which has no dependencies on uninitialized variables.
</p>

<p>
More precisely, a package-level variable is considered <i>ready for
initialization</i> if it is not yet initialized and either has
no <a href="#Variable_declarations">initialization expression</a> or
its initialization expression has no <i>dependencies</i> on uninitialized variables.

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Crear una dependencia `get_current_user` { #create-a-get-current-user-dependency }

Vamos a crear una dependencia `get_current_user`.

¿Recuerdas que las dependencias pueden tener sub-dependencias?

`get_current_user` tendrá una dependencia con el mismo `oauth2_scheme` que creamos antes.

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Criar uma dependência `get_current_user` { #create-a-get-current-user-dependency }

Vamos criar uma dependência chamada `get_current_user`.

Lembra que as dependências podem ter subdependências?

`get_current_user` terá uma dependência com o mesmo `oauth2_scheme` que criamos antes.

// `src_inputs[i]` will have that input replaced with `dst_inputs[i]`.  `prefix`
// will be prepended to copied node names. `control_deps` are nodes in
// `dst_graph` that the copied `src_graph` nodes will have control dependencies
// on. `return_nodes` are nodes in `src_graph`, and the new corresponding nodes
// in `dst_graph` will be returned. `return_nodes` must be non-null.
Status CopyGraph(Graph* src_graph, Graph* dst_graph,

    *   This dependency affected anyone installing TensorFlow 2.15 alongside
        NVIDIA CUDA dependencies via `pip install tensorflow[and-cuda]`.
    *   Depending on the installation method, TensorFlow 2.14 would be installed
        instead of 2.15, or users could receive an installation error due to
        those missing dependencies.
*   TensorFlow 2.15.0.post1 is being released for Linux x86_64 to resolve this

## Inyección de Dependencias { #dependency-injection }

Usar `BackgroundTasks` también funciona con el sistema de inyección de dependencias, puedes declarar un parámetro de tipo `BackgroundTasks` en varios niveles: en una *path operation function*, en una dependencia (dependable), en una sub-dependencia, etc.

### Injeção de dependência { #dependency-injection }

FastAPI inclui um sistema de <abbr title='também conhecido como "components", "resources", "services", "providers"'><strong>injeção de dependência</strong></abbr> extremamente fácil de usar, mas extremamente poderoso.

* Mesmo dependências podem ter dependências, criando uma hierarquia ou **"grafo" de dependências**.
* Tudo **automaticamente controlado** pelo framework.

## Injeção de dependências { #dependency-injection }

Usar `BackgroundTasks` também funciona com o sistema de injeção de dependências; você pode declarar um parâmetro do tipo `BackgroundTasks` em vários níveis: em uma *função de operação de rota*, em uma dependência (dependable), em uma subdependência, etc.

///

## Configuraciones en una dependencia { #settings-in-a-dependency }

En algunas ocasiones podría ser útil proporcionar las configuraciones desde una dependencia, en lugar de tener un objeto global con `settings` que se use en todas partes.

Esto podría ser especialmente útil durante las pruebas, ya que es muy fácil sobrescribir una dependencia con tus propias configuraciones personalizadas.

///

## Configurações em uma dependência { #settings-in-a-dependency }

Em algumas ocasiões, pode ser útil fornecer as configurações a partir de uma dependência, em vez de ter um objeto global `settings` usado em todos os lugares.

Isso pode ser especialmente útil durante os testes, pois é muito fácil sobrescrever uma dependência com suas próprias configurações personalizadas.