尽可能优先使用 `Annotated` 版本。

///

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

////

## 小结 { #recap }

千万别被本章里这些花里胡哨的词藻吓倒了，其实**依赖注入**系统非常简单。

依赖注入无非是与*路径操作函数*一样的函数罢了。

但它依然非常强大，能够声明任意嵌套深度的「图」或树状的依赖结构。

/// tip | 提示

这些简单的例子现在看上去虽然没有什么实用价值，

但在**安全**一章中，您会了解到这些例子的用途，

以及这些例子所能节省的代码量。

🐔 Ready the chicken! Your app is ready at https://myapp.fastapicloud.dev
```

</div>

Bu kadar! Artık uygulamanıza o URL üzerinden erişebilirsiniz. ✨

## Adım Adım Özetleyelim { #recap-step-by-step }

### Adım 1: `FastAPI` import edin { #step-1-import-fastapi }

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[1] *}

`FastAPI`, API'nız için tüm işlevselliği sağlayan bir Python class'ıdır.

Например, `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:

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

### Кратко о частичном обновлении { #partial-updates-recap }

В целом, для применения частичных обновлений необходимо:

* (Опционально) использовать `PATCH` вместо `PUT`.
* Извлечь сохранённые данные.
* Поместить эти данные в Pydantic-модель.

        "tax": 3.2
    }
}
```

şunun yerine:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2
}
```

## Özet { #recap }

Bir request yalnızca tek bir body içerebilse de, *path operation function*'ınıza birden fazla body parametresi ekleyebilirsiniz.

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

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

### Підсумок часткових оновлень { #partial-updates-recap }

У підсумку, щоб застосувати часткові оновлення, Ви:

* (Опціонально) використовуєте `PATCH` замість `PUT`.
* Отримуєте збережені дані.
* Поміщаєте ці дані в модель Pydantic.

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

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

### 부분 업데이트 요약 { #partial-updates-recap }

정리하면, 부분 업데이트를 적용하려면 다음을 수행합니다:

* (선택 사항) `PUT` 대신 `PATCH`를 사용합니다.
* 저장된 데이터를 조회합니다.
* 그 데이터를 Pydantic 모델에 넣습니다.
* 입력 모델에서 기본값이 제외된 `dict`를 생성합니다(`exclude_unset` 사용).

它们往往需要更复杂的配置，即消息/作业队列管理器，如RabbitMQ或Redis，但它们允许您在多个进程中运行后台任务，甚至是在多个服务器中。

但是，如果您需要从同一个**FastAPI**应用程序访问变量和对象，或者您需要执行小型后台任务（如发送电子邮件通知），您只需使用 `BackgroundTasks` 即可。

## 回顾 { #recap }

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

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

### Récapitulatif des mises à jour partielles { #partial-updates-recap }

En résumé, pour appliquer des mises à jour partielles, vous procédez ainsi :

* (Optionnel) utilisez `PATCH` au lieu de `PUT`.
* Récupérez les données stockées.
* Placez ces données dans un modèle Pydantic.

Pero si necesitas acceder a variables y objetos de la misma app de **FastAPI**, o necesitas realizar pequeñas tareas en segundo plano (como enviar una notificación por email), simplemente puedes usar `BackgroundTasks`.

## Resumen { #recap }

E todos esses milhares de *operações de rota* podem ter apenas 3 linhas:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}

## Recapitulação { #recap }

Agora você pode obter o usuário atual diretamente na sua *função de operação de rota*.

Já estamos na metade do caminho.