```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] *}

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py39.py hl[15:16] *}

Neste caso, o cliente irá ver uma resposta *HTTP 500 Internal Server Error* como deveria acontecer, já que não estamos levantando nenhuma `HTTPException` ou coisa parecida, mas o servidor **não terá nenhum log** ou qualquer outra indicação de qual foi o erro. 😱

momentáneamente el TLS Termination Proxy, iniciar el programa de renovación para adquirir los certificados, luego configurarlos con el TLS Termination Proxy, y luego reiniciar el TLS Termination Proxy. Esto no es ideal, ya que tus aplicaciones no estarán disponibles durante el tiempo que el TLS Termination Proxy esté apagado.

Todo este proceso de renovación, mientras aún se sirve la aplicación, es una de las principales razones por las que querrías tener un **sistema separado para gestionar...

* o sistema autentica o usuário

* a CLI
* a interface de linha de comando

* o servidor
* o cliente

* o provedor de nuvem
* o serviço de nuvem

* o desenvolvimento
* as etapas de desenvolvimento

* o dict
* o dicionário
* a enumeração
* o enum
* o membro do enum

* o codificador
* o decodificador
* codificar
* decodificar

* a exceção
* lançar

```Python
    first_name="john", last_name="doe"
```

Es una cosa diferente.

Estamos usando dos puntos (`:`), no igualdades (`=`).

Y agregar anotaciones de tipos normalmente no cambia lo que sucede de lo que ocurriría sin ellas.

Pero ahora, imagina que nuevamente estás en medio de la creación de esa función, pero con anotaciones de tipos.

///

---

Imagina que eres la computadora / programa 🤖 en esa historia.

Mientras estás en la fila, estás inactivo 😴, esperando tu turno, sin hacer nada muy "productivo". Pero la fila es rápida porque el cajero solo está tomando los pedidos (no preparándolos), así que está bien.

Así que, puedes confirmar si estás en el entorno virtual correcto.

/// tip | Consejo

Es fácil activar un entorno virtual, obtener un Python, y luego **ir a otro proyecto**.

Y el segundo proyecto **no funcionaría** porque estás usando el **Python incorrecto**, de un entorno virtual para otro proyecto.

Entonces podrías querer tener **un solo contenedor** con un **gestor de procesos** iniciando **varios worker processes** dentro.

---

El punto principal es que, **ninguna** de estas son **reglas escritas en piedra** que debas seguir a ciegas. Puedes usar estas ideas para **evaluar tu propio caso de uso** y decidir cuál es el mejor enfoque para tu sistema, verificando cómo gestionar los conceptos de:

* Seguridad - HTTPS
* Ejecutar en el inicio

-73.863739013671875 40.732749938964844 -73.76513671875 40.718353271484375 3 6.70 20.5 0.5 0.5 0 0 21.5 1 196 131 green 0.04 0.0 0.0 62 37 5.37 1288 717.02 4 Queens 071702 4071702 I QN18 Rego Park 4108 1380 478 4 Queens 047800 4047800 I QN06 Jamaica Estates-Holliswood 4106 3389335 2 2014-03-15 17:23:01 2014-03-15 17:32:25 N 1 -73.864006042480469 40.732711791992188 -73.896461486816406 40.735050201416016 3 2.22 9.5 0 0.5 0 0 10 2 1 196 157 green 0.00 0.0 0.0 58 42 8.95 1288 717.02 4 Queens 071702 4071702...

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