# Update the viewport manually
    context = browser.new_context(viewport={"width": 960, "height": 1080})
    page = context.new_page()
    page.goto("http://localhost:8000/docs")
    page.get_by_text("POST/items/Create Item").click()
    page.get_by_role("tab", name="Schema").first.click()
    # Manually add the screenshot
    page.screenshot(
        path="docs/en/docs/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image01.png"
    )

**FastAPI** 对此没有任何限制，可以**随意**互换使用这两种操作。

但本指南也会分别介绍这两种操作各自的用途。

///

### 使用 Pydantic 的 `exclude_unset` 参数

更新部分数据时，可以在 Pydantic 模型的 `.dict()` 中使用 `exclude_unset` 参数。

比如，`item.dict(exclude_unset=True)`。

这段代码生成的 `dict` 只包含创建 `item` 模型时显式设置的数据，而不包括默认值。

然后再用它生成一个只含已设置（在请求中所发送）数据，且省略了默认值的 `dict`：

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002.py hl[34] *}

### 使用 Pydantic 的 `update` 参数

Если необходимо выполнить частичное обновление, то очень полезно использовать параметр `exclude_unset` в методе `.model_dump()` модели Pydantic.

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

/// info | Информация

В Pydantic v1 метод назывался `.dict()`, в Pydantic v2 он помечен как устаревший (но все еще поддерживается) и переименован в `.model_dump()`.

from typing import Union

from pydantic.v1 import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Union[str, None] = None

## Аліаси параметрів

Уявіть, що Ви хочете, щоб параметр називався `item-query`.

Наприклад:

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

Але `item-query` — це некоректна назва змінної в Python.

Найближчий допустимий варіант — `item_query`.

Проте Вам потрібно, щоб параметр залишався саме `item-query`...

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

                            "in": "path",
                            "name": "item_id",
                            "required": True,
                            "schema": {
                                "title": "Item Id",
                                "type": "string",
                            },
                        },
                    ],
                    "responses": {
                        "200": {

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

    * Si los datos son inválidos, devolverá un error claro e indicado, señalando exactamente dónde y qué fue lo incorrecto.
* Proporcionar los datos recibidos en el parámetro `item`.
    * Como lo declaraste en la función como de tipo `Item`, también tendrás todo el soporte del editor (autocompletado, etc.) para todos los atributos y sus tipos.

from typing import Annotated

from fastapi import FastAPI, Query

app = FastAPI()


@app.get("/items/")
async def read_items(q: Annotated[str | None, Query(alias="item-query")] = None):
    results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]}
    if q:
        results.update({"q": q})