Hello Wade Wilson from Python
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Como as variáveis de ambiente podem ser definidas fora do código, mas podem ser lidas pelo código e não precisam ser armazenadas (com versão no `git`) com o restante dos arquivos, é comum usá-las para configurações ou **definições**.

* Recuperar os dados armazenados.
* Colocar esses dados em um modelo do Pydantic.
* Gerar um `dict` sem valores padrão a partir do modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores realmente definidos pelo usuário, em vez de substituir valores já armazenados por valores padrão do modelo.

Utilizar `UploadFile` tem várias vantagens sobre `bytes`:

* Você não precisa utilizar o `File()` no valor padrão do parâmetro.
* Ele utiliza um arquivo "spooled":
    * Um arquivo armazenado na memória até um limite máximo de tamanho, e após passar esse limite, ele será armazenado no disco.
* Isso significa que funcionará bem para arquivos grandes como imagens, vídeos, binários grandes, etc., sem consumir toda a memória.

Dessa forma, sua aplicação não precisará gerar o esquema toda vez que um usuário abrir a documentação da sua API.

Ele será gerado apenas uma vez, e o mesmo esquema armazenado em cache será utilizado nas próximas requisições.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}

### Sobrescrever o método { #override-the-method }

Hello Wade Wilson from Python
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Dado que las variables de entorno pueden configurarse fuera del código, pero pueden ser leídas por el código, y no tienen que ser almacenadas (committed en `git`) con el resto de los archivos, es común usarlas para configuraciones o **ajustes**.