```

con un JSON body de:

```JSON
{
    "id": "2expen51ve",
    "customer": "Mr. Richie Rich",
    "total": "9999"
}
```

luego *tu API* procesará la factura y, en algún momento después, enviará un request de callback al `callback_url` (la *API externa*):

```
https://www.external.org/events/invoices/2expen51ve
```

con un JSON body que contiene algo como:

```JSON
{

labels.chat_input_placeholder=Faça uma pergunta...
labels.chat_thinking=Pensando...
labels.chat_error=Ocorreu um erro. Por favor, tente novamente.
labels.chat_error_rate_limit=No momento está muito ocupado. Por favor, aguarde um momento e tente novamente.
labels.chat_error_auth=A autenticação do serviço de IA falhou. Por favor, entre em contato com o administrador.

Ahora creamos una dependencia que devuelve un nuevo `config.Settings()`.

{* ../../docs_src/settings/app02_an_py310/main.py hl[6,12:13] *}

/// tip | Consejo

Hablaremos del `@lru_cache` en un momento.

Por ahora puedes asumir que `get_settings()` es una función normal.

///

Y luego podemos requerirlo desde la *path operation function* como una dependencia y usarlo donde lo necesitemos.

## Ejecución al Iniciar { #running-on-startup }

En la mayoría de los casos, cuando creas una API web, quieres que esté **siempre en ejecución**, ininterrumpida, para que tus clientes puedan acceder a ella en cualquier momento. Esto, por supuesto, a menos que tengas una razón específica para que se ejecute solo en ciertas situaciones, pero la mayoría de las veces quieres que esté constantemente en ejecución y **disponible**.

    * Normalmente, um token é definido para expirar depois de algum tempo.
        * Então, o usuário terá que fazer login novamente em algum momento.
        * E se o token for roubado, o risco é menor. Não é como uma chave permanente que funcionará para sempre (na maioria dos casos).
* O frontend armazena esse token temporariamente em algum lugar.

### El Problema { #the-problem }

Entonces, ¿cuál es el problema de instalar paquetes en el entorno global de Python?

En algún momento, probablemente terminarás escribiendo muchos programas diferentes que dependen de **diferentes paquetes**. Y algunos de estos proyectos en los que trabajas dependerán de **diferentes versiones** del mismo paquete. 😱

### O Problema { #the-problem }

Então, qual é o problema em instalar pacotes no ambiente global do Python?

Em algum momento, você provavelmente acabará escrevendo muitos programas diferentes que dependem de **pacotes diferentes**. E alguns desses projetos em que você trabalha dependerão de **versões diferentes** do mesmo pacote. 😱

{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py310.py hl[2] *}

### Edítalo { #edit-it }

Es un programa muy simple.

Pero ahora imagina que lo escribieras desde cero.

En algún momento habrías empezado la definición de la función, tenías los parámetros listos...

Pero luego tienes que llamar "ese método que convierte la primera letra a mayúscula".

{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py310.py hl[2] *}

### Edite-o { #edit-it }

É um programa muito simples.

Mas agora imagine que você estava escrevendo do zero.

Em algum momento você teria iniciado a definição da função, já tinha os parâmetros prontos...

Mas então você deve chamar "esse método que converte a primeira letra em maiúscula".

Era `upper`? Era `uppercase`? `first_uppercase`? `capitalize`?

Se você utilizar um bloco `try` em uma dependência com `yield`, você irá capturar qualquer exceção que for lançada enquanto a dependência é utilizada.

Por exemplo, se algum código em um certo momento no meio, em outra dependência ou em uma *operação de rota*, fizer um "rollback" de uma transação de banco de dados ou causar qualquer outra exceção, você irá capturar a exceção em sua dependência.