Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

## Modelos Pydantic para Entrada y Salida { #pydantic-models-for-input-and-output }

Digamos que tienes un modelo Pydantic con valores por defecto, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

Vamos ver como isso funciona e como alterar se for necessário.

## Modelos Pydantic para Entrada e Saída { #pydantic-models-for-input-and-output }

Digamos que você tenha um modelo Pydantic com valores padrão, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

Podemos **atualizar um hero**. Para isso, usamos uma operação HTTP `PATCH`.

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`.

# Implantar FastAPI em provedores de nuvem { #deploy-fastapi-on-cloud-providers }

Você pode usar praticamente **qualquer provedor de nuvem** para implantar seu aplicativo FastAPI.

Na maioria dos casos, os principais provedores de nuvem têm tutoriais para implantar o FastAPI com eles.

## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }

* code base: code base (do not translate to "base de código")
* default: por defecto (do not translate to "predeterminado")
* default values: valores por defecto (do not translate to "valores predeterminados")
* media type: media type (do not translate to "tipo de medio")
* instantiate: crear un instance (do not translate to "instanciar")

eso significaría que usarías exactamente la versión `0.112.0`.

O también podrías fijarla con:

```txt
fastapi[standard]>=0.112.0,<0.113.0
```

eso significaría que usarías las versiones `0.112.0` o superiores, pero menores que `0.113.0`, por ejemplo, una versión `0.112.2` todavía sería aceptada.

As próximas seções **não são necessáriamente "avançadas"**

E é possível que para seu caso de uso, a solução esteja em uma delas.

///

## Leia o Tutorial primeiro { #read-the-tutorial-first }

Você ainda pode usar a maior parte dos recursos no **FastAPI** com o conhecimento do [Tutorial - Guia de Usuário](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.

    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info | Información

`**second_user_data` significa:

Pasa las claves y valores del dict `second_user_data` directamente como argumentos de clave-valor, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

///

### Soporte del editor { #editor-support }

A função não retorna um grande `str` contendo os dados no formato JSON (como uma string). Mas sim, retorna uma estrutura de dados padrão do Python (por exemplo, um `dict`) com valores e subvalores compatíveis com JSON.

/// note | Nota

`jsonable_encoder` é realmente usado pelo **FastAPI** internamente para converter dados. Mas também é útil em muitos outros cenários.

}
```

#### Desembrulhando um `dict` { #unpacking-a-dict }

Se tomarmos um `dict` como `user_dict` e passarmos para uma função (ou classe) com `**user_dict`, o Python irá "desembrulhá-lo". Ele passará as chaves e valores do `user_dict` diretamente como argumentos chave-valor.

Então, continuando com o `user_dict` acima, escrevendo:

```Python
UserInDB(**user_dict)
```

Resultaria em algo equivalente a:

```Python