"message": {
                        "title": "Message",
                        "type": "string"
                    }
                }
            },
            "Item": {
                "title": "Item",
                "required": [
                    "id",
                    "value"
                ],
                "type": "object",
                "properties": {

Если вы хотите получать частичные обновления, очень полезно использовать параметр `exclude_unset` в `.model_dump()` модели Pydantic.

Например, `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

В результате будет сгенерирован `dict`, содержащий только те данные, которые были заданы при создании модели `item`, без учета значений по умолчанию.

Якщо Ви хочете отримувати часткові оновлення, дуже корисно використовувати параметр `exclude_unset` у `.model_dump()` моделі Pydantic.

Наприклад: `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

Це згенерує `dict` лише з тими даними, які були встановлені під час створення моделі `item`, виключаючи значення за замовчуванням.

                    "message": {
                        "title": "Message",
                        "type": "string"
                    }
                }
            },
            "Item": {
                "title": "Item",
                "required": [
                    "id",
                    "value"
                ],
                "type": "object",
                "properties": {

Wie in `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

Das wird ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> erstellen, mit nur den Daten, die gesetzt wurden, als das `item`-Modell erstellt wurde, Defaultwerte ausgeschlossen.

## Псевдонимы параметров { #alias-parameters }

Представьте, что вы хотите, чтобы параметр назывался `item-query`.

Например:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```

Но `item-query` — недопустимое имя переменной в Python.

Ближайший вариант — `item_query`.

Но вам всё равно нужно именно `item-query`...

///

### `yield from` { #yield-from }

Quando você está iterando sobre algo, como um objeto semelhante a arquivo, e faz `yield` para cada item, você também pode usar `yield from` para produzir cada item diretamente e pular o loop `for`.

Isso não é particular do FastAPI, é apenas Python, mas é um truque útil para conhecer. 😎

İstediğiniz kadar derin iç içe modeller tanımlayabilirsiniz:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}

/// info | Bilgi

`Offer`’ın bir `Item` list’i olduğuna, `Item`’ların da opsiyonel bir `Image` list’ine sahip olduğuna dikkat edin.

///

## Sadece list olan body’ler { #bodies-of-pure-lists }

Esto significa:

* La variable `prices` es un `dict`:
    * Las claves de este `dict` son del tipo `str` (digamos, el nombre de cada ítem).
    * Los valores de este `dict` son del tipo `float` (digamos, el precio de cada ítem).

#### Union { #union }

Puedes declarar que una variable puede ser cualquiera de **varios tipos**, por ejemplo, un `int` o un `str`.

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}

Yield edilen her öğe JSON olarak kodlanır ve bir SSE olayının `data:` alanında gönderilir.

Dönüş tipini `AsyncIterable[Item]` olarak bildirirseniz, FastAPI bunu Pydantic ile veriyi **doğrulamak**, **belgelemek** ve **serileştirmek** için kullanır.

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}

/// tip | İpucu