Importe `Enum` e crie uma sub-classe que herde de `str` e de `Enum`.

Por herdar de `str` a documentação da API vai ser capaz de saber que os valores devem ser do tipo `string` e assim ser capaz de mostrar eles corretamente.

Assim, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis.

```Python hl_lines="1  6-9"
{!../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

/// info | "informação"

Podemos **atualizar um hero**. Para isso, usamos uma operação HTTP `PATCH`.

E no código, obtemos um `dict` com todos os dados enviados pelo cliente, **apenas os dados enviados pelo cliente**, excluindo quaisquer valores que estariam lá apenas por serem os valores padrão. Para fazer isso, usamos `exclude_unset=True`. Este é o truque principal. 🪄

Em seguida, usamos `hero_db.sqlmodel_update(hero_data)` para atualizar o `hero_db` com os dados de `hero_data`.

```Python hl_lines="1"
{!../../docs_src/python_types/tutorial005.py!}
```

### Tipos genéricos com parâmetros de tipo

Existem algumas estruturas de dados que podem conter outros valores, como `dict`, `list`, `set` e `tuple`. E os valores internos também podem ter seu próprio tipo.

Estes tipos que possuem tipos internos são chamados de tipos "**genéricos**". E é possível declará-los mesmo com os seus tipos internos.

Se nenhum valor for informado, `None` é utilizado por padrão, aqui definimos `"World"` como o valor padrão a ser utilizado.

///

E depois você pode executar esse arquivo:

<div class="termy">

```console
// Aqui ainda não definimos a env var
$ python main.py

// Por isso obtemos o valor padrão

Hello World from Python

    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info

`**second_user_data` quer dizer:

Passe as chaves e valores do dicionário `second_user_data` diretamente como argumentos chave-valor, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

///

### Suporte de editores

}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info | Información

`**second_user_data` significa:

Pasa las <abbr title="en español key se refiere a la guía de un diccionario">keys</abbr> y los valores del dict `second_user_data` directamente como argumentos de key-value, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

///

### Soporte del editor

{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
```

////

Mas assim obtemos um `dict` como valor do parâmetro `commons` na *função de operação de rota*.

E sabemos que editores de texto não têm como oferecer muitas funcionalidades (como sugestões automáticas) para objetos do tipo `dict`, por que não há como eles saberem o tipo das chaves e dos valores.

Podemos fazer melhor...

## O que caracteriza uma dependência

* Um parâmetro de consulta opcional `skip` do tipo `int`, e igual a `0` por padrão.
* Um parâmetro de consulta opcional `limit` do tipo `int`, e igual a `100` por padrão.

E então retorna um `dict` contendo esses valores.

/// info | "Informação"

FastAPI passou a suportar a notação `Annotated` (e começou a recomendá-la) na versão 0.95.0.

Se você utiliza uma versão anterior, ocorrerão erros ao tentar utilizar `Annotated`.

///

### Paso 5: devuelve el contenido

```Python hl_lines="8"
{!../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Puedes devolver `dict`, `list`, valores singulares como un `str`, `int`, etc.

También puedes devolver modelos de Pydantic (ya verás más sobre esto más adelante).

```Python hl_lines="80-83"
{!> ../../docs_src/security/tutorial003.py!}
```

////

#### Sobre `**user_dict`

`UserInDB(**user_dict)` significa:

*Passe as keys (chaves) e values (valores) de `user_dict` diretamente como argumentos de valor-chave, equivalente a:*

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],