### Edítalo { #edit-it }

Es un programa muy simple.

Pero ahora imagina que lo escribieras desde cero.

En algún momento habrías empezado la definición de la función, tenías los parámetros listos...

Pero luego tienes que llamar "ese método que convierte la primera letra a mayúscula".

¿Era `upper`? ¿Era `uppercase`? `first_uppercase`? `capitalize`?

### Cachear el esquema de OpenAPI { #cache-the-openapi-schema }

Puedes usar la propiedad `.openapi_schema` como un "cache", para almacenar tu esquema generado.

De esa forma, tu aplicación no tendrá que generar el esquema cada vez que un usuario abra la documentación de tu API.

Se generará solo una vez, y luego se usará el mismo esquema cacheado para las siguientes requests.

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/// tip | Consejo

Al declarar `response_class=HTMLResponse`, la interfaz de usuario de la documentación podrá saber que el response será HTML.

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/// note | Nota Técnica

También podrías usar `from starlette.templating import Jinja2Templates`.

Nota que el valor por defecto sigue siendo `None`, por lo que el parámetro sigue siendo opcional.

Pero ahora, al tener `Query(max_length=50)` dentro de `Annotated`, le estamos diciendo a FastAPI que queremos que tenga **validación adicional** para este valor, queremos que tenga un máximo de 50 caracteres. 😎

/// tip | Consejo

Así que recibirás un error limpio, con un código de estado HTTP de `418` y un contenido JSON de:

```JSON
{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
```

/// note | Nota Técnica

También podrías usar `from starlette.requests import Request` y `from starlette.responses import JSONResponse`.

    * Un "token" es solo un string con algún contenido que podemos usar luego para verificar a este usuario.
    * Normalmente, un token se establece para que expire después de algún tiempo.
        * Así que, el usuario tendrá que volver a iniciar sesión más adelante.
        * Y si el token es robado, el riesgo es menor. No es como una llave permanente que funcionará para siempre (en la mayoría de los casos).

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

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/// tip | Consejo

Esta misma técnica se aplica a `Query`, `Cookie`, y `Header`. 😎

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## Cookies con un Modelo de Pydantic { #cookies-with-a-pydantic-model }

Recibimos en la request un *modelo de datos* `HeroCreate`, y a partir de él, creamos un *modelo de tabla* `Hero`.

Este nuevo *modelo de tabla* `Hero` tendrá los campos enviados por el cliente, y también tendrá un `id` generado por la base de datos.

* 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.

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/// note | Nota

Observe que o modelo de entrada ainda é validado.

Y el código de tu aplicación hace algo así como:

```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

Python tendrá que comparar todo `stanleyjobso` en ambos `stanleyjobsox` y `stanleyjobson` antes de darse cuenta de que ambas strings no son las mismas. Así que tomará algunos microsegundos extra para responder "Nombre de usuario o contraseña incorrectos".