Esto no es una limitación de **FastAPI**, es parte del protocolo HTTP.

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## Subida de Archivos Opcional { #optional-file-upload }

Puedes hacer un archivo opcional utilizando anotaciones de tipos estándar y estableciendo un valor por defecto de `None`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *}

## `UploadFile` con Metadatos Adicionales { #uploadfile-with-additional-metadata }

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 { #install-fastapi }

El primer paso es instalar FastAPI.

* Converter o modelo copiado em algo que possa ser armazenado no seu banco de dados (por exemplo, usando o `jsonable_encoder`).
    * Isso é comparável ao uso do método `.model_dump()`, mas garante (e converte) os valores para tipos de dados que possam ser convertidos em JSON, por exemplo, `datetime` para `str`.
* Salvar os dados no seu banco de dados.
* Retornar o modelo atualizado.

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

FastAPI (de hecho Starlette) incluirá automáticamente un header Content-Length. También incluirá un header Content-Type, basado en el `media_type` y añadiendo un conjunto de caracteres para tipos de texto.

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py39.py hl[1,18] *}

### `HTMLResponse` { #htmlresponse }

Toma algún texto o bytes y devuelve un response HTML, como leíste arriba.

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}

Ten en cuenta que declaramos el tipo de `current_user` como el modelo de Pydantic `User`.

Esto nos ayudará dentro de la función con todo el autocompletado y chequeo de tipos.

/// tip | Consejo

Tal vez recuerdes que los request bodies también se declaran con modelos de Pydantic.

Aquí **FastAPI** no se confundirá porque estás usando `Depends`.

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/// check | Revisa

        "price": 42.0,
        "tax": 3.2
    },
    "user": {
        "username": "dave",
        "full_name": "Dave Grohl"
    },
    "importance": 5
}
```

Mais uma vez, ele converterá os tipos de dados, validar, documentar, etc.

## Múltiplos parâmetros de corpo e consulta { #multiple-body-params-and-query }

    * Esto es comparable a usar el método `.model_dump()` del modelo de nuevo, pero asegura (y convierte) los valores a tipos de datos que pueden convertirse a JSON, por ejemplo, `datetime` a `str`.
* Guardar los datos en tu base de datos.
* Devolver el modelo actualizado.

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

labels.fileName=Nome do arquivo
labels.handlerName=Nome do manipulador
labels.handlerParameter=Parâmetro
labels.handlerScript=Script
labels.popularWord=Palavra popular
labels.ignoreFailureType=Tipos de falha ignorados
labels.lastAccessTime=Data do último acesso
labels.notificationTo=Notificar para
labels.num=Número
labels.pn=Número da página
labels.protocolScheme=Esquema
labels.purgeByBots=Excluir por Bots

labels.fileName=Nombre de archivo
labels.handlerName=Nombre del manejador
labels.handlerParameter=Parámetro
labels.handlerScript=Script
labels.popularWord=Palabra popular
labels.ignoreFailureType=Tipos de fallo ignorados
labels.lastAccessTime=Fecha del último acceso
labels.notificationTo=Notificar a
labels.num=Número
labels.pn=Número de página
labels.protocolScheme=Esquema
labels.purgeByBots=Eliminar por Bots

///

## Usar `Annotated` en el tipo del parámetro `q` { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter }

¿Recuerdas que te dije antes que `Annotated` puede usarse para agregar metadatos a tus parámetros en la [Introducción a Tipos de Python](../python-types.md#type-hints-with-metadata-annotations){.internal-link target=_blank}?

Ahora es el momento de usarlo con FastAPI. 🚀

Teníamos esta anotación de tipo:

//// tab | Python 3.10+