O local correto é:

* Na chave `content`, que tem como valor um outro objeto JSON (`dict`) que contém:
    * Uma chave com o media type, como por exemplo `application/json`, que contém como valor um outro objeto JSON, contendo::
        * Uma chave `schema`, que contém como valor o JSON Schema do modelo, sendo este o local correto.

`@lru_cache` modifica la función que decora para devolver el mismo valor que se devolvió la primera vez, en lugar de calcularlo nuevamente, ejecutando el código de la función cada vez.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Mas assim obtemos um `dict` como valor do parâmetro `commons` na *função de operação de rota*.

E sabemos que editores de texto não têm como oferecer muitas funcionalidades (como sugestões automáticas) para objetos do tipo `dict`, por que não há como eles saberem o tipo das chaves e dos valores.

Podemos fazer melhor...

## O que caracteriza uma dependência { #what-makes-a-dependency }

/// note | Nota

O FastAPI saberá que o valor de `q` não é obrigatório por causa do valor padrão `= None`.

O `str | None` não é utilizado pelo FastAPI para determinar que o valor não é obrigatório, ele saberá que não é obrigatório porque tem um valor padrão `= None`.

Mas adicionar as anotações de tipo permitirá ao seu editor oferecer um suporte melhor e detectar erros.

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}

#### Sobre `**user_dict` { #about-user-dict }

`UserInDB(**user_dict)` significa:

*Pasa las claves y valores de `user_dict` directamente como argumentos clave-valor, equivalente a:*

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],

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. 🪄

Luego usamos `hero_db.sqlmodel_update(hero_data)` para actualizar el `hero_db` con los datos de `hero_data`.

El lugar correcto es:

* En la clave `content`, que tiene como valor otro objeto JSON (`dict`) que contiene:
  * Una clave con el media type, por ejemplo, `application/json`, que contiene como valor otro objeto JSON, que contiene:
    * Una clave `schema`, que tiene como valor el JSON Schema del modelo, aquí es el lugar correcto.

* Un parámetro de query opcional `skip` que es un `int`, y por defecto es `0`.
* Un parámetro de query opcional `limit` que es un `int`, y por defecto es `100`.

Y luego solo devuelve un `dict` que contiene esos valores.

/// info | Información

FastAPI agregó soporte para `Annotated` (y comenzó a recomendarlo) en la versión 0.95.0.

Si tienes una versión anterior, obtendrás errores al intentar usar `Annotated`.

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}

#### Sobre `**user_dict` { #about-user-dict }

`UserInDB(**user_dict)` significa:

*Passe as chaves e valores de `user_dict` diretamente como argumentos de valor-chave, equivalente a:*

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],

Están, más o menos, en extremos opuestos, complementándose entre sí.

Requests tiene un diseño muy simple e intuitivo, es muy fácil de usar, con valores por defecto sensatos. Pero al mismo tiempo, es muy poderoso y personalizable.

Por eso, como se dice en el sitio web oficial:

> Requests es uno de los paquetes Python más descargados de todos los tiempos