{% endfor %}

<!-- /sponsors -->

[Otros sponsors](https://fastapi.tiangolo.com/es/fastapi-people/#sponsors)

## Opiniones { #opinions }

"_[...] Estoy usando **FastAPI** un montón estos días. [...] De hecho, estoy planeando usarlo para todos los servicios de **ML de mi equipo en Microsoft**. Algunos de ellos se están integrando en el núcleo del producto **Windows** y algunos productos de **Office**._"

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[Outros patrocinadores](https://fastapi.tiangolo.com/pt/fastapi-people/#sponsors)

## Opiniões { #opinions }

"_[...] Estou usando **FastAPI** muito esses dias. [...] Estou na verdade planejando utilizar ele em todos os times de **serviços ML na Microsoft**. Alguns deles estão sendo integrados no _core_ do produto **Windows** e alguns produtos **Office**._"

/// 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 }

A especificação JWT diz que existe uma chave `sub`, com o sujeito do token.

É opcional usá-la, mas é onde você colocaria a identificação do usuário, então nós estamos usando aqui.

O JWT pode ser usado para outras coisas além de identificar um usuário e permitir que ele execute operações diretamente na sua API.

Por exemplo, você poderia identificar um "carro" ou uma "postagem de blog".

OAuth2 con scopes es el mecanismo usado por muchos grandes proveedores de autenticación, como Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), etc. Lo usan para proporcionar permisos específicos a usuarios y aplicaciones.

Cada vez que te "logueas con" Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), esa aplicación está usando OAuth2 con scopes.

{* ../../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.

///

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

Pero en algún punto, no hubo otra opción que crear algo que proporcionara todas estas funcionalidades, tomando las mejores ideas de herramientas previas y combinándolas de la mejor manera posible, usando funcionalidades del lenguaje que ni siquiera estaban disponibles antes (anotaciones de tipos de Python 3.6+).

nuevo framework durante varios años. Primero traté de resolver todas las funcionalidades cubiertas por **FastAPI** usando varios frameworks, plug-ins y herramientas diferentes.

Pero en algún momento, no había otra opción que crear algo que proporcionara todas estas funcionalidades, tomando las mejores ideas de herramientas anteriores y combinándolas de la mejor manera posible, usando funcionalidades del lenguaje que ni siquiera estaban disponibles antes (anotaciones de tipos de Python 3.6+)....

Mas em algum ponto, não havia outra opção senão criar algo que oferecia todas as funcionalidades, aproveitando as melhores ideias de ferramentas anteriores, e combinando-as da melhor maneira possível, usando funcionalidades da linguagem que nem estavam disponíveis antes (anotações de tipo do Python 3.6+).