}
    ],
    "paths": {
            // Mais coisas aqui
    }
}
```

/// tip | Dica

Perceba o servidor gerado automaticamente com um valor `url` de `/api/v1`, retirado do `root_path`.

///

Na interface de documentação em [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) parecerá:

```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 }

Puedes declarar que un valor podría tener un tipo, como `str`, pero que también podría ser `None`.

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
```

////

Você pode declarar que um valor pode ter um tipo, como `str`, mas que ele também pode ser `None`.

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
```

////

/// info | Informação

Observe como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez têm uma lista opcional de `Image`s

///

## Corpos de listas puras { #bodies-of-pure-lists }

Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic:

```Python
images: list[Image]
```

* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`

Las claves del `dict` identifican cada ejemplo, y cada valor es otro `dict`.

Cada `dict` específico del ejemplo en los `examples` puede contener:

* `summary`: Descripción corta del ejemplo.
* `description`: Una descripción larga que puede contener texto Markdown.

* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`

As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.

Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Descrição curta do exemplo.
* `description`: Uma descrição longa que pode conter texto em Markdown.

```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```

Pero como estamos usando `Annotated`, podemos almacenar ese valor `Annotated` en una variable y usarlo en múltiples lugares:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}

/// tip | Consejo

/// info | Información

Observa cómo `Offer` tiene una lista de `Item`s, que a su vez tienen una lista opcional de `Image`s

///

## Cuerpos de listas puras { #bodies-of-pure-lists }

Si el valor superior del cuerpo JSON que esperas es un `array` JSON (una `list` en Python), puedes declarar el tipo en el parámetro de la función, al igual que en los modelos Pydantic:

```Python
images: list[Image]
```

}

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

/// info | Informação

`**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 { #editor-support }