```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_py39/main.py hl[1,11] *}

```Python
def get_settings():
    return Settings()
```

würden wir dieses Objekt für jeden Request erstellen und die `.env`-Datei für jeden Request lesen. ⚠️

Da wir jedoch den `@lru_cache`-Dekorator oben verwenden, wird das `Settings`-Objekt nur einmal erstellt, nämlich beim ersten Aufruf. ✔️

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

* **Extensível**:
    * Pydantic permite que tipos de dados personalizados sejam definidos ou você pode estender a validação com métodos em um modelo decorado com seu decorador de validador.

Eso es todo.

**2 líneas**.

Y tiene la misma forma y estructura que todas tus *path operation functions*.

Puedes pensar en ella como una *path operation function* sin el "decorador" (sin el `@app.get("/some-path")`).

Y puede devolver lo que quieras.

En este caso, esta dependencia espera:

* Un parámetro de query opcional `q` que es un `str`.

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[6] *}
`@app.get("/")`は直下の関数が下記のリクエストの処理を担当することを**FastAPI**に伝えます:

* パス `/`
* <abbr title="an HTTP GET method"><code>get</code> オペレーション</abbr>

/// info | `@decorator` について

Pythonにおける`@something`シンタックスはデコレータと呼ばれます。

「デコレータ」は関数の上に置きます。かわいらしい装飾的な帽子のようです（この用語の由来はそこにあると思います）。

「デコレータ」は直下の関数を受け取り、それを使って何かを行います。

no puede depender de los tipos para definir validación, serialización y documentación al mismo tiempo. Debido a esto y algunas decisiones de diseño, para obtener validación, serialización y generación automática del esquema, es necesario agregar decoradores en muchos lugares. Por lo tanto, se vuelve bastante verboso.

No puede manejar muy bien modelos anidados. Entonces, si el cuerpo JSON en la request es un objeto JSON que tiene campos internos que a su vez son objetos JSON anidados, no...

* não sensível a maiúsculas e minúsculas

* servir a aplicação
* servir a página

* o app
* a aplicação

* a requisição
* a resposta
* a resposta de erro

* a operação de rota
* o decorador de operação de rota
* a função de operação de rota

* o corpo
* o corpo da requisição
* o corpo da resposta
* o corpo JSON
* o corpo do formulário
* o corpo do arquivo
* o corpo da função

```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_py39/main.py hl[1,11] *}

O importante é que, usando tipos padrão de Python, em um único local (em vez de adicionar mais classes, decoradores, etc.), o **FastAPI** fará muito trabalho para você.

/// info | Informação

Lo importante es que al usar tipos estándar de Python, en un solo lugar (en lugar de agregar más clases, decoradores, etc.), **FastAPI** hará gran parte del trabajo por ti.

/// info | Información