@lru_cached装饰器实现全局配置

from functools import lru_cache

from fastapi import Depends, FastAPI
from typing_extensions import Annotated

from . import config

app = FastAPI()


@lru_cache
def get_settings():
    return config.Settings()


@app.get("/info")
async def info(settings: Annotated[config.Settings, Depends(get_settings)]):
    return {
        "app_name": settings.app_name,
        "admin_email": settings.admin_email,
        "items_per_user": settings.items_per_user,
    }

使用了 @lru_cache 装饰器，因此只有在第一次调用它时，才会创建 Settings 对象一次。
然后，在下一次请求的依赖项中对 get_settings() 进行任何后续调用时，它不会执行 get_settings() 的内部代码并创建新的 Settings 对象，而是返回在第一次调用时返回的相同对象，一次又一次。

@lru_cache 技术细节

@lru_cache 修改了它所装饰的函数，以返回第一次返回的相同值，而不是再次计算它，每次都执行函数的代码。
因此，下面的函数将对每个参数组合执行一次。然后，每个参数组合返回的值将在使用完全相同的参数组合调用函数时再次使用。

对于我们的依赖项 get_settings()，该函数甚至不接受任何参数，因此它始终返回相同的值。

这样，它的行为几乎就像是一个全局变量。但是由于它使用了依赖项函数，因此我们可以轻松地进行测试时的覆盖。

@lru_cache 是 functools 的一部分，它是 Python 标准库的一部分，可以在 Python 文档 lru_cache中了解有关 @lru_cache 的更多信息。