O sistema de injeção de dependência exige pré-registro das dependências e elas são resolvidas com base nos tipos declarados. Então, não é possível declarar mais de um "componente" que forneça um certo tipo.

///

### Función de Lifespan { #lifespan-function }

Lo primero que hay que notar es que estamos definiendo una función asíncrona con `yield`. Esto es muy similar a las Dependencias con `yield`.

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[14:19] *}

La primera parte de la función, antes del `yield`, será ejecutada **antes** de que la aplicación comience.

///

## Configurações em uma dependência { #settings-in-a-dependency }

Em algumas ocasiões, pode ser útil fornecer as configurações a partir de uma dependência, em vez de ter um objeto global `settings` usado em todos os lugares.

Isso pode ser especialmente útil durante os testes, pois é muito fácil sobrescrever uma dependência com suas próprias configurações personalizadas.

///

## Configuraciones en una dependencia { #settings-in-a-dependency }

En algunas ocasiones podría ser útil proporcionar las configuraciones desde una dependencia, en lugar de tener un objeto global con `settings` que se use en todas partes.

Esto podría ser especialmente útil durante las pruebas, ya que es muy fácil sobrescribir una dependencia con tus propias configuraciones personalizadas.

Crie uma função utilitária para gerar um novo token de acesso.

{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[4,7,13:15,29:31,82:90] *}

## Atualize as dependências { #update-the-dependencies }

Atualize `get_current_user` para receber o mesmo token de antes, mas desta vez, usando tokens JWT.

Decodifique o token recebido, verifique-o e retorne o usuário atual.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[21:22] hl[21:22] *}

### Criar uma Dependência de Sessão { #create-a-session-dependency }

Uma **`Session`** é o que armazena os **objetos na memória** e acompanha as alterações necessárias nos dados, para então **usar o `engine`** para se comunicar com o banco de dados.

///

/// tip | Dica

Se você precisar fazer qualquer tipo de validação que exija comunicação com algum componente externo, como um banco de dados ou outra API, você deveria usar Dependências do FastAPI em vez disso; você aprenderá sobre elas mais adiante.

Esses validadores personalizados são para coisas que podem ser verificadas apenas com os mesmos dados fornecidos na requisição.

///

///

/// tip | Consejo

Si necesitas hacer cualquier tipo de validación que requiera comunicarte con algún componente externo, como una base de datos u otra API, deberías usar Dependencias de FastAPI, las aprenderás más adelante.

Estos validadores personalizados son para cosas que pueden comprobarse solo con los mismos datos provistos en el request.

///

Use dependencies when:

* They can't be declared in Pydantic validation and require additional logic
* The logic depends on external resources or could block in any other way
* Other dependencies need their results (it's a sub-dependency)
* The logic can be shared by multiple endpoints to do things like error early, authentication, etc.
* They need to handle cleanup (e.g., DB sessions, file handles), using dependencies with `yield`

# Dependencies - `Depends()` and `Security()`

## `Depends()`

Dependencies are handled mainly with the special function `Depends()` that takes a callable.

Here is the reference for it and its parameters.

You can import it directly from `fastapi`:

```python
from fastapi import Depends
```

::: fastapi.Depends

## `Security()`