Fazendo dessa forma, podemos colocá-la em um bloco `with`, e assim garantir que o objeto semelhante a um arquivo é fechado quando a função termina.

/// tip | Dica

Perceba que aqui estamos utilizando o `open()` da biblioteca padrão que não suporta `async` e `await`, e declaramos a operação de rota com o `def` básico.

///

### `FileResponse` { #fileresponse }

```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] *}

/// info | Informação

Como você verá abaixo, isso é muito semelhante ao comportamento antes da versão 0.106.0, mas com várias melhorias e correções de bugs para casos extremos.

///

#### Casos de uso com código de saída antecipado { #use-cases-with-early-exit-code }

## Origem { #origin }

Uma origem é a combinação de protocolo (`http`, `https`), domínio (`myapp.com`, `localhost`, `localhost.tiangolo.com`), e porta (`80`, `443`, `8080`).

Então, todos estes são origens diferentes:

* `http://localhost`
* `https://localhost`
* `http://localhost:8080`

Mesmo se todos estiverem em `localhost`, eles usam diferentes protocolos ou portas, portanto, são "origens" diferentes.

## Máquina Servidora e Programa Servidor { #server-machine-and-server-program }

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).

Ten en cuenta que JSON solo admite `str` como claves.

Pero Pydantic tiene conversión automática de datos.

Esto significa que, aunque tus clientes de API solo pueden enviar strings como claves, mientras esos strings contengan enteros puros, Pydantic los convertirá y validará.

Y el `dict` que recibas como `weights` tendrá realmente claves `int` y valores `float`.

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## Resumen { #recap }

///

## Generadores de SDKs de sponsors de FastAPI { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }

Esta sección destaca soluciones **respaldadas por empresas** y **venture-backed** de compañías que sponsorean FastAPI. Estos productos ofrecen **funcionalidades adicionales** e **integraciones** además de SDKs generados de alta calidad.

```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] *}

Y como la mayor parte del tiempo de ejecución se dedica al trabajo real (en lugar de esperar), y el trabajo en una computadora lo realiza una <abbr title="Central Processing Unit – Unidad Central de Procesamiento">CPU</abbr>, llaman a estos problemas "CPU bound".

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Ejemplos comunes de operaciones limitadas por la CPU son cosas que requieren procesamiento matemático complejo.

Por ejemplo:

* **Procesamiento de audio** o **imágenes**.

* `DELETE`

...y los más exóticos:

* `OPTIONS`
* `HEAD`
* `PATCH`
* `TRACE`

En el protocolo HTTP, puedes comunicarte con cada path usando uno (o más) de estos "métodos".

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Al construir APIs, normalmente usas estos métodos HTTP específicos para realizar una acción específica.

Normalmente usas:

* `POST`: para crear datos.
* `GET`: para leer datos.
* `PUT`: para actualizar datos.