response.DecryptionErr = "The generated and the decrypted data key do not match"
		resp, err := json.Marshal(response)
		if err != nil {
			writeCustomErrorResponseJSON(ctx, w, errorCodes.ToAPIErr(ErrInternalError), err.Error(), r.URL)
			return
		}
		writeSuccessResponseJSON(w, resp)
		return
	}

	resp, err := json.Marshal(response)
	if err != nil {

Например, `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

### Кратко о частичном обновлении { #partial-updates-recap }

В целом, для применения частичных обновлений необходимо:

* (Опционально) использовать `PATCH` вместо `PUT`.
* Извлечь сохранённые данные.
* Поместить эти данные в Pydantic-модель.

        "tax": 3.2
    }
}
```

şunun yerine:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2
}
```

## Özet { #recap }

Bir request yalnızca tek bir body içerebilse de, *path operation function*'ınıza birden fazla body parametresi ekleyebilirsiniz.

Наприклад: `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

### Підсумок часткових оновлень { #partial-updates-recap }

У підсумку, щоб застосувати часткові оновлення, Ви:

* (Опціонально) використовуєте `PATCH` замість `PUT`.
* Отримуєте збережені дані.
* Поміщаєте ці дані в модель Pydantic.

Par exemple, ils n'ont pas de `await file.read()`, ni de `async for chunk in file`.

Et dans de nombreux cas, leur lecture serait une opération bloquante (pouvant bloquer la boucle d'événements), car ils sont lus depuis le disque ou le réseau.

/// info

L'exemple ci-dessus est en réalité une exception, car l'objet `io.BytesIO` est déjà en mémoire ; sa lecture ne bloquera donc rien.

		result.Error = err.Error()
		return result
	}
	client := &http.Client{
		Transport: globalRemoteTargetTransport,
	}
	resp, err := client.Do(req)
	if err != nil {
		result.Error = err.Error()
		return result
	}
	defer xhttp.DrainBody(resp.Body)
	err = gob.NewDecoder(resp.Body).Decode(&result)
	// endpoint have been overwritten
	result.Endpoint = rp.String()
	if err != nil {
		result.Error = err.Error()

예: `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

### 부분 업데이트 요약 { #partial-updates-recap }

정리하면, 부분 업데이트를 적용하려면 다음을 수행합니다:

* (선택 사항) `PUT` 대신 `PATCH`를 사용합니다.
* 저장된 데이터를 조회합니다.
* 그 데이터를 Pydantic 모델에 넣습니다.
* 입력 모델에서 기본값이 제외된 `dict`를 생성합니다(`exclude_unset` 사용).

它们往往需要更复杂的配置，即消息/作业队列管理器，如RabbitMQ或Redis，但它们允许您在多个进程中运行后台任务，甚至是在多个服务器中。

但是，如果您需要从同一个**FastAPI**应用程序访问变量和对象，或者您需要执行小型后台任务（如发送电子邮件通知），您只需使用 `BackgroundTasks` 即可。

## 回顾 { #recap }

Comme `stored_item_model.model_copy(update=update_data)` :

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

### Récapitulatif des mises à jour partielles { #partial-updates-recap }

En résumé, pour appliquer des mises à jour partielles, vous procédez ainsi :

* (Optionnel) utilisez `PATCH` au lieu de `PUT`.
* Récupérez les données stockées.
* Placez ces données dans un modèle Pydantic.

Pero si necesitas acceder a variables y objetos de la misma app de **FastAPI**, o necesitas realizar pequeñas tareas en segundo plano (como enviar una notificación por email), simplemente puedes usar `BackgroundTasks`.

## Resumen { #recap }