* Salvar os dados no seu banco de dados.
* Retornar o modelo atualizado.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}

/// tip | Dica

Você pode realmente usar essa mesma técnica com uma operação HTTP `PUT`.

Mas o exemplo aqui usa `PATCH` porque foi criado para esses casos de uso.

///

/// note | Nota

Observe que o modelo de entrada ainda é validado.

Para declarar un **request** body, usas modelos de <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> con todo su poder y beneficios.

/// info | Información

Estos códigos de estado tienen un nombre asociado para reconocerlos, pero la parte importante es el número.

En breve:

* `100 - 199` son para "Información". Rara vez los usas directamente. Los responses con estos códigos de estado no pueden tener un body.
* **`200 - 299`** son para responses "Exitosos". Estos son los que usarías más.

O middleware responde a dois tipos específicos de solicitação HTTP...

### Requisições CORS pré-voo (preflight) { #cors-preflight-requests }

Estas são quaisquer solicitações `OPTIONS` com cabeçalhos `Origin` e `Access-Control-Request-Method`.

### Resumen de actualizaciones parciales { #partial-updates-recap }

En resumen, para aplicar actualizaciones parciales deberías:

* (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`).

AAsD/G,GAAG,SAAS,SAAUO,GAC/EA,EAAMC,iBACND,EAAMmH,kBAENV,EAAS/G,iBAAiBlB,KAAKvC,EAAAA,QAAE0B,MAAO,oBAG1C1B,EAAAA,QAAKmL,oCAA+C3H,GAAG,SAAS,SAAAO,GAC9DA,EAAMC,iBAEFhE,EAAAA,QAAE+D,EAAM0D,QAAQ2D,SAASlJ,SApGK,qBAwGlC6F,YAAW,WACTyC,EAAS/G,iBAAiBlB,KAAKvC,EAAAA,QAAE0B,MAAO,iBACvC,MAQL1B,EAAAA,QAAEC,GAAGJ,GAAQ2K,EAAS/G,iBACtBzD,EAAAA,QAAEC,GAAGJ,GAAMqE,YAAcsG,EACzBxK,EAAAA,QAAEC,GAAGJ,GAAMsE,WAAa,WAEtB,OADAnE,EAAAA,QAAEC,GAAGJ,GAAQE,EACNyK,EAAS/G,kBChIlB,IAAM5D,EAAO,kBACPC,EAAW,sBAEXC,EAAqBC,EAAAA,QAA...

Para declarar tipos que têm parâmetros de tipo (tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`,
passe o(s) tipo(s) interno(s) como "parâmetros de tipo" usando colchetes: `[` e `]`

```Python
my_list: list[str]
```

Essa é a sintaxe padrão do Python para declarações de tipo.

Use a mesma sintaxe padrão para atributos de modelo com tipos internos.

Você pode usar o <a href="https://github.com/pydantic/bump-pydantic" class="external-link" target="_blank">`bump-pydantic`</a> da própria equipe do Pydantic.

Essa ferramenta ajuda a alterar automaticamente a maior parte do código que precisa ser modificado.

Depois disso, você pode rodar os testes e verificar se tudo funciona. Se funcionar, está concluído. 😎

{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_py39.py hl[3:16, 19:32] *}

/// tip | Dica

Você pode escrever Markdown no campo `description` e ele será renderizado na saída.

///

Com essa configuração, a documentação automática da API se pareceria com:

<img src="/img/tutorial/metadata/image01.png">

## Identificador de Licença { #license-identifier }

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

////

//// tab | Pydantic v1

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_pv1_py310.py hl[13:23] *}

////

Essas informações extras serão adicionadas como estão ao **JSON Schema** de saída para esse modelo e serão usadas na documentação da API.

//// tab | Pydantic v2