Em um cenário avançado onde você precise que a dependência seja calculada em cada passo (possivelmente várias vezes) de uma requisição em vez de utilizar o valor em "cache", você pode definir o parâmetro `use_cache=False` em `Depends`:

//// tab | Python 3.8+

catch() {
	if [ $# -ne 0 ]; then
		echo "error on line $1"
		for site in sitea siteb; do
			echo "$site server logs ========="
			cat "/tmp/${site}_1.log"
			echo "==========================="
			cat "/tmp/${site}_2.log"
		done
	fi

	echo "Cleaning up instances of MinIO"
	pkill minio
	pkill -9 minio
	rm -rf /tmp/multisitea
	rm -rf /tmp/multisiteb
	rm -rf /tmp/data
	if [ $# -ne 0 ]; then
		exit $#
	fi
}

catch

    List<Integer> list = new ArrayList<>(set);
    inputOrder.arrange(list);
    input = ImmutableList.copyOf(list);
  }

  @Benchmark
  int collections(int reps) {
    int dummy = 0;
    // Yes, this could be done more elegantly
    if (mutable) {
      for (int i = 0; i < reps; i++) {
        List<Integer> copy = new ArrayList<>(input);
        sort(copy);
        dummy += copy.get(0);
      }
    } else {

import java.nio.ByteOrder;
import java.nio.charset.Charset;
import java.util.Arrays;

/**
 * Skeleton implementation of {@link HashFunction}, appropriate for non-streaming algorithms. All
 * the hash computation done using {@linkplain #newHasher()} are delegated to the {@linkplain
 * #hashBytes(byte[], int, int)} method.
 *
 * @author Dimitris Andreou
 */
@Immutable

pushd /usr/include/x86_64-linux-gnu
for f in $(ls | grep python); do
  # set up symlink for devtoolset-9
  rm -f /dt9/usr/include/x86_64-linux-gnu/$f
  ln -s /usr/include/x86_64-linux-gnu/$f /dt9/usr/include/x86_64-linux-gnu/$f
done
popd

# Python 3.10 include headers fix:
# sysconfig.get_path('include') incorrectly points to /usr/local/include/python
# map /usr/include/python3.10 to /usr/local/include/python3.10

There's no waiting 🕙 anywhere, just a lot of work to be done, on multiple places of the house.

You could have turns as in the burgers example, first the living room, then the kitchen, but as you are not waiting 🕙 for anything, just cleaning and cleaning, the turns wouldn't affect anything.

It would take the same amount of time to finish with or without turns (concurrency) and you would have done the same amount of work.

* **Uvicorn** :
    * A les meilleures performances, étant donné qu'il n'a pas beaucoup de code mis-à-part le serveur en lui-même.

Este código é algo que você pode realmente usar na sua aplicação, salvar os hashes das senhas no seu banco de dados, etc.

Vamos começar de onde paramos no capítulo anterior e incrementá-lo.

## Sobre o JWT

JWT significa "JSON Web Tokens".

É um padrão para codificar um objeto JSON em uma string longa e densa sem espaços. Ele se parece com isso:

```

	listCtx, cancelList := context.WithCancel(ctx)
	filteredResults := o.gatherResults(listCtx, filterCh)
	var wg sync.WaitGroup
	wg.Add(1)
	var listErr error

	go func(o listPathOptions) {
		defer wg.Done()
		if o.Lifecycle == nil {
			// No filtering ahead, ask drives to stop
			// listing exactly at a specific limit.
			o.StopDiskAtLimit = true
		}
		listErr = z.listMerged(listCtx, o, filterCh)

/// check | Verifique



///

	Então, com a mesma declaração de tipo do Python, o **FastAPI** dá pra você validação de dados.

	Observe que o erro também mostra claramente o ponto exato onde a validação não passou.

	Isso é incrivelmente útil enquanto se desenvolve e debuga o código que interage com a sua API.

## Documentação