A forma como os formulários HTML (`<form></form>`) enviam os dados para o servidor normalmente usa uma codificação "especial" para esses dados, é diferente do JSON.

O **FastAPI** fará a leitura desses dados no lugar certo em vez de JSON.

/// note | "Detalhes técnicos"

Os dados dos formulários são normalmente codificados usando o "tipo de mídia" `application/x-www-form-urlencoded`.

Até aqui, tudo funcionaria normalmente.

Mas então, quando você abre a interface de documentação integrada (o frontend), ele esperaria obter o OpenAPI schema em `/openapi.json`, em vez de `/api/v1/openapi.json`.

Então, o frontend (que roda no navegador) tentaria acessar `/openapi.json` e não conseguiria obter o OpenAPI schema.

* `seek(offset)`: Navega para o byte na posição `offset` (`int`) do arquivo.
    * E.g., `await myfile.seek(0)` navegaria para o ínicio do arquivo.
    * Isso é especialmente útil se você executar `await myfile.read()` uma vez e depois precisar ler os conteúdos do arquivo de novo.
* `close()`: Fecha o arquivo.

Como todos esses métodos são assíncronos (`async`) você precisa esperar ("await") por eles.

Então, defina os cookies nela e a retorne:

```Python hl_lines="10-12"
{!../../docs_src/response_cookies/tutorial001.py!}
```

/// tip | Dica

Lembre-se de que se você retornar uma resposta diretamente em vez de usar o parâmetro `Response`, FastAPI a retornará diretamente.

Portanto, você terá que garantir que seus dados sejam do tipo correto. E.g. será compatível com JSON se você estiver retornando um `JSONResponse`.

Docker e ferramentas similares também usam um **cache interno** ao construir a imagem, se um arquivo não mudou desde a última vez que a imagem do contêiner foi construída, então ele irá **reutilizar a mesma camada** criada na última vez, ao invés de copiar o arquivo novamente e criar uma nova camada do zero.

Resumindo, para aplicar atualizações parciais você pode:

* (Opcionalmente) usar `PATCH` em vez de `PUT`.
* Recuperar os dados armazenados.
* Colocar esses dados em um modelo do Pydantic.
* Gerar um `dict` sem valores padrão a partir do modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores definidos pelo usuário, em vez de substituir os valores já armazenados com valores padrão em seu modelo.

Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.

///

```Python hl_lines="2  6  10"
{!> ../../docs_src/security/tutorial006.py!}
```

////

Quando você tentar abrir a URL pela primeira vez (ou clicar no botão "Executar" nos documentos) o navegador vai pedir pelo seu usuário e senha:

<img src="/img/tutorial/security/image12.png">

## Verifique o usuário

Aqui está um exemplo mais completo.

```Python hl_lines="9  14  20  23  27"
{!../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py!}
```

/// info | "informação"

Note como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez possui opcionalmente uma lista `Image`s

///

## Corpos de listas puras

/// tip | Consejo

Si necesitas GraphQL, te recomendaría revisar <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a>, que es basada en anotaciones de tipo en vez de clases y tipos personalizados.

///

## Aprende más

Puedes aprender más acerca de **GraphQL** en la <a href="https://graphql.org/" class="external-link" target="_blank">documentación oficial de GraphQL</a>.

Durante ese tiempo, el sistema puede hacer otras cosas, mientras "archivo lento" 📝 termina.

Entonces el sistema / programa 🤖 volverá cada vez que pueda, sea porque está esperando otra vez, porque 🤖 ha terminado todo el trabajo que tenía en ese momento. Y 🤖 verá si alguna de las tareas por las que estaba esperando ha terminado, haciendo lo que tenía que hacer.