///

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

////

## Resumen

Aparte de todas las palabras rimbombantes usadas aquí, el sistema de **Inyección de Dependencias** es bastante simple.

Solo son funciones que se ven igual que las *path operation functions*.

`.add_task()` recibe como argumentos:

* Una función de tarea para ejecutar en segundo plano (`write_notification`).
* Cualquier secuencia de argumentos que deba pasarse a la función de tarea en orden (`email`).
* Cualquier argumento de palabras clave que deba pasarse a la función de tarea (`message="some notification"`).

## Inyección de Dependencias

Então, obtemos um modelo Pydantic a partir dos dados em outro modelo Pydantic.

#### Desembrulhando um `dict` e palavras-chave extras

E, então, adicionando o argumento de palavra-chave extra `hashed_password=hashed_password`, como em:

```Python
UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password)
```

...acaba sendo como:

```Python

errors.failed_to_upload_stopwords_file = No se pudo cargar el archivo de palabras vacías.
errors.failed_to_download_elevate_file = No se pudo descargar el archivo de palabras elevadas.
errors.failed_to_upload_elevate_file = No se pudo cargar el archivo de palabras elevadas.
errors.failed_to_download_badword_file = No se pudo descargar el archivo de palabras no deseadas.

errors.failed_to_download_elevate_file = Não foi possível baixar o arquivo de palavras elevadas.
errors.failed_to_upload_elevate_file = Não foi possível carregar o arquivo de palavras elevadas.
errors.failed_to_download_badword_file = Não foi possível baixar o arquivo de palavras ruins.
errors.failed_to_upload_badword_file = Não foi possível carregar o arquivo de palavras ruins.

Eu penso que `Union[SomeType, None]` é mais explícito sobre o que ele significa.

Isso é apenas sobre palavras e nomes. Mas estas palavras podem afetar como os seus colegas de trabalho pensam sobre o código.

## Recapitulando

Você pode usar `Field` do Pydantic para declarar validações extras e metadados para atributos do modelo.

* Ir para o painel "Debug".
* "Add configuration...".
* Selecionar "Python"
* Executar o depurador com a opção "`Python: Current File (Integrated Terminal)`".

Em seguida, ele iniciará o servidor com seu código **FastAPI**, parará em seus pontos de interrupção, etc.

Veja como pode parecer:

<img src="/img/tutorial/debugging/image01.png">

---

Se você usar o Pycharm, você pode:

* Abrir o menu "Executar".

## Máquina Servidora e Programa Servidor

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).

## Programa e Processo

Falaremos muito sobre o "**processo**" em execução, então é útil ter clareza sobre o que ele significa e qual é a diferença com a palavra "**programa**".

### O que é um Programa

A palavra **programa** é comumente usada para descrever muitas coisas:

* O **código** que você escreve, os **arquivos Python**.