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Subdependências

Você pode criar dependências que possuem subdependências.

Elas podem ter o nível de profundidade que você achar necessário.

O FastAPI se encarrega de resolver essas dependências.

Primeira dependência "injetável"

Você pode criar uma primeira dependência (injetável) dessa forma:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

Esse código declara um parâmetro de consulta opcional, q, com o tipo str, e então retorna esse parâmetro.

Isso é bastante simples (e não muito útil), mas irá nos ajudar a focar em como as subdependências funcionam.

Segunda dependência, "injetável" e "dependente"

Então, você pode criar uma outra função para uma dependência (um "injetável") que ao mesmo tempo declara sua própria dependência (o que faz dela um "dependente" também):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Vamos focar nos parâmetros declarados:

Mesmo que essa função seja uma dependência ("injetável") por si mesma, ela também declara uma outra dependência (ela "depende" de outra coisa).
- Ela depende do query_extractor, e atribui o valor retornado pela função ao parâmetro q.
Ela também declara um cookie opcional last_query, do tipo str.
- Se o usuário não passou nenhuma consulta q, a última consulta é utilizada, que foi salva em um cookie anteriormente.

Utilizando a dependência

Então podemos utilizar a dependência com:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}

/// info | Informação

Perceba que nós estamos declarando apenas uma dependência na função de operação de rota, em query_or_cookie_extractor.

Mas o FastAPI saberá que precisa solucionar query_extractor primeiro, para passar o resultado para query_or_cookie_extractor enquanto chama a função.

///

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

Utilizando a mesma dependência múltiplas vezes

Se uma de suas dependências é declarada várias vezes para a mesma operação de rota, por exemplo, múltiplas dependências com uma mesma subdependência, o FastAPI irá chamar essa subdependência uma única vez para cada requisição.

E o valor retornado é salvo em um "cache" e repassado para todos os "dependentes" que precisam dele em uma requisição específica, em vez de chamar a dependência múltiplas vezes para uma mesma requisição.

Em um cenário avançado onde você precise que a dependência seja calculada em cada passo (possivelmente várias vezes) de uma requisição em vez de utilizar o valor em "cache", você pode definir o parâmetro use_cache=False em Depends:

//// tab | Python 3.8+

async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
    return {"fresh_value": fresh_value}

////

//// tab | Python 3.8+ non-Annotated

/// tip | Dica

Utilize a versão com Annotated se possível.

///

async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}

////

Recapitulando

Com exceção de todas as palavras complicadas usadas aqui, o sistema de Injeção de Dependência é bastante simples.

Consiste apenas de funções que parecem idênticas a funções de operação de rota.

Mas ainda assim, é bastante poderoso, e permite que você declare grafos (árvores) de dependências com uma profundidade arbitrária.

/// tip | Dica

Tudo isso pode não parecer muito útil com esses exemplos.

Mas você verá o quão útil isso é nos capítulos sobre segurança.

E você também verá a quantidade de código que você não precisara escrever.

///

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