herramientas **construyen** estas imágenes de contenedor **incrementalmente**, añadiendo **una capa sobre la otra**, empezando desde la parte superior del `Dockerfile` y añadiendo cualquier archivo creado por cada una de las instrucciones del `Dockerfile`.

Docker y herramientas similares también usan una **caché interna** al construir la imagen, si un archivo no ha cambiado desde la última vez que se construyó la imagen del contenedor, entonces reutilizará la misma capa creada la última vez, en...

## Configuración e instalación { #setup-and-installation }

Por ejemplo, podrías usarlo para añadir metadatos para una interfaz de usuario frontend, etc.

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/// info | Información

OpenAPI 3.1.0 (usado desde FastAPI 0.99.0) añadió soporte para `examples`, que es parte del estándar de **JSON Schema**.

| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|------------|------|-------------|
| `title` | `str` | O título da API. |
| `summary` | `str` | Um breve resumo da API. <small>Disponível desde OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0.</small> |
| `description` | `str` | Uma breve descrição da API. Pode usar Markdown. |
| `version` | `string` | A versão da API. Esta é a versão da sua aplicação, não do OpenAPI. Por exemplo, `2.5.0`. |

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md), activarlo, y luego instalarlo, por ejemplo:

```console
$ pip install python-multipart
```

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/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.113.0` de FastAPI. 🤓

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## Modelos de Pydantic para Formularios { #pydantic-models-for-forms }

* `skip=20`: Por que você definiu isso na URL
* `limit=10`: Por que esse era o valor padrão

## Parâmetros opcionais { #optional-parameters }

Da mesma forma, você pode declarar parâmetros de consulta opcionais, definindo o valor padrão para `None`:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

Nesse caso, o parâmetro da função `q` será opcional, e `None` será o padrão.

/// check | Verifique

Os testes adicionados aqui serão vistos por todos os designers dos prompts específicos de idioma.

Use da seguinte forma:

* Tenha um prompt específico do idioma – `docs/{language code}/llm-prompt.md`.
* Faça uma tradução nova deste documento para o seu idioma de destino (veja, por exemplo, o comando `translate-page` do `translate.py`). Isso criará a tradução em `docs/{language code}/docs/_llm-test.md`.
* Verifique se está tudo certo na tradução.

O *modelo de dados* `HeroUpdate` é um pouco especial, ele tem **todos os mesmos campos** que seriam necessários para criar um novo hero, mas todos os campos são **opcionais** (todos têm um valor padrão). Dessa forma, quando você atualizar um hero, poderá enviar apenas os campos que deseja atualizar.

Pero también puedes declarar el `Response` que quieres usar (por ejemplo, cualquier subclase de `Response`), en el *path operation decorator* usando el parámetro `response_class`.

Los contenidos que devuelvas desde tu *path operation function* se colocarán dentro de esa `Response`.

/// note | Nota

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Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur. Excepteur sint
occaecat cupidatat non proident, sunt in culpa qui officia deserunt mollit anim id est laborum.

## Decision