El proceso que ocurre cuando tu aplicación API llama a la *API externa* se llama un "callback". Porque el software que escribió el desarrollador externo envía un request a tu API y luego tu API hace un *callback*, enviando un request a una *API externa* (que probablemente fue creada por el mismo desarrollador).

Y guardará el valor devuelto en un <dfn title="Una utilidad/sistema para almacenar valores calculados/generados, para reutilizarlos en lugar de calcularlos nuevamente.">"caché"</dfn> y lo pasará a todos los "dependants" que lo necesiten en ese request específico, en lugar de llamar a la dependencia varias veces para el mismo request.

{* ../../docs_src/settings/app03_an_py310/main.py hl[1,11] *}

Entonces, para cualquier llamada subsiguiente de `get_settings()` en las dependencias de los próximos requests, en lugar de ejecutar el código interno de `get_settings()` y crear un nuevo objeto `Settings`, devolverá el mismo objeto que fue devuelto en la primera llamada, una y otra vez.

#### Detalles Técnicos de `lru_cache` { #lru-cache-technical-details }

{* ../../docs_src/request_forms/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Por ejemplo, en una de las formas en las que se puede usar la especificación OAuth2 (llamada "password flow") se requiere enviar un `username` y `password` como campos de formulario.

    }

    @Test
    public void test_setModel() {
        final LlmChatResponse response = new LlmChatResponse();

        response.setModel("llama3");
        assertEquals("llama3", response.getModel());

        response.setModel("gpt-3.5-turbo");
        assertEquals("gpt-3.5-turbo", response.getModel());
    }

    @Test
    public void test_nullValues() {

Isso normalmente é chamado de **webhook**.

## Etapas dos webhooks { #webhooks-steps }

Normalmente, o processo é que **você define** em seu código qual é a mensagem que você irá mandar, o **corpo da sua requisição**.

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001_py310.py hl[2,12,15:18] *}

/// tip | Consejo

Nota que las funciones de prueba son `def` normales, no `async def`.

Y las llamadas al cliente también son llamadas normales, sin usar `await`.

Esto te permite usar `pytest` directamente sin complicaciones.

///

/// note | Detalles técnicos

También podrías usar `from starlette.testclient import TestClient`.

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.

El resultado de llamarlo es algo que puede ser codificado con la función estándar de Python [`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps).

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

y luego llamamos a:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

ahora tenemos un `dict` con los datos en la variable `user_dict` (es un `dict` en lugar de un objeto modelo Pydantic).

Y si llamamos a:

```Python
print(user_dict)
```

obtendríamos un `dict` de Python con:

```Python
{

### Sobre `__name__ == "__main__"` { #about-name-main }

O objetivo principal de `__name__ == "__main__"` é ter algum código que seja executado quando seu arquivo for chamado com:

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

mas não é chamado quando outro arquivo o importa, como em:

```Python
from myapp import app
```

#### Mais detalhes { #more-details }