```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 }

## Una aplicación con callbacks { #an-app-with-callbacks }

Veamos todo esto con un ejemplo.

Imagina que desarrollas una aplicación que permite crear facturas.

Estas facturas tendrán un `id`, `title` (opcional), `customer` y `total`.

El usuario de tu API (un desarrollador externo) creará una factura en tu API con un request POST.

Luego tu API (imaginemos):

from fastapi.testclient import TestClient
from starlette.websockets import WebSocket

app = FastAPI()
app.state.value = 42


async def extract_value_from_http_connection(conn: HTTPConnection):
    return conn.app.state.value


@app.get("/http")
async def get_value_by_http(value: int = Depends(extract_value_from_http_connection)):
    return value


@app.websocket("/ws")
async def get_value_by_ws(

### Seguridad y autenticación { #security-and-authentication }

Seguridad y autenticación integradas. Sin ningún compromiso con bases de datos o modelos de datos.

Todos los esquemas de seguridad definidos en OpenAPI, incluyendo:

* HTTP Básico.
* **OAuth2** (también con **tokens JWT**). Revisa el tutorial sobre [OAuth2 con JWT](tutorial/security/oauth2-jwt.md){.internal-link target=_blank}.
* API keys en:
    * Headers.

Así que, puedes usarlo con:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py39.py hl[6] *}

/// tip | Consejo

Podrías necesitar que el parámetro contenga `/home/johndoe/myfile.txt`, con una barra inclinada (`/`) inicial.

En ese caso, la URL sería: `/files//home/johndoe/myfile.txt`, con una doble barra inclinada (`//`) entre `files` y `home`.

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

Entonces creas un instance de esa clase con algunos valores y validará los valores, los convertirá al tipo adecuado (si es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con ese objeto resultante.

Un ejemplo de la documentación oficial de Pydantic:

Pero hay varios casos en los que podrías beneficiarte de usar `UploadFile`.

## Parámetros de Archivo con `UploadFile` { #file-parameters-with-uploadfile }

Define un parámetro de archivo con un tipo de `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py39.py hl[14] *}

Usar `UploadFile` tiene varias ventajas sobre `bytes`:

func (p *Parser) append(prog *obj.Prog, cond string, doLabel bool) {
	if cond != "" {
		switch p.arch.Family {
		case sys.ARM:
			if !arch.ARMConditionCodes(prog, cond) {
				p.errorf("unrecognized condition code .%q", cond)
				return
			}

		case sys.ARM64:
			if !arch.ARM64Suffix(prog, cond) {
				p.errorf("unrecognized suffix .%q", cond)
				return
			}

		case sys.AMD64, sys.I386:

///

/// tip | Consejo

Observa cómo cada atributo del modelo con un tipo, un valor por defecto y `Field` tiene la misma estructura que un parámetro de una *path operation function*, con `Field` en lugar de `Path`, `Query` y `Body`.

///

## Agregar información extra { #add-extra-information }

> ¿Cuál es la historia de este proyecto? Parece haber surgido de la nada y ser increíble en pocas semanas [...]

Aquí hay un poquito de esa historia.

## Alternativas { #alternatives }

He estado creando APIs con requisitos complejos durante varios años (Machine Learning, sistemas distribuidos, trabajos asíncronos, bases de datos NoSQL, etc.), liderando varios equipos de desarrolladores.