# Подзависимости { #sub-dependencies } Вы можете создавать зависимости, которые имеют **подзависимости**. Их **вложенность** может быть любой глубины. **FastAPI** сам займётся их управлением. ## Первая зависимость { #first-dependency-dependable } Можно создать первую зависимость следующим образом: {* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *} Она объявляет необязательный параметр запроса `q` как строку, а затем возвращает его. Это довольно просто (хотя и не очень полезно), но поможет нам сосредоточиться на том, как работают подзависимости. ## Вторая зависимость, «зависимость» и «зависимая» { #second-dependency-dependable-and-dependant } Затем можно создать еще одну функцию зависимости, которая одновременно объявляет свою собственную зависимость (таким образом, она тоже является «зависимой»): {* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *} Остановимся на объявленных параметрах: * Несмотря на то, что эта функция сама является зависимостью, она также является зависимой от чего-то другого. * Она зависит от `query_extractor` и присваивает возвращаемое ей значение параметру `q`. * Она также объявляет необязательный куки-параметр `last_query` в виде строки. * Если пользователь не указал параметр `q` в запросе, то мы используем последний использованный запрос, который мы ранее сохранили в куки-параметре `last_query`. ## Использование зависимости { #use-the-dependency } Затем мы можем использовать зависимость вместе с: {* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *} /// info | Дополнительная информация Обратите внимание, что мы объявляем только одну зависимость в *функции операции пути* - `query_or_cookie_extractor`. Но **FastAPI** будет знать, что сначала он должен выполнить `query_extractor`, чтобы передать результаты этого в `query_or_cookie_extractor` при его вызове. /// ```mermaid graph TB query_extractor(["query_extractor"]) query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"]) read_query["/items/"] query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query ``` ## Использование одной и той же зависимости несколько раз { #using-the-same-dependency-multiple-times } Если одна из ваших зависимостей объявлена несколько раз для одной и той же *функции операции пути*, например, несколько зависимостей имеют общую подзависимость, **FastAPI** будет знать, что вызывать эту подзависимость нужно только один раз за запрос. При этом возвращаемое значение будет сохранено в "кэш" и будет передано всем "зависимым" функциям, которые нуждаются в нем внутри этого конкретного запроса, вместо того, чтобы вызывать зависимость несколько раз для одного и того же запроса. В расширенном сценарии, когда вы знаете, что вам нужно, чтобы зависимость вызывалась на каждом шаге (возможно, несколько раз) в одном и том же запросе, вместо использования "кэшированного" значения, вы можете установить параметр `use_cache=False` при использовании `Depends`: //// tab | Python 3.9+ ```Python hl_lines="1" async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]): return {"fresh_value": fresh_value} ``` //// //// tab | Python 3.9+ без Annotated /// tip | Подсказка Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно. /// ```Python hl_lines="1" async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)): return {"fresh_value": fresh_value} ``` //// ## Резюме { #recap } Помимо всех этих умных слов, используемых здесь, система внедрения зависимостей довольно проста. Это просто функции, которые выглядят так же, как *функции операций путей*. Но, тем не менее, эта система очень мощная и позволяет вам объявлять вложенные графы (деревья) зависимостей сколь угодно глубоко. /// tip | Подсказка Все это может показаться не столь полезным на этих простых примерах. Но вы увидите как это пригодится в главах посвященных безопасности. И вы также увидите, сколько кода это вам сэкономит. ///