Но так мы сможем сосредоточиться на том, как работает система **Dependency Injection**.

### Создайте зависимость, или «dependable» (от чего что-то зависит) { #create-a-dependency-or-dependable }

Сначала сосредоточимся на зависимости.

Это просто функция, которая может принимать те же параметры, что и *функция обработки пути*:

        path_params=dependant.path_params.copy(),
        query_params=dependant.query_params.copy(),
        header_params=dependant.header_params.copy(),
        cookie_params=dependant.cookie_params.copy(),
        body_params=dependant.body_params.copy(),
        name=dependant.name,
        call=dependant.call,
        request_param_name=dependant.request_param_name,

* die Klassenmethode

* der Header
* die Header
* der Autorisierungsheader
* der `Authorization`-Header
* der Forwarded-Header

* das Dependency-Injection-System
* die Dependency
* das Dependable
* der Dependant

* I/O-lastig
* CPU-lastig
* Nebenläufigkeit
* Parallelität
* Multiprocessing

* die Umgebungsvariable
* die Umgebungsvariable
* der `PATH`
* die `PATH`-Umgebungsvariable

        result.getTasks().add(new GoalTask("t2"));
        return result;
    }

    class Dependency {
        MavenProject dependant;

        MavenProject dependency;

        Dependency(MavenProject dependant, MavenProject dependency) {
            this.dependant = dependant;
            this.dependency = dependency;
        }

        void addIfDownstream(MavenProject mavenProject, List<MavenProject> result) {

Mas dessa forma podemos focar em como o sistema de **Injeção de Dependência** funciona.

### Criando uma dependência, ou "injetável" { #create-a-dependency-or-dependable }

Primeiro vamos focar na dependência.

Ela é apenas uma função que pode receber os mesmos parâmetros de uma *função de operação de rota*:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}

def _get_openapi_operation_parameters(
    *,
    dependant: Dependant,
    model_name_map: ModelNameMap,
    field_mapping: dict[
        tuple[ModelField, Literal["validation", "serialization"]], dict[str, Any]
    ],
    separate_input_output_schemas: bool = True,
) -> list[dict[str, Any]]:
    parameters = []
    flat_dependant = get_flat_dependant(dependant, skip_repeats=True)

このパラメータは関数のようなものである必要があります。

そして、その関数は、*path operation関数*が行うのと同じ方法でパラメータを取ります。

/// tip | 豆知識

次の章では、関数以外の「もの」が依存関係として使用できるものを見ていきます。

///

新しいリクエストが到着するたびに、**FastAPI** が以下のような処理を行います:

* 依存関係（"dependable"）関数を正しいパラメータで呼び出します。
* 関数の結果を取得します。
* *path operation関数*のパラメータにその結果を代入してください。

```mermaid
graph TB

common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]

async def run_endpoint_function(
    *, dependant: Dependant, values: dict[str, Any], is_coroutine: bool
) -> Any:
    # Only called by get_request_handler. Has been split into its own function to
    # facilitate profiling endpoints, since inner functions are harder to profile.
    assert dependant.call is not None, "dependant.call must be a function"

    if is_coroutine:

* the class method

* the header
* the headers
* the authorization header
* the `Authorization` header
* the forwarded header

* the dependency injection system
* the dependency
* the dependable
* the dependant

* I/O bound
* CPU bound
* concurrency
* parallelism
* multiprocessing

* the env var
* the environment variable
* the `PATH`
* the `PATH` variable

    return func


@dataclass
class Dependant:
    path_params: list[ModelField] = field(default_factory=list)
    query_params: list[ModelField] = field(default_factory=list)
    header_params: list[ModelField] = field(default_factory=list)
    cookie_params: list[ModelField] = field(default_factory=list)
    body_params: list[ModelField] = field(default_factory=list)
    dependencies: list["Dependant"] = field(default_factory=list)