Si declaras el tipo de tu parámetro de *path operation function* como `bytes`, **FastAPI** leerá el archivo por ti y recibirás el contenido como `bytes`.

Ten en cuenta que esto significa que todo el contenido se almacenará en memoria. Esto funcionará bien para archivos pequeños.

Pero hay varios casos en los que podrías beneficiarte de usar `UploadFile`.

## Parámetros de Archivo con `UploadFile` { #file-parameters-with-uploadfile }

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py hl[6,14,22] *}

Y todas ellas pueden usar `yield`.

En este caso, `dependency_c`, para ejecutar su código de salida, necesita que el valor de `dependency_b` (aquí llamado `dep_b`) todavía esté disponible.

Y, a su vez, `dependency_b` necesita que el valor de `dependency_a` (aquí llamado `dep_a`) esté disponible para su código de salida.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py hl[18:19,26:27] *}

### Tipo de contenido personalizado de OpenAPI { #custom-openapi-content-type }

Usando este mismo truco, podrías usar un modelo Pydantic para definir el JSON Schema que luego se incluye en la sección personalizada del esquema OpenAPI para la *path operation*.

Y podrías hacer esto incluso si el tipo de datos en el request no es JSON.

Esto significa que puedes enviar solo los datos que deseas actualizar, dejando el resto intacto.

/// note | Nota

`PATCH` es menos usado y conocido que `PUT`.

Y muchos equipos utilizan solo `PUT`, incluso para actualizaciones parciales.

Eres **libre** de usarlos como desees, **FastAPI** no impone ninguna restricción.

Pero esta guía te muestra, más o menos, cómo se pretende que se usen.

También puedes usar `.include_router()` múltiples veces con el *mismo* router usando diferentes prefijos.

Esto podría ser útil, por ejemplo, para exponer la misma API bajo diferentes prefijos, por ejemplo, `/api/v1` y `/api/latest`.

Este es un uso avanzado que quizás no necesites realmente, pero está allí en caso de que lo necesites.

## Incluir un `APIRouter` en otro { #include-an-apirouter-in-another }

Esto significa que en lugar del proceso normal de tus usuarios enviando requests a tu API, es **tu API** (o tu aplicación) la que podría **enviar requests a su sistema** (a su API, su aplicación).

Esto normalmente se llama un **webhook**.

## Pasos de los webhooks { #webhooks-steps }

Pero ten en cuenta que si usas `Annotated`, no tendrás este problema, no importará ya que no estás usando los valores por defecto de los parámetros de la función para `Query()` o `Path()`.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py39.py *}

## Ordena los parámetros como necesites, trucos { #order-the-parameters-as-you-need-tricks }

/// tip | Consejo

Esto probablemente no es tan importante o necesario si usas `Annotated`.

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

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Otro caso útil es cuando deseas tener claves de otro tipo (por ejemplo, `int`).

Eso es lo que vamos a ver aquí.

3. Este `yield from` le dice a la función que itere sobre esa cosa llamada `file_like`. Y luego, para cada parte iterada, yield esa parte como proveniente de esta función generadora (`iterfile`).

    Entonces, es una función generadora que transfiere el trabajo de "generar" a algo más internamente.

/// check | Inspiró a **FastAPI** a

Definir validaciones extra para tipos de datos usando el valor "default" de los atributos del modelo. Esto mejora el soporte del editor y no estaba disponible en Pydantic antes.