/// 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.

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

Você também pode criar uma `JSONResponse` diretamente e retorná-la.

/// tip | Dica

Normalmente você terá um desempenho muito melhor usando um [Modelo de resposta](../tutorial/response-model.md) do que retornando uma `JSONResponse` diretamente, pois assim ele serializa os dados usando o Pydantic, em Rust.

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## Retornando uma `Response` { #return-a-response }

Você pode retornar uma `Response` ou qualquer subclasse dela.

/// tip | Consejo

Algunos editores revisan los parámetros de función no usados y los muestran como errores.

Usando estas `dependencies` en el decorador de *path operation* puedes asegurarte de que se ejecutan mientras evitas errores en editores/herramientas.

También puede ayudar a evitar confusiones para nuevos desarrolladores que vean un parámetro no usado en tu código y puedan pensar que es innecesario.

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/// info | Información

/// info | Información

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para usarlos para potenciar una API web usando FastAPI. 🤓

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## Dataclasses en `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.

/// info | Informação

**FastAPI** se certificará de ler esses dados do lugar certo, ao invés de JSON.

/// note | Detalhes Técnicos

Dados de formulários normalmente são codificados usando o "media type" `application/x-www-form-urlencoded` quando não incluem arquivos.

Mas quando o formulário inclui arquivos, ele é codificado como `multipart/form-data`. Se você usar `File`, o **FastAPI** saberá que tem que pegar os arquivos da parte correta do corpo da requisição.

/// warning | Advertencia

Cuando devuelves un `Response` directamente, como en el ejemplo anterior, se devuelve directamente.

No se serializará con un modelo, etc.

Asegúrate de que tenga los datos que deseas que tenga y que los valores sean JSON válidos (si estás usando `JSONResponse`).

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/// note | Detalles Técnicos

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}

Sin embargo, aunque no estamos usando la funcionalidad integrada por defecto, aún estamos usando un modelo Pydantic para generar manualmente el JSON Schema para los datos que queremos recibir en YAML.

También podrías crear un `JSONResponse` directamente y devolverlo.

/// tip | Consejo

Normalmente tendrás mucho mejor rendimiento usando un [Response Model](../tutorial/response-model.md) que devolviendo un `JSONResponse` directamente, ya que de esa forma serializa los datos usando Pydantic, en Rust.

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## Devolver una `Response` { #return-a-response }

* 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`).