app = FastAPI()


@lru_cache
def get_settings():
    return config.Settings()


@app.get("/info")
async def info(settings: config.Settings = Depends(get_settings)):
    return {
        "app_name": settings.app_name,
        "admin_email": settings.admin_email,
        "items_per_user": settings.items_per_user,

app = FastAPI()


@lru_cache
def get_settings():
    return Settings()


@app.get("/info")
async def info(settings: Annotated[Settings, Depends(get_settings)]):
    return {
        "app_name": settings.app_name,
        "admin_email": settings.admin_email,
        "items_per_user": settings.items_per_user,

///

Wenn Sie dann eine Instanz dieser `Settings`-Klasse erstellen (in diesem Fall als `settings`-Objekt), liest Pydantic die Umgebungsvariablen ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung. Eine Variable `APP_NAME` in Großbuchstaben wird also als Attribut `app_name` gelesen.

Então, quando você cria uma instância dessa classe `Settings` (neste caso, no objeto `settings`), o Pydantic vai ler as variáveis de ambiente sem diferenciar maiúsculas de minúsculas; assim, uma variável em maiúsculas `APP_NAME` ainda será lida para o atributo `app_name`.

Em seguida, ele converterá e validará os dados. Assim, quando você usar esse objeto `settings`, terá dados dos tipos que declarou (por exemplo, `items_per_user` será um `int`).

FESS_JAVA_OPTS="$FESS_JAVA_OPTS -XX:+DisableExplicitGC"

# Ensure UTF-8 encoding by default (e.g. filenames)
FESS_JAVA_OPTS="$FESS_JAVA_OPTS -Dfile.encoding=UTF-8"

# Application Configuration
if [ "x$APP_NAME" = "x" ]; then
  APP_NAME=fess
fi
if [ "x$SEARCH_ENGINE_HOME" = "x" ]; then
  SEARCH_ENGINE_HOME=$FESS_HOME/es
fi
if [ "x$FESS_TEMP_PATH" = "x" ]; then
  FESS_TEMP_PATH=$FESS_HOME/temp
fi

TFE_Op* AllReduceOp(TFE_Context* ctx, TFE_TensorHandle* in, int group_size);

// Return a SendOp op `op_name` with send input tensor `in` and attributes
// `send_device`, `recv_device`, and `send_device_incarnation` set.
TFE_Op* SendOp(TFE_Context* ctx, TFE_TensorHandle* in,
               const std::string& op_name, const std::string& send_device,
               const std::string& recv_device,

@lru_cache
def get_settings():
    return config.Settings()


@app.get("/info")
async def info(settings: Annotated[config.Settings, Depends(get_settings)]):
    return {
        "app_name": settings.app_name,
        "admin_email": settings.admin_email,
        "items_per_user": settings.items_per_user,

///

Потім, коли ви створите екземпляр цього класу `Settings` (у цьому випадку в об'єкті `settings`), Pydantic зчитуватиме змінні оточення без урахування регістру, тож верхньорегістрова змінна `APP_NAME` все одно буде прочитана для атрибута `app_name`.

Далі він перетворить і перевірить дані. Тож коли ви використовуватимете об'єкт `settings`, у вас будуть дані тих типів, які ви оголосили (наприклад, `items_per_user` буде `int`).

    }
    if (raw_device_name) {
      device_name_ = raw_device_name;
    }
    op_type_ = op;
    return absl::OkStatus();
  }
  absl::Status SetOpName(const char* const op_name) override {
    if (op_) {
      return errors::FailedPrecondition(
          "SetOpName called on already built op.");
    }
    if (op_type_.empty()) {
      return errors::FailedPrecondition(

app.dependency_overrides[get_settings] = get_settings_override


def test_app():
    response = client.get("/info")
    data = response.json()
    assert data == {
        "app_name": "Awesome API",
        "admin_email": "******@****.***",
        "items_per_user": 50,