* documentación de datos, etc.

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Y muchos equipos utilizan solo `PUT`, incluso para actualizaciones parciales.

Eres **libre** de usarlos como desees, **FastAPI** no impone ninguna restricción.

Pero esta guía te muestra, más o menos, cómo se pretende que se usen.

///

### Uso del parámetro `exclude_unset` de Pydantic

Si quieres recibir actualizaciones parciales, es muy útil usar el parámetro `exclude_unset` en el `.model_dump()` del modelo de Pydantic.

//// tab | Python 3.8 non-Annotated

/// tip | Consejo

Prefiere usar la versión `Annotated` si es posible.

///

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002.py hl[7] *}

////

Pero ten en cuenta que si usas `Annotated`, no tendrás este problema, no importará ya que no estás usando los valores por defecto de los parámetros de la función para `Query()` o `Path()`.

* Der *Pfad* kann einen <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#key-expression" class="external-link" target="_blank">OpenAPI-3-Ausdruck</a> enthalten (mehr dazu weiter unten), wo er Variablen mit Parametern und Teilen des ursprünglichen Requests verwenden kann, der an *Ihre API* gesendet wurde.

### Der Callback-Pfadausdruck

```Python hl_lines="1  4"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008.py!}
```

////

Điều này có nghĩa là:

* Biến `prices` là một `dict`:
    * Khóa của `dict` này là kiểu `str` (đó là tên của mỗi vật phẩm).
    * Giá trị của `dict` này là kiểu `float` (đó là giá của mỗi vật phẩm).

#### Union

Bạn có thể khai báo rằng một biến có thể là **một vài kiểu dữ liệu" bất kì, ví dụ, một `int` hoặc một `str`.

  // Use, run, and verify
  TF_Operation* two = ScalarConst(2, host_graph_, s_, "two");
  TF_Operation* ten = ScalarConst(10, host_graph_, s_, "ten");
  TF_Operation* func_feed = Placeholder(host_graph_, s_);
  TF_Operation* func_op = Use({two, ten, func_feed});
  Run({{func_feed, Int32Tensor(3)}}, func_op, 2 + 10 + 3);
  VerifyFDef({"add1", "add2_0"}, M({{"feed1"}, {"feed2"}, {"feed3"}}),

```Python
q: str | None = None
```

Pero las versiones de `Query` lo declaran explícitamente como un parámetro de query.

/// info | Información

Ten en cuenta que la parte más importante para hacer un parámetro opcional es la parte:

```Python
= None
```

o la parte:

```Python
= Query(default=None)
```

on 16 drive MinIO deployment. If you use eight data and eight parity drives, the file space usage will be approximately twice, i.e. 100 MiB
file will take 200 MiB space. But, if you use ten data and six parity drives, same 100 MiB file takes around 160 MiB. If you use 14 data and
two parity drives, 100 MiB file takes only approximately 114 MiB.

Puedes ver las cookies definidas en la UI de la documentación en `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/cookie-param-models/image01.png">
</div>

/// info | Información

Ten en cuenta que, como los **navegadores manejan las cookies** de maneras especiales y detrás de escenas, **no** permiten fácilmente que **JavaScript** las toque.

Die ganze Datenvalidierung wird hinter den Kulissen von <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> durchgeführt, Sie profitieren also von dessen Vorteilen. Und Sie wissen, dass Sie in guten Händen sind.

Sie können für Typ Deklarationen auch `str`, `float`, `bool` und viele andere komplexe Datentypen verwenden.

Mehrere davon werden wir in den nächsten Kapiteln erkunden.

## Die Reihenfolge ist wichtig