Isso é bastante útil quando você precisa:

* Definir uma lógica compartilhada (mesmo formato de código repetidamente).
* Compartilhar conexões com banco de dados.
* Aplicar regras de segurança, autenticação, papéis de usuários, etc.
* E muitas outras coisas...

...y entonces Swagger UI ya no mostrará el resaltado de sintaxis:

<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image03.png">

## Cambiar el tema { #change-the-theme }

De la misma manera, podrías configurar el tema del resaltado de sintaxis con la clave `"syntaxHighlight.theme"` (ten en cuenta que tiene un punto en el medio):

{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py39.py hl[3] *}

Debe ser una `list` de `Depends()`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[19] *}

Estas dependencias serán ejecutadas/resueltas de la misma manera que las dependencias normales. Pero su valor (si devuelven alguno) no será pasado a tu *path operation function*.

/// tip | Consejo

Algunos editores revisan los parámetros de función no usados y los muestran como errores.

comum ter um programa/servidor HTTP em execução no servidor (máquina, host, etc.) e gerenciar todas as partes HTTPS: recebendo as requisições HTTPS encriptadas, enviando as solicitações HTTP descriptografadas para o aplicativo HTTP real em execução no mesmo servidor (a aplicação FastAPI, neste caso), pegar a resposta HTTP do aplicativo, criptografá-la usando o certificado HTTPS apropriado e enviá-la de volta ao cliente usando HTTPS. Este servidor é frequentemente chamado de <a href="https://en.wikipe...

Podemos fazer melhor...

## O que caracteriza uma dependência { #what-makes-a-dependency }

Até agora você apenas viu dependências declaradas como funções.

Mas essa não é a única forma de declarar dependências (mesmo que provavelmente seja a mais comum).

O fator principal para uma dependência é que ela deve ser "chamável"

Um objeto "chamável" em Python é qualquer coisa que o Python possa "chamar" como uma função

#### Detalhes Técnicos do `lru_cache` { #lru-cache-technical-details }

`@lru_cache` modifica a função que decora para retornar o mesmo valor que foi retornado na primeira vez, em vez de calculá-lo novamente executando o código da função todas as vezes.

No exemplo acima eles tem valores padrão de `skip=0` e `limit=10`.

Então, se você for até a URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/
```

Seria o mesmo que ir para:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

Mas, se por exemplo você for para:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```

Os valores dos parâmetros na sua função serão:

### Valores de retorno { #return-values }

E elas também podem ou não retornar valores, eles não serão utilizados.

Então, você pode reutilizar uma dependência comum (que retorna um valor) que já seja utilizada em outro lugar, e mesmo que o valor não seja utilizado, a dependência será executada:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[11,16] *}

Contêineres Linux rodam usando o mesmo kernel Linux do hospedeiro (máquina, máquina virtual, servidor na nuvem, etc). Isso simplesmente significa que eles são muito leves (comparados com máquinas virtuais emulando um sistema operacional completo).

Entonces, un objeto `datetime` tendría que ser convertido a un `str` que contenga los datos en <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">formato ISO</a>.

De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.