Resumindo, para aplicar atualizações parciais você pode:

* (Opcionalmente) usar `PATCH` em vez de `PUT`.
* Recuperar os dados armazenados.
* Colocar esses dados em um modelo do Pydantic.
* Gerar um `dict` sem valores padrão a partir do modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores definidos pelo usuário, em vez de substituir os valores já armazenados com valores padrão em seu modelo.

Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.

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```Python hl_lines="2  6  10"
{!> ../../docs_src/security/tutorial006.py!}
```

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Quando você tentar abrir a URL pela primeira vez (ou clicar no botão "Executar" nos documentos) o navegador vai pedir pelo seu usuário e senha:

<img src="/img/tutorial/security/image12.png">

## Verifique o usuário

Aqui está um exemplo mais completo.

```Python hl_lines="9  14  20  23  27"
{!../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py!}
```

/// info | "informação"

Note como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez possui opcionalmente uma lista `Image`s

///

## Corpos de listas puras

/// tip | Consejo

Si necesitas GraphQL, te recomendaría revisar <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a>, que es basada en anotaciones de tipo en vez de clases y tipos personalizados.

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## Aprende más

Puedes aprender más acerca de **GraphQL** en la <a href="https://graphql.org/" class="external-link" target="_blank">documentación oficial de GraphQL</a>.

Durante ese tiempo, el sistema puede hacer otras cosas, mientras "archivo lento" 📝 termina.

Entonces el sistema / programa 🤖 volverá cada vez que pueda, sea porque está esperando otra vez, porque 🤖 ha terminado todo el trabajo que tenía en ese momento. Y 🤖 verá si alguna de las tareas por las que estaba esperando ha terminado, haciendo lo que tenía que hacer.

Para fazer isso, utilize `yield` em vez de `return`, e escreva os passos extras (código) depois.

/// tip | "Dica"

Garanta que `yield` é utilizado apenas uma vez.

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/// note | "Detalhes Técnicos"

Qualquer função que possa ser utilizada com:

Isso lhe permitiria **reutilizar o modelo** em **diversos lugares** e também declarar validações e metadata para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

/// tip | Dica

Essa mesma técnica se aplica para `Query`, `Cookie`, e `Header`. 😎

///

Ou a dependência não retorna nenhum valor.

Mas você ainda precisa que ela seja executada/resolvida.

Para esses casos, em vez de declarar um parâmetro em uma *função de operação de rota* com `Depends`, você pode adicionar um argumento `dependencies` do tipo `list` ao decorador da operação de rota.

## Adicionando `dependencies` ao decorador da operação de rota

/// tip | Dica

A especificação OAuth2 na verdade *requer* um campo `grant_type` com um valor fixo de `password`, mas `OAuth2PasswordRequestForm` não o impõe.

Se você precisar aplicá-lo, use `OAuth2PasswordRequestFormStrict` em vez de `OAuth2PasswordRequestForm`.

///

* Um `client_id` opcional (não precisamos dele em nosso exemplo).
* Um `client_secret` opcional (não precisamos dele em nosso exemplo).

/// info | Informação

Ele é baseado no <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX</a>, que por sua vez é projetado com base em Requests, por isso é muito familiar e intuitivo.

Com ele, você pode usar o <a href="https://docs.pytest.org/" class="external-link" target="_blank">pytest</a> diretamente com **FastAPI**.