```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_py310/main.py hl[1,11] *}

```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_py310/main.py hl[1,11] *}

## Origem { #origin }

Uma origem é a combinação de protocolo (`http`, `https`), domínio (`myapp.com`, `localhost`, `localhost.tiangolo.com`), e porta (`80`, `443`, `8080`).

Então, todos estes são origens diferentes:

* `http://localhost`
* `https://localhost`
* `http://localhost:8080`

Mesmo se todos estiverem em `localhost`, eles usam diferentes protocolos ou portas, portanto, são "origens" diferentes.

A especificação JWT diz que existe uma chave `sub`, com o sujeito do token.

É opcional usá-la, mas é onde você colocaria a identificação do usuário, então nós estamos usando aqui.

O JWT pode ser usado para outras coisas além de identificar um usuário e permitir que ele execute operações diretamente na sua API.

Por exemplo, você poderia identificar um "carro" ou uma "postagem de blog".

///

## Generadores de SDKs de sponsors de FastAPI { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }

Esta sección destaca soluciones **respaldadas por empresas** y **venture-backed** de compañías que sponsorean FastAPI. Estos productos ofrecen **funcionalidades adicionales** e **integraciones** además de SDKs generados de alta calidad.

* [NGINX Unit](https://unit.nginx.org/howto/fastapi/): NGINX Unit é um runtime de aplicação web leve e versátil.

## Máquina Servidora e Programa Servidor { #server-machine-and-server-program }

Existe um pequeno detalhe sobre estes nomes para se manter em mente. 💡

A palavra "**servidor**" é comumente usada para se referir tanto ao computador remoto/nuvem (a máquina física ou virtual) quanto ao programa que está sendo executado nessa máquina (por exemplo, Uvicorn).

Ten en cuenta que JSON solo admite `str` como claves.

Pero Pydantic tiene conversión automática de datos.

Esto significa que, aunque tus clientes de API solo pueden enviar strings como claves, mientras esos strings contengan enteros puros, Pydantic los convertirá y validará.

Y el `dict` que recibas como `weights` tendrá realmente claves `int` y valores `float`.

///

## Resumen { #recap }

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}

/// tip | Consejo

Puedes realmente usar esta misma técnica con una operación HTTP `PUT`.

Pero el ejemplo aquí usa `PATCH` porque fue creado para estos casos de uso.

///

/// note | Nota

Observa que el modelo de entrada sigue siendo validado.

Y como la mayor parte del tiempo de ejecución se dedica al trabajo real (en lugar de esperar), y el trabajo en una computadora lo realiza una <abbr title="Central Processing Unit - Unidad Central de Procesamiento">CPU</abbr>, llaman a estos problemas "CPU bound".

---

Ejemplos comunes de operaciones limitadas por la CPU son cosas que requieren procesamiento matemático complejo.

Por ejemplo:

* **Procesamiento de audio** o **imágenes**.

{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py310.py hl[1] *}

Isso não é o mesmo que declarar valores padrão como seria com:

```Python
    first_name="john", last_name="doe"
```

É uma coisa diferente.

Estamos usando dois pontos (`:`), não sinal de igual (`=`).

E adicionar type hints normalmente não muda o que acontece do que aconteceria sem eles.