Pero al revisar benchmarks y comparaciones, debes tener en cuenta lo siguiente.

## Benchmarks y velocidad

Puedes definir archivos que serán subidos por el cliente utilizando `File`.

/// info | Información

Para recibir archivos subidos, primero instala <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, activarlo y luego instalarlo, por ejemplo:

```console

## Memória

Se você executar **um único processo por contêiner**, terá uma quantidade mais ou menos bem definida, estável e limitada de memória consumida por cada um desses contêineres (mais de um se eles forem replicados).

/// tip | Consejo

Además, una tarea en background es normalmente un conjunto independiente de lógica que debería manejarse por separado, con sus propios recursos (por ejemplo, su propia conexión a base de datos).

De esta manera probablemente tendrás un código más limpio.

Podemos **actualizar un héroe**. Para esto usamos una operación HTTP `PATCH`.

Y en el código, obtenemos un `dict` con todos los datos enviados por el cliente, **solo los datos enviados por el cliente**, excluyendo cualquier valor que estaría allí solo por ser valores por defecto. Para hacerlo usamos `exclude_unset=True`. Este es el truco principal. 🪄

La mayoría de estas configuraciones son variables (pueden cambiar), como las URLs de bases de datos. Y muchas podrían ser sensibles, como los secretos.

Por esta razón, es común proporcionarlas en variables de entorno que son leídas por la aplicación.

/// tip | Consejo

}
```

Nuevamente, convertirá los tipos de datos, validará, documentará, etc.

## Múltiples parámetros de cuerpo y query

Por supuesto, también puedes declarar parámetros adicionales de query siempre que lo necesites, además de cualquier parámetro del cuerpo.

Como, por defecto, los valores singulares se interpretan como parámetros de query, no tienes que añadir explícitamente un `Query`, solo puedes hacer:

```Python

Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.

/// info | Informação

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

///

quais todos os seus **projetos dependem**. Isso é muito difícil de gerenciar. E você provavelmente acabaria executando alguns projetos com algumas **versões incompatíveis** dos pacotes, e não saberia por que algo não está funcionando.

Além disso, dependendo do seu sistema operacional (por exemplo, Linux, Windows, macOS), ele pode ter vindo com o Python já instalado. E, nesse caso, provavelmente tinha alguns pacotes pré-instalados com algumas versões específicas **necessárias para o seu...

# Códigos de Estado Adicionales

Por defecto, **FastAPI** devolverá los responses usando un `JSONResponse`, colocando el contenido que devuelves desde tu *path operation* dentro de ese `JSONResponse`.

Usará el código de estado por defecto o el que configures en tu *path operation*.

## Códigos de estado adicionales