El modo en que este sistema de dependencias está diseñado nos permite tener diferentes dependencias (diferentes "dependables") que todas devuelven un modelo `User`.

No estamos restringidos a tener solo una dependencia que pueda devolver ese tipo de datos.

///

## Otros modelos

Ahora puedes obtener el usuario actual directamente en las *path operation functions* y manejar los mecanismos de seguridad a nivel de **Dependency Injection**, usando `Depends`.

Los contenidos que devuelvas desde tu *path operation function* se colocarán dentro de esa `Response`.

    "price": 3,
    "description": None,
}
```

debido a que no incluye el atributo ya almacenado `"tax": 20.2`, el modelo de entrada tomaría el valor por defecto de `"tax": 10.5`.

Y los datos se guardarían con ese "nuevo" `tax` de `10.5`.

## Actualizaciones parciales con `PATCH`

Luego usamos el request directamente, y extraemos el cuerpo como `bytes`. Esto significa que FastAPI ni siquiera intentará parsear la carga útil del request como JSON.

Y luego en nuestro código, parseamos ese contenido YAML directamente, y nuevamente estamos usando el mismo modelo Pydantic para validar el contenido YAML:

//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py hl[26:33] *}

Podríamos hacerlo mejor.

Podemos declarar un modelo `UserBase` que sirva como base para nuestros otros modelos. Y luego podemos hacer subclases de ese modelo que heredan sus atributos (declaraciones de tipo, validación, etc).

Toda la conversión de datos, validación, documentación, etc. seguirá funcionando normalmente.

<font color="#4E9A06">INFO</font>:     Uvicorn corriendo en <b>http://0.0.0.0:8000</b> (Presiona CTRL+C para salir)
```

</div>

Eso funcionaría para la mayoría de los casos. 😎

Podrías usar ese comando, por ejemplo, para iniciar tu app **FastAPI** en un contenedor, en un servidor, etc.

## Servidores ASGI

Vamos a profundizar un poquito en los detalles.

/// info | Información

En la función `open()`, el `mode="a"` significa "añadir", por lo tanto, la línea será añadida después de lo que sea que esté en ese archivo, sin sobrescribir el contenido anterior.

///

/// tip | Consejo

Nota que en este caso estamos usando una función estándar de Python `open()` que interactúa con un archivo.

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
└── static/
```

### Descarga los archivos

Descarga los archivos estáticos necesarios para la documentación y ponlos en ese directorio `static/`.

Probablemente puedas hacer clic derecho en cada enlace y seleccionar una opción similar a `Guardar enlace como...`.

**Swagger UI** utiliza los archivos:

Y también se anotará/documentará en consecuencia.

## Modelos Anidados

Cada atributo de un modelo Pydantic tiene un tipo.

Pero ese tipo puede ser en sí mismo otro modelo Pydantic.

Así que, puedes declarar "objetos" JSON anidados profundamente con nombres de atributos específicos, tipos y validaciones.

Todo eso, de manera arbitraria.

Pero luego, tenemos otra vez el problema de tener una micro-sintaxis, dentro de un string de Python (un gran YAML).

El editor no puede ayudar mucho con eso. Y si modificamos parámetros o esquemas de Marshmallow y olvidamos también modificar ese docstring YAML, el esquema generado estaría obsoleto.

/// info | Información

APISpec fue creado por los mismos desarrolladores de Marshmallow.

///

/// check | Inspiró a **FastAPI** a