/// tip | Consejo

Para entender las variables de entorno, puedes leer [Variables de Entorno](../environment-variables.md){.internal-link target=_blank}.

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## Tipos y validación

Estas variables de entorno solo pueden manejar strings de texto, ya que son externas a Python y tienen que ser compatibles con otros programas y el resto del sistema (e incluso con diferentes sistemas operativos, como Linux, Windows, macOS).

Esto se cambió en la versión 0.110.0 para corregir el consumo no gestionado de memoria de excepciones transmitidas sin un manejador (errores internos del servidor), y para que sea consistente con el comportamiento del código regular de Python.

E assim deve ser porque seria um bug no seu código ter o `ValidationError` do Pydantic na sua *response*, ou em qualquer outro lugar do seu código (que não na requisição do cliente).

{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/main.py hl[1,11] *}

Dessa forma, todas as chamadas da função `get_settings()` nas dependências das próximas requisições, em vez de executar o código interno de `get_settings()` e instanciar um novo objeto `Settings`, irão retornar o mesmo objeto que foi retornado na primeira chamada, de novo e de novo.

#### Detalhes Técnicos de `lru_cache`

```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```

...eso es porque el generador del cliente usa el **operation ID** interno de OpenAPI para cada *path operation*.

* Caddy
    * Lida automaticamente com renovações de certificados ✨
* Nginx
    * Com um componente externo como o Certbot para renovações de certificados
* HAProxy
    * Com um componente externo como o Certbot para renovações de certificados
* Kubernetes com um controlador Ingress como o Nginx
    * Com um componente externo como cert-manager para renovações de certificados

```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```

...isto ocorre porque o gerador de clientes usa o **operation ID** interno do OpenAPI para cada *operação de rota*.

Isso foi modificado na versão 0.110.0 para consertar o consumo de memória não controlado das exceções relançadas automaticamente sem um manipulador (erros internos do servidor), e para manter o comportamento consistente com o código Python tradicional.

<small>* Stima basata sull'esito di test eseguiti su codice sorgente di applicazioni rilasciate in produzione da un team interno di sviluppatori.</small>

## Sponsor

<!-- sponsors -->

{% if sponsors %}
{% for sponsor in sponsors.gold -%}

Verifique mais detalhes na seção [Deployment](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.

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## Performance e velocidade