Nuevamente, puedes combinar `dataclasses` con anotaciones de tipos estándar.

8. Nota que esta *path operation function* usa `def` regular en lugar de `async def`.

    Como siempre, en FastAPI puedes combinar `def` y `async def` según sea necesario.

* (Opcionalmente) usar `PATCH` en lugar de `PUT`.
* Recuperar los datos almacenados.
* Poner esos datos en un modelo de Pydantic.
* Generar un `dict` sin valores por defecto del modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * De esta manera puedes actualizar solo los valores realmente establecidos por el usuario, en lugar de sobrescribir valores ya almacenados con valores por defecto en tu modelo.

## Utilize a instância como dependência

Então, nós podemos utilizar este `checker` em um `Depends(checker)`, no lugar de `Depends(FixedContentQueryChecker)`, porque a dependência é a instância, `checker`, e não a própria classe.

E quando a dependência for resolvida, o **FastAPI** chamará este `checker` como:

```Python
checker(q="somequery")

///

/// tip | Consejo

Observa cómo cada atributo del modelo con un tipo, un valor por defecto y `Field` tiene la misma estructura que un parámetro de una *path operation function*, con `Field` en lugar de `Path`, `Query` y `Body`.

///

## Agregar información extra

Puedes declarar información extra en `Field`, `Query`, `Body`, etc. Y será incluida en el JSON Schema generado.

## Usar la instance como una dependencia

Luego, podríamos usar este `checker` en un `Depends(checker)`, en lugar de `Depends(FixedContentQueryChecker)`, porque la dependencia es la instance, `checker`, no la clase en sí.

Y al resolver la dependencia, **FastAPI** llamará a este `checker` así:

```Python
checker(q="somequery")
```

Ao validar os dados com o Pydantic nós podemos garantir que temos, por exemplo, exatamente uma `list` de `str` com os escopos e uma `str` com o `username`.

No lugar de, por exemplo, um `dict`, ou alguma outra coisa, que poderia quebrar a aplicação em algum lugar mais tarde, tornando isso um risco de segurança.

Así que, puedes usar `user_agent` como normalmente lo harías en código Python, en lugar de necesitar capitalizar las primeras letras como `User_Agent` o algo similar.

Por ejemplo, podría ser algo así:

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004.py hl[7,21,23] *}

En este ejemplo, la función `generate_html_response()` ya genera y devuelve una `Response` en lugar de devolver el HTML en un `str`.

Al devolver el resultado de llamar a `generate_html_response()`, ya estás devolviendo una `Response` que sobrescribirá el comportamiento predeterminado de **FastAPI**.

Por ejemplo, como en el modelo `Image` tenemos un campo `url`, podemos declararlo como una instance de `HttpUrl` de Pydantic en lugar de un `str`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}

El string será verificado para ser una URL válida, y documentado en JSON Schema / OpenAPI como tal.

{* ../../docs_src/middleware/tutorial001.py hl[10,12:13] *}

/// tip | Consejo

Aquí usamos <a href="https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter" class="external-link" target="_blank">`time.perf_counter()`</a> en lugar de `time.time()` porque puede ser más preciso para estos casos de uso. 🤓

///

## Otros middlewares