* Mesmo dependências podem ter dependências, criando uma hierarquia ou **"grafo" de dependências**.
* Tudo **automaticamente controlado** pelo framework.
* Todas as dependências podem pedir dados das requisições e **ampliar** as restrições e documentação automática da **operação de caminho**.
* **Validação automática** mesmo para parâmetros da *operação de caminho* definidos em dependências.

### Mismo Esquema para Modelos de Entrada y Salida en la Documentación { #same-schema-for-input-and-output-models-in-docs }

Y ahora habrá un único esquema para entrada y salida para el modelo, solo `Item`, y tendrá `description` como **no requerido**:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image05.png">
</div>

Então:

```Python
q: str | None = Query(default=None)
```

...torna o parâmetro opcional, com um valor padrão de `None`, o mesmo que:


```Python
q: str | None = None
```

Este é o mesmo mecanismo utilizado quando você adiciona permissões enquanto se autentica com o Facebook, Google, GitHub, etc:

<img src="/img/tutorial/security/image11.png">

## Token JWT com escopos { #jwt-token-with-scopes }

Agora, modifique a *operação de rota* do token para retornar os escopos solicitados.

Você pode usar as mesmas declarações de tipo com `str`, `float`, `bool` e muitos outros tipos de dados complexos.

Vários deles são explorados nos próximos capítulos do tutorial.

## A ordem importa { #order-matters }

En un escenario avanzado donde sabes que necesitas que la dependencia se llame en cada paso (posiblemente varias veces) en el mismo request en lugar de usar el valor "cache", puedes establecer el parámetro `use_cache=False` al usar `Depends`:

//// tab | Python 3.9+

El proceso que ocurre cuando tu aplicación API llama a la *API externa* se llama un "callback". Porque el software que escribió el desarrollador externo envía un request a tu API y luego tu API hace un *callback*, enviando un request a una *API externa* (que probablemente fue creada por el mismo desarrollador).

#### 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.

Las capturas de pantalla anteriores se tomaron con <a href="https://code.visualstudio.com" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>.

Pero obtendrías el mismo soporte en el editor con <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-link" target="_blank">PyCharm</a> y la mayoría de los otros editores de Python:

<img src="/img/tutorial/body/image05.png">

### Herramientas de Ejemplo para Reiniciar Automáticamente { #example-tools-to-restart-automatically }