```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] *}

Das war's schon.

**Zwei Zeilen**.

Und sie hat die gleiche Form und Struktur wie alle Ihre *Pfadoperation-Funktionen*.

Sie können sie sich als *Pfadoperation-Funktion* ohne den „Dekorator“ (ohne `@app.get("/some-path")`) vorstellen.

Und sie kann alles zurückgeben, was Sie möchten.

In diesem Fall erwartet diese Abhängigkeit:

* Einen optionalen Query-Parameter `q`, der ein `str` ist.

* **Rozszerzalność**:
    * Pydantic umożliwia zdefiniowanie niestandardowych typów danych lub rozszerzenie walidacji o metody na modelu, na których użyty jest dekorator walidatora.

 * override one or more methods to modify the behavior of the backing map as desired per the <a
 * href="http://en.wikipedia.org/wiki/Decorator_pattern">decorator pattern</a>.
 *
 * <p><b>Warning:</b> The methods of {@code ForwardingNavigableMap} forward <i>indiscriminately</i>
 * to the methods of the delegate. For example, overriding {@link #put} alone <i>will not</i> change

 * override one or more methods to modify the behavior of the backing map as desired per the <a
 * href="http://en.wikipedia.org/wiki/Decorator_pattern">decorator pattern</a>.
 *
 * <p><b>Warning:</b> The methods of {@code ForwardingNavigableMap} forward <i>indiscriminately</i>
 * to the methods of the delegate. For example, overriding {@link #put} alone <i>will not</i> change

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`.

* **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.

JavaScript, ele não pode depender dos tipos para definir a validação, serialização e documentação ao mesmo tempo. Devido a isso e a algumas decisões de projeto, para pegar a validação, serialização e geração automática do _schema_, é necessário adicionar decoradores em muitos lugares. Então, ele se torna muito verboso.

Ele também não controla modelos aninhados muito bem. Então, se o corpo JSON na requisição for um objeto JSON que contém campos internos que contém objetos JSON aninhados, ele não consegue...

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...

```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] *}