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

crearíamos ese objeto para cada request, y estaríamos leyendo el archivo `.env` para cada request. ⚠️

Pero como estamos usando el decorador `@lru_cache` encima, el objeto `Settings` se creará solo una vez, la primera vez que se llame. ✔️

{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/main.py hl[1,11] *}

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

würden wir dieses Objekt für jeden Request erstellen und die `.env`-Datei für jeden Request lesen. ⚠️

Da wir jedoch den `@lru_cache`-Dekorator oben verwenden, wird das `Settings`-Objekt nur einmal erstellt, nämlich beim ersten Aufruf. ✔️

{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/main.py hl[1,11] *}

* **Extensível**:
    * Pydantic permite que tipos de dados personalizados sejam definidos ou você pode estender a validação com métodos em um modelo decorado com seu decorador de validador.

Eso es todo.

**2 líneas**.

Y tiene la misma forma y estructura que todas tus *path operation functions*.

Puedes pensar en ella como una *path operation function* sin el "decorador" (sin el `@app.get("/some-path")`).

Y puede devolver lo que quieras.

En este caso, esta dependencia espera:

* Un parámetro de query opcional `q` que es un `str`.

我们还可以添加一个 `tags` 列表和额外的 `responses` 列表，这些参数将应用于此路由器中包含的所有*路径操作*。

我们可以添加一个 `dependencies` 列表，这些依赖项将被添加到路由器中的所有*路径操作*中，并将针对向它们发起的每个请求执行/解决。

/// tip

请注意，和[*路径操作装饰器*中的依赖项](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}很类似，没有值会被传递给你的*路径操作函数*。

///

最终结果是项目相关的路径现在为：

* `/items/`
* `/items/{item_id}`

...如我们所愿。

* 它们将被标记为仅包含单个字符串 `"items"` 的标签列表。

* não sensível a maiúsculas e minúsculas

* servir a aplicação
* servir a página

* o app
* a aplicação

* a requisição
* a resposta
* a resposta de erro

* a operação de rota
* o decorador de operação de rota
* a função de operação de rota

* o corpo
* o corpo da requisição
* o corpo da resposta
* o corpo JSON
* o corpo do formulário
* o corpo do arquivo
* o corpo da função

JavaScript, ele não pode depender dos tipos para definir validação, serialização e documentação ao mesmo tempo. Devido a isso e a algumas decisões de projeto, para obter validação, serialização e geração automática de schema, é necessário adicionar decorators em muitos lugares. Então, ele se torna bastante verboso.

Ele não consegue lidar muito bem com modelos aninhados. Então, se o corpo JSON na requisição for um objeto JSON que contém campos internos que por sua vez são objetos JSON aninhados,...

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

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

Mas como estamos usando o decorador `@lru_cache` por cima, o objeto `Settings` será criado apenas uma vez, na primeira vez em que for chamado. ✔️

{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/main.py hl[1,11] *}

**FastAPI** 的 `fastapi.security.oauth2` 里包含了所有 OAuth2 身份验证流工具。

## 装饰器 `dependencies` 中的 `Security`

The important thing is that by using standard Python types, in a single place (instead of adding more classes, decorators, etc), **FastAPI** will do a lot of the work for you.

/// info