Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

/// info | Informação

No Pydantic v1, o método que era chamado `.dict()` e foi descontinuado (mas ainda suportado) no Pydantic v2. Agora, deve-se usar o método `.model_dump()`.

Te mostraré cómo **construir tu propia imagen desde cero** para ejecutar un solo proceso de Uvicorn. Es un proceso sencillo y probablemente es lo que querrías hacer al usar un sistema de gestión de contenedores distribuido como **Kubernetes**.

## Resumen { #recap }

Los ejemplos aquí usan `.dict()` por compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` si puedes usar Pydantic v2.

///

## Request body + parámetros de path { #request-body-path-parameters }

Puedes declarar parámetros de path y request body al mismo tiempo.

/// tip | Consejo

Esto probablemente no es tan importante o necesario si usas `Annotated`.

///

Supongamos que quieres declarar el parámetro de query `q` como un `str` requerido.

Y no necesitas declarar nada más para ese parámetro, así que realmente no necesitas usar `Query`.

Pero aún necesitas usar `Path` para el parámetro de path `item_id`. Y no quieres usar `Annotated` por alguna razón.

/// tip | Consejo

Nota que las funciones de prueba son `def` normales, no `async def`.

Y las llamadas al cliente también son llamadas normales, sin usar `await`.

Esto te permite usar `pytest` directamente sin complicaciones.

///

/// note | Nota Técnica

También podrías usar `from starlette.testclient import TestClient`.

## Obter o usuário { #get-the-user }

`get_current_user` usará uma função utilitária (falsa) que criamos, que recebe um token como uma `str` e retorna nosso modelo Pydantic `User`:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}

## Injetar o usuário atual { #inject-the-current-user }

Então agora nós podemos usar o mesmo `Depends` com nosso `get_current_user` na *operação de rota*:

```

////

//// tab | Python 3.9+ sin `Annotated`

/// tip | Consejo

Prefiere usar la versión `Annotated` si es posible.

///

```Python
commons: CommonQueryParams ...
```

////

...no tiene ningún significado especial para **FastAPI**. **FastAPI** no lo usará para la conversión de datos, validación, etc. (ya que está usando `Depends(CommonQueryParams)` para eso).

## Obtener el usuario { #get-the-user }

`get_current_user` usará una función de utilidad (falsa) que creamos, que toma un token como un `str` y devuelve nuestro modelo de Pydantic `User`:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}

## Inyectar al usuario actual { #inject-the-current-user }

Entonces ahora podemos usar el mismo `Depends` con nuestro `get_current_user` en la *path operation*:

/// info | Información

En Pydantic v1 el método se llamaba `.copy()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_copy()`.

Los ejemplos aquí usan `.copy()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_copy()` si puedes usar Pydantic v2.

///

Como `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

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

Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`: