/// note | Nota

`PATCH` é menos comumente usado e conhecido do que `PUT`.

E muitas equipes usam apenas `PUT`, mesmo para atualizações parciais.

Você é **livre** para usá-los como preferir, **FastAPI** não impõe restrições.

Mas este guia mostra, mais ou menos, como eles são destinados a serem usados.

///

### Usando o parâmetro `exclude_unset` do Pydantic { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

Em vez disso, você deseja fornecer uma dependência diferente que será usada somente durante os testes (possivelmente apenas para alguns testes específicos) e fornecerá um valor que pode ser usado onde o valor da dependência original foi usado.

### Casos de uso: serviço externo { #use-cases-external-service }

# Tipos de dados extras { #extra-data-types }

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.

    * `200` é o código de status padrão, o que significa que tudo estava "OK".
    * Outro exemplo seria `201`, "Criado". É comumente usado após a criação de um novo registro no banco de dados.
    * Um caso especial é `204`, "Sem Conteúdo". Essa resposta é usada quando não há conteúdo para retornar ao cliente e, portanto, a resposta não deve ter um corpo.

/// note | Nota

`jsonable_encoder` é realmente usado pelo **FastAPI** internamente para converter dados. Mas também é útil em muitos outros cenários.

O `directory="static"` refere-se ao nome do diretório que contém seus arquivos estáticos.

O `name="static"` dá a ele um nome que pode ser usado internamente pelo **FastAPI**.

Todos esses parâmetros podem ser diferentes de "`static`", ajuste-os de acordo com as necessidades e detalhes específicos da sua própria aplicação.

## Mais informações { #more-info }

# Templates { #templates }

Você pode usar qualquer template engine com o **FastAPI**.

Uma escolha comum é o Jinja2, o mesmo usado pelo Flask e outras ferramentas.

Existem utilitários para configurá-lo facilmente que você pode usar diretamente em sua aplicação **FastAPI** (fornecidos pelo Starlette).

## Instalar dependências { #install-dependencies }

Certifique-se de criar um [ambiente virtual](../virtual-environments.md), ativá-lo e instalar `jinja2`:

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[1,13] *}

Un **context manager** en Python es algo que puedes usar en un statement `with`, por ejemplo, `open()` puede ser usado como un context manager:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

En versiones recientes de Python, también hay un **async context manager**. Lo usarías con `async with`:

```Python

    * Si estás comparando Uvicorn, compáralo con Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Servidores de aplicaciones.
* **Starlette**:

* Generar un `dict` sin valores por defecto del modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * De esta manera puedes actualizar solo los valores realmente establecidos por el usuario, en lugar de sobrescribir valores ya almacenados con valores por defecto en tu modelo.
* Crear una copia del modelo almacenado, actualizando sus atributos con las actualizaciones parciales recibidas (usando el parámetro `update`).