{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}

/// note | Nota

Ten en cuenta que, en este caso, el `item` que se tomaría del cuerpo es opcional. Ya que tiene un valor por defecto de `None`.

///

## Múltiples parámetros del cuerpo { #multiple-body-parameters }

```Python
{
    "name": "Barz",
    "price": 3,
    "description": None,
}
```

debido a que no incluye el atributo ya almacenado `"tax": 20.2`, el modelo de entrada tomaría el valor por defecto de `"tax": 10.5`.

Y los datos se guardarían con ese "nuevo" `tax` de `10.5`.

## Actualizaciones parciales con `PATCH` { #partial-updates-with-patch }

          "type":       "keyword_marker",
          "keywords_path": "${fess.dictionary.path}ro/protwords.txt"
        },
        "romanian_stemmer": {
          "type":       "stemmer",
          "language":   "romanian"
        },
        "romanian_override": {
          "type":       "stemmer_override",
          "rules_path": "${fess.dictionary.path}ro/stemmer_override.txt"
        },
        "russian_stop": {

├── entity/                     # Domain models (SuggestItem, etc.)
├── normalizer/                 # Text normalizers
├── converter/                  # Reading converters (katakana, romaji)
├── concurrent/                 # Async patterns (Deferred/Promise)
└── util/                      # Utilities
```

### Key Design Patterns

- **Builder**: SuggesterBuilder, SuggestRequestBuilder

Antes do FastAPI 0.118.0, se você usasse uma dependência com `yield`, o código de saída (após o `yield`) rodaria depois que a *função de operação de rota* retornasse, mas logo antes de enviar a resposta.

A intenção era evitar manter recursos por mais tempo que o necessário, esperando a resposta percorrer a rede.

Descargar e instalar las dependencias de los paquetes **podría llevar minutos**, pero usando la **caché** tomaría **segundos** como máximo.

Y como estarías construyendo la imagen del contenedor una y otra vez durante el desarrollo para comprobar que los cambios en tu código funcionan, hay una gran cantidad de tiempo acumulado que te ahorrarías.

Podrías tener turnos como en el ejemplo de las hamburguesas, primero la sala de estar, luego la cocina, pero como no estás esperando 🕙 nada, solo limpiando y limpiando, los turnos no afectarían nada.

Tomaría la misma cantidad de tiempo terminar con o sin turnos (concurrencia) y habrías hecho la misma cantidad de trabajo.

Dessa forma, em muitos casos você pode aprender sobre contêineres e Docker e reusar essa experiência com diversos componentes e ferramentas.

Então, você rodaria **vários contêineres** com coisas diferentes, como um banco de dados, uma aplicação Python, um servidor web com uma aplicação frontend React, e conectá-los juntos via sua rede interna.

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