```Python
Settings()
```

um novo objeto `Settings` é instanciado, e durante a instanciação, o arquivo `.env` é lido novamente.

Se a função da dependência fosse apenas:

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

Iriamos criar um novo objeto a cada requisição, e estaríamos lendo o arquivo `.env` a cada requisição. ⚠️

```

entonces es un "callable".

## Clases como dependencias

Puedes notar que para crear una instance de una clase en Python, utilizas esa misma sintaxis.

Por ejemplo:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

En este caso, `fluffy` es una instance de la clase `Cat`.

Y para crear `fluffy`, estás "llamando" a `Cat`.

_site_packages_dirs = list(set(_site_packages_dirs))

# Find the location of this exact file.
_current_file_location = _inspect.getfile(_inspect.currentframe())

def _running_from_pip_package():
  return any(
      _current_file_location.startswith(dir_) for dir_ in _site_packages_dirs)

if _running_from_pip_package():
  # TODO(gunan): Add sanity checks to loaded modules here.

Например, внутри `async` *функции операции пути* можно получить содержимое с помощью:

```Python
contents = await myfile.read()
```

Если вы находитесь внутри обычной `def` *функции операции пути*, можно получить прямой доступ к файлу `UploadFile.file`, например:

```Python
contents = myfile.file.read()
```

/// note | Технические детали `async`

Вы пишете на стандартном Python с аннотациями типов:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Объявляем параметр user_id с типом `str`
# и получаем поддержку редактора внутри функции
def main(user_id: str):
    return user_id


# Модель Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Это можно использовать так:

```Python

Escribes Python estándar con tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declara una variable como un str
# y obtiene soporte del editor dentro de la función
def main(user_id: str):
    return user_id


# Un modelo de Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Que luego puede ser usado como:

```Python

/// tip | Consejo

Nota que aquí como estamos usando `open()` estándar que no admite `async` y `await`, declaramos el path operation con `def` normal.

///

### `FileResponse`

Transmite un archivo asincrónicamente como response.

Toma un conjunto diferente de argumentos para crear un instance que los otros tipos de response:

```Python
from typing import List, Dict
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Değişkeni str olarak belirt
# ve o fonksiyon için harika bir editör desteği al
def main(user_id: str):
    return user_id


# Pydantic modeli
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Sonrasında bu şekilde kullanabilirsin

```Python

Wystarczy, że napiszesz standardowe deklaracje typów Pythona:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Zadeklaruj parametr jako str
# i uzyskaj wsparcie edytora wewnątrz funkcji
def main(user_id: str):
    return user_id


# Model Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

A one będą mogły zostać później użyte w następujący sposób:

```Python
from typing import List, Dict
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Deklarieren Sie eine Variable als ein `str`
# und bekommen Sie Editor-Unterstütung innerhalb der Funktion
def main(user_id: str):
    return user_id


# Ein Pydantic-Modell
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Das kann nun wie folgt verwendet werden:

```Python