* Salvar os dados no seu banco de dados.
* Retornar o modelo atualizado.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}

/// tip | Dica

Você pode realmente usar essa mesma técnica com uma operação HTTP `PUT`.

Mas o exemplo aqui usa `PATCH` porque foi criado para esses casos de uso.

///

/// note | Nota

Observe que o modelo de entrada ainda é validado.

</pre>
```

</div>

Es **ALTAMENTE recomendable** que escribas o copies el código, lo edites y lo ejecutes localmente.

Usarlo en tu editor es lo que realmente te muestra los beneficios de FastAPI, al ver cuán poco código tienes que escribir, todos los chequeos de tipos, autocompletado, etc.

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## Instalar FastAPI

El primer paso es instalar FastAPI.

# Tarefas em segundo plano

Você pode definir tarefas em segundo plano a serem executadas _ após _ retornar uma resposta.

Isso é útil para operações que precisam acontecer após uma solicitação, mas que o cliente realmente não precisa esperar a operação ser concluída para receber a resposta.

Isso inclui, por exemplo:

- Envio de notificações por email após a realização de uma ação:

# Tareas en Segundo Plano

Puedes definir tareas en segundo plano para que se ejecuten *después* de devolver un response.

Esto es útil para operaciones que necesitan ocurrir después de un request, pero para las que el cliente realmente no necesita esperar a que la operación termine antes de recibir el response.

Esto incluye, por ejemplo:

* Notificaciones por email enviadas después de realizar una acción:

Esto probablemente no es tan importante o necesario si usas `Annotated`.

///

Supongamos que quieres declarar el parámetro de query `q` como un `str` requerido.

Y no necesitas declarar nada más para ese parámetro, así que realmente no necesitas usar `Query`.

Pero aún necesitas usar `Path` para el parámetro de path `item_id`. Y no quieres usar `Annotated` por alguna razón.

Esto significa que, aunque tus clientes de API solo pueden enviar strings como claves, mientras esos strings contengan enteros puros, Pydantic los convertirá y validará.

Y el `dict` que recibas como `weights` tendrá realmente claves `int` y valores `float`.

///

## Resumen

Con **FastAPI** tienes la máxima flexibilidad proporcionada por los modelos Pydantic, manteniendo tu código simple, corto y elegante.

De la misma manera, podrías lanzar una `HTTPException` o similar en el código de salida, después del `yield`.

/// tip | Consejo

Esta es una técnica algo avanzada, y en la mayoría de los casos realmente no lo necesitarás, ya que puedes lanzar excepciones (incluyendo `HTTPException`) desde dentro del resto del código de tu aplicación, por ejemplo, en la *path operation function*.

Pero está ahí para ti si la necesitas. 🤓

Com **FastAPI**, você terá todos os recursos do **Starlette** (já que FastAPI é apenas um Starlette com esteróides):

* Desempenho realmente impressionante. É <a href="https://github.com/encode/starlette#performance" class="external-link" target="_blank">um dos _frameworks_ Python disponíveis mais rápidos, a par com o **NodeJS** e **Go**</a>.
* Suporte a **WebSocket**.

En este caso, el path original `/app` realmente sería servido en `/api/v1/app`.

Aunque todo tu código esté escrito asumiendo que solo existe `/app`.

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001.py hl[6] *}

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}

y esos valores por defecto no serán incluidos en el response, solo los valores realmente establecidos.

Entonces, si envías un request a esa *path operation* para el ítem con ID `foo`, el response (no incluyendo valores por defecto) será:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 50.2
}