Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para usarlos para potenciar una API web usando FastAPI. 🤓

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## Dataclasses en `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:

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

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## Otros modelos { #other-models }

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`.

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/// note | Detalles técnicos

Como cada objeto JSON estará separado por una nueva línea, no pueden contener caracteres de nueva línea literales en su contenido, pero sí pueden contener nuevas líneas escapadas (`\n`), lo cual es parte del estándar JSON.

Pero normalmente no tendrás que preocuparte por eso, se hace automáticamente, sigue leyendo. 🤓

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

Pero luego obtenemos un `dict` en el parámetro `commons` de la *path operation function*.

Y sabemos que los editores no pueden proporcionar mucho soporte (como autocompletado) para `dict`s, porque no pueden conocer sus claves y tipos de valor.

Podemos hacerlo mejor...

## Qué hace a una dependencia { #what-makes-a-dependency }

# Body - Actualizaciones { #body-updates }

## Actualización reemplazando con `PUT` { #update-replacing-with-put }

Para actualizar un ítem puedes utilizar la operación de [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT).

Puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir los datos de entrada en datos que se puedan almacenar como JSON (por ejemplo, con una base de datos NoSQL). Por ejemplo, convirtiendo `datetime` a `str`.

No quieres que la dependencia original se ejecute (ni ninguna de las sub-dependencias que pueda tener).

En cambio, quieres proporcionar una dependencia diferente que se usará solo durante las pruebas (posiblemente solo algunas pruebas específicas), y que proporcionará un valor que pueda ser usado donde se usó el valor de la dependencia original.

### Casos de uso: servicio externo { #use-cases-external-service }

## Resumen { #recap }

Puedes usar Pydantic Settings para manejar las configuraciones o ajustes de tu aplicación, con todo el poder de los modelos de Pydantic.

* Al usar una dependencia, puedes simplificar las pruebas.
* Puedes usar archivos `.env` con él.

* Validación de datos
* Documentación automática

## Valores por defecto { #defaults }

Como los parámetros de query no son una parte fija de un path, pueden ser opcionales y pueden tener valores por defecto.

En el ejemplo anterior, tienen valores por defecto de `skip=0` y `limit=10`.

Entonces, ir a la URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/
```

sería lo mismo que ir a:

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[1:23] hl[20,23] *}

FastAPI entregará cada bloque de datos a `StreamingResponse` tal cual, no intentará convertirlo a JSON ni nada parecido.

### *path operation functions* no async { #non-async-path-operation-functions }

Cuando instalas FastAPI (por ejemplo, con `pip install "fastapi[standard]"`), viene con un programa de línea de comandos que puedes ejecutar en la terminal.

Para ejecutar tu aplicación FastAPI en modo de desarrollo, puedes usar el comando `fastapi dev`:

<div class="termy">

```console