`PATCH` é menos comumente usado e conhecido do que `PUT`.

E muitas equipes usam apenas `PUT`, mesmo para atualizações parciais.

Você é **livre** para usá-los como preferir, **FastAPI** não impõe restrições.

Mas este guia te dá uma ideia de como eles são destinados a serem usados.

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### Usando o parâmetro `exclude_unset` do Pydantic

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## Ordene os parâmetros de acordo com sua necessidade

Suponha que você queira declarar o parâmetro de consulta `q` como uma `str` obrigatória.

E você não precisa declarar mais nada em relação a este parâmetro, então você não precisa necessariamente usar `Query`.

Mas você ainda precisa usar `Path` para o parâmetro de rota `item_id`.

////

Pelo motivo de estarmos declarando estes escopos, eles aparecerão nos documentos da API quando você se autenticar/autorizar.

E você poderá selecionar quais escopos você deseja dar acesso: `me` e `items`.

Este é o mesmo mecanismo utilizado quando você adiciona permissões enquanto se autentica com o Facebook, Google, GitHub, etc:

<img src="/img/tutorial/security/image11.png">

## Token JWT com escopos

Vamos ver como isso funciona e como alterar se for necessário.

## Modelos Pydantic para Entrada e Saída

Digamos que você tenha um modelo Pydantic com valores padrão, como este:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="7"
{!> ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py[ln:1-7]!}

# Code below omitted 👇
```

<details>

Exatamente como queríamos. ✔️

Isso porque o FastAPI usa esse `root_path` para criar o `server` padrão no OpenAPI com o URL fornecido pelo `root_path`.

## Servidores adicionais

/// warning | "Aviso"

Este é um caso de uso mais avançado. Sinta-se à vontade para pular.

///

Por padrão, o **FastAPI** criará um `server` no OpenAPI schema com o URL para o `root_path`.

    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Um modelo Pydantic a partir do conteúdo de outro

Como no exemplo acima, obtivemos o `user_dict` a partir do `user_in.dict()`, este código:

```Python
user_dict = user_in.dict()
UserInDB(**user_dict)
```

seria equivalente a:

```Python
UserInDB(**user_in.dict())
```

<div class="termy">

```console
// Vá para o diretório inicial
$ cd
// Crie um diretório para todos os seus projetos de código
$ mkdir code
// Entre nesse diretório de código
$ cd code
// Crie um diretório para este projeto
$ mkdir awesome-project
// Entre no diretório do projeto
$ cd awesome-project
```

</div>

## Crie um ambiente virtual

### Télécharger et Installer/Exécuter

Fess 14.17 est désormais disponible et peut être téléchargé sur la [page de Releases](https://github.com/codelibs/fess/releases "download"). Les téléchargements sont disponibles en 3 formats : deb, rpm, zip.

Les commandes suivantes montrent comment utiliser le téléchargement zip :

## Suporte de editor em todo canto

E você obtém suporte do editor em todos os lugares.

Mesmo para itens dentro de listas:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic.

### Docker

Proporcionamos imágenes de Docker en [ghcr.io](https://github.com/orgs/codelibs/packages). También proporcionamos un archivo Docker Compose (YAML) en [este repositorio](https://github.com/codelibs/docker-fess/tree/master/compose).

### Interfaz de Usuario en el Navegador

- Interfaz de búsqueda: http://localhost:8080/