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.

///

### Usando o parâmetro `exclude_unset` do Pydantic

Se você quiser receber atualizações parciais, é muito útil usar o parâmetro `exclude_unset` no método `.model_dump()` do modelo do Pydantic.

# Tarefas em segundo plano

Você pode definir tarefas em segundo plano a serem executadas _ após _ retornar uma resposta.

Isso é útil para operações que precisam acontecer após uma solicitação, mas que o cliente realmente não precisa esperar a operação ser concluída para receber a resposta.

Isso inclui, por exemplo:

- Envio de notificações por email após a realização de uma ação:

# Arquivos de Requisição

Você pode definir arquivos para serem enviados para o cliente utilizando `File`.

/// info

Para receber arquivos compartilhados, primeiro  instale <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

E.g. `pip install python-multipart`.

Isso se deve por que arquivos enviados são enviados como "dados de formulário".

///

## Importe `File`

 * Provides secure access to search engine APIs through authentication and token-based authorization.
 */
public class SearchEngineApiManager extends BaseApiManager {
    private static final String ADMIN_SERVER = "/admin/server_";

    private static final Logger logger = LogManager.getLogger(SearchEngineApiManager.class);

    /** Roles that are allowed to access the search engine API */
    protected String[] acceptedRoles = { "admin" };

Você pode retornar *membros de enum* da sua *rota de operação*, em um corpo JSON aninhado (por exemplo um `dict`).

Eles serão convertidos para o seus valores correspondentes (strings nesse caso) antes de serem retornados ao cliente:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[18,21,23] *}

No seu cliente você vai obter uma resposta JSON como:

```JSON
{
  "model_name": "alexnet",

## Extras do OpenAPI

Quando você declara uma *operação de rota* na sua aplicação, o **FastAPI** irá gerar os metadados relevantes da *operação de rota* automaticamente para serem incluídos no esquema do OpenAPI.

/// note | Nota

"hubierais", "hubieran", "hubiese", "hubieses", "hubiésemos", "hubieseis", "hubiesen", "habiendo", "habido", "habida", "habidos", "habidas", "soy", "eres", "es", "somos", "sois", "son", "sea", "seas", "seamos", "seáis", "sean", "seré", "serás", "será", "seremos", "seréis", "serán", "sería", "serías", "seríamos", "seríais", "serían", "era", "eras", "éramos", "erais", "eran", "fui", "fuiste", "fue", "fuimos", "fuisteis", "fueron", "fuera", "fueras", "fuéramos", "fuerais", "fueran", "fuese", "fueses",...

"hubierais", "hubieran", "hubiese", "hubieses", "hubiésemos", "hubieseis", "hubiesen", "habiendo", "habido", "habida", "habidos", "habidas", "soy", "eres", "es", "somos", "sois", "son", "sea", "seas", "seamos", "seáis", "sean", "seré", "serás", "será", "seremos", "seréis", "serán", "sería", "serías", "seríamos", "seríais", "serían", "era", "eras", "éramos", "erais", "eran", "fui", "fuiste", "fue", "fuimos", "fuisteis", "fueron", "fuera", "fueras", "fuéramos", "fuerais", "fueran", "fuese", "fueses",...

você mesmo resolva o problema antes de perguntar. E no GitHub eu garanto que sempre irei responder todas as perguntas, mesmo que leve um tempo. Eu pessoalmente não consigo fazer isso via chat. 😅

Conversas no chat não são tão fáceis de serem encontrados quanto no GitHub, então questões e respostas podem se perder dentro da conversa. E apenas as que estão nas questões do GitHub contam para você se tornar um [Expert em FastAPI](fastapi-people.md#especialistas){.internal-link target=_blank},...

E no código, obtemos um `dict` com todos os dados enviados pelo cliente, **apenas os dados enviados pelo cliente**, excluindo quaisquer valores que estariam lá apenas por serem os valores padrão. Para fazer isso, usamos `exclude_unset=True`. Este é o truque principal. 🪄

Em seguida, usamos `hero_db.sqlmodel_update(hero_data)` para atualizar o `hero_db` com os dados de `hero_data`.