{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py39.py hl[5:6] *}

/// tip | Dica

Você pode usar funções assíncronas (`async`) ou funções comuns.

O **FastAPI** saberá o que fazer com cada uma, da mesma forma que as dependências comuns.

///

## Uma dependência com `yield` e `try` { #a-dependency-with-yield-and-try }

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+

```Python hl_lines="1"

Por exemplo, vamos supor que você possua 4 endpoints na sua API (*operações de rota*):

* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`

Você poderia adicionar diferentes requisitos de permissão para cada um deles utilizando apenas dependências e sub-dependências:

```mermaid
graph TB

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de las **cookies** recibidas en el request y te entregará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Puedes ver las cookies definidas en la UI de la documentación en `/docs`:

Ahora, cada vez que un navegador esté creando un usuario con una contraseña, la API devolverá la misma contraseña en el response.

En este caso, podría no ser un problema, porque es el mismo usuario que envía la contraseña.

Pero si usamos el mismo modelo para otra *path operation*, podríamos estar enviando las contraseñas de nuestros usuarios a cada cliente.

/// danger | Peligro

Vamos criar uma **dependência** do FastAPI com `yield` que fornecerá uma nova `Session` para cada requisição. Isso é o que garante que usamos uma única sessão por requisição. 🤓

Então, criamos uma dependência `Annotated` chamada `SessionDep` para simplificar o restante do código que usará essa dependência.

Para respostas grandes, retornar uma `Response` diretamente é muito mais rápido que retornar um dicionário.

# Tutorial - Guía del Usuario { #tutorial-user-guide }

Este tutorial te muestra cómo usar **FastAPI** con la mayoría de sus funcionalidades, paso a paso.

Cada sección se basa gradualmente en las anteriores, pero está estructurada para separar temas, de manera que puedas ir directamente a cualquier sección específica para resolver tus necesidades específicas de API.

O **FastAPI** sabe o que fazer em cada caso e como reutilizar o mesmo objeto, de forma que todas as tarefas em segundo plano sejam combinadas e executadas em segundo plano depois:


{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}

A solução para os problemas de ter todos os pacotes no ambiente global é usar um **ambiente virtual para cada projeto** em que você trabalha.

Um ambiente virtual é um **diretório**, muito semelhante ao global, onde você pode instalar os pacotes para um projeto.

Dessa forma, cada projeto terá seu próprio ambiente virtual (diretório `.venv`) com seus próprios pacotes.

```mermaid
flowchart TB