker 缓存** 检测到，所以此步骤也将 **使用 Docker 缓存**（如果可用）。