errors.login.failure = Falha no login.
errors.app.illegal.transition = Transição ilegal. Por favor, tente novamente.
errors.app.db.already.deleted = Pode ter sido excluído por outro processo. Por favor, tente novamente.
errors.app.db.already.updated = Pode ter sido atualizado por outro processo. Por favor, tente novamente.
errors.app.db.already.exists = Os dados já existem. Por favor, tente novamente.

### Deletar um Hero Novamente { #delete-a-hero-again }

**Deletar** um hero permanece praticamente o mesmo.

Não vamos satisfazer o desejo de refatorar tudo neste aqui. 😅

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[96:103] hl[101] *}

### Executar o App Novamente { #run-the-app-again }

Você pode executar o app novamente:

<div class="termy">

```console

Então, durante esse tempo, o computador pode ir e fazer outro trabalho, enquanto o "arquivo lento" 📝 termina.

Então o computador / programa 🤖 irá voltar sempre que tiver uma chance, seja porque ele está esperando novamente, ou quando ele 🤖 terminar todo o trabalho que tem até esse ponto. E ele 🤖 irá ver se alguma das tarefas que estava esperando já terminaram de fazer o que quer que tinham que fazer.

7. Aqui o `response_model` está usando uma anotação de tipo de uma lista de dataclasses `Author`.

    Novamente, você pode combinar `dataclasses` com anotações de tipo padrão.

8. Note que esta *função de operação de rota* usa `def` regular em vez de `async def`.

E o valor retornado é salvo em um <abbr title="Um utilitário/sistema para armazenar valores calculados/gerados para serem reutilizados em vez de computá-los novamente.">"cache"</abbr> e repassado para todos os "dependentes" que precisam dele em uma requisição específica, em vez de chamar a dependência múltiplas vezes para uma mesma requisição.

Por exemplo, imagine que você tem código que usa uma sessão de banco de dados em uma dependência com `yield` apenas para verificar um usuário, mas a sessão de banco de dados nunca é usada novamente na *função de operação de rota*, somente na dependência, e a resposta demora a ser enviada, como um `StreamingResponse` que envia dados lentamente, mas por algum motivo não usa o banco de dados.

Na verdade, você não tem usuários que fazem login no seu aplicativo, mas sim robôs, bots ou outros sistemas, que possuem apenas um token de acesso? Novamente, tudo funciona da mesma forma.

Apenas use qualquer tipo de modelo, qualquer tipo de classe, qualquer tipo de banco de dados que você precise para a sua aplicação. O **FastAPI** cobre tudo com o sistema de injeção de dependências.

// Como não definimos a variável de ambiente, obtemos o valor padrão

Hello World from Python

// Mas se criarmos uma variável de ambiente primeiro
$ export MY_NAME="Wade Wilson"

// E então chamar o programa novamente
$ python main.py

// Agora ele pode ler a variável de ambiente

Hello Wade Wilson from Python
```

</div>

////

//// tab | Windows PowerShell

<div class="termy">

///

## Atalho para lembrar os nomes { #shortcut-to-remember-the-names }

Vamos ver o exemplo anterior novamente:

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py39.py hl[6] *}

`201` é o código de status para "Criado".

Mas você não precisa memorizar o que cada um desses códigos significa.

Mas toda vez que fizermos:

```Python
Settings()
```

um novo objeto `Settings` seria criado e, na criação, ele leria o arquivo `.env` novamente.

Se a função de dependência fosse assim:

```Python
def get_settings():
    return Settings()
```

criaríamos esse objeto para cada requisição e leríamos o arquivo `.env` para cada requisição. ⚠️