{!> ../../../docs_src/extra_models/tutorial001.py!}
    ```

### `**user_in.dict()` 简介

#### Pydantic 的 `.dict()`

`user_in` 是类 `UserIn` 的 Pydantic 模型。

Pydantic 模型支持 `.dict()` 方法，能返回包含模型数据的**字典**。

因此，如果使用如下方式创建 Pydantic 对象 `user_in`：

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

就能以如下方式调用：

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

### Über `**user_in.dict()`

#### Pydantic's `.dict()`

`user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.

Pydantic-Modelle haben eine `.dict()`-Methode, die ein `dict` mit den Daten des Modells zurückgibt.

Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

und wir rufen seine `.dict()`-Methode auf:

### About `**user_in.dict()`

#### Pydantic's `.dict()`

`user_in` is a Pydantic model of class `UserIn`.

Pydantic models have a `.dict()` method that returns a `dict` with the model's data.

So, if we create a Pydantic object `user_in` like:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

and then we call:

```Python

    ```

### Sobre `**user_in.dict()`

#### O `.dict()` do Pydantic

`user_in` é um modelo Pydantic da classe `UserIn`.

Os modelos Pydantic possuem um método `.dict()` que retorna um `dict` com os dados do modelo.

Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

e depois chamarmos:

```Python

    ```

### 🔃 `**user_in.dict()`

#### Pydantic `.dict()`

`user_in` Pydantic 🏷 🎓 `UserIn`.

Pydantic 🏷 ✔️ `.dict()` 👩‍🔬 👈 📨 `dict` ⏮️ 🏷 💽.

, 🚥 👥 ✍ Pydantic 🎚 `user_in` 💖:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

& ⤴️ 👥 🤙:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

!!! note "기술 세부사항"
    응답 모델은 함수의 타입 어노테이션 대신 이 매개변수로 선언하는데, 경로 함수가 실제 응답 모델을 반환하지 않고 `dict`, 데이터베이스 객체나 기타 다른 모델을 `response_model`을 사용하여 필드 제한과 직렬화를 수행하고 반환할 수 있기 때문입니다

## 동일한 입력 데이터 반환

여기서 우리는 평문 비밀번호를 포함하는 `UserIn` 모델을 선언합니다:

```Python hl_lines="9  11"
{!../../../docs_src/response_model/tutorial002.py!}
```

그리고 이 모델을 사용하여 입력을 선언하고 같은 모델로 출력을 선언합니다:

```Python hl_lines="17-18"

但最重要的是：

* 会将输出数据限制在该模型定义内。下面我们会看到这一点有多重要。

!!! note "技术细节"
    响应模型在参数中被声明，而不是作为函数返回类型的注解，这是因为路径函数可能不会真正返回该响应模型，而是返回一个 `dict`、数据库对象或其他模型，然后再使用 `response_model` 来执行字段约束和序列化。

## 返回与输入相同的数据

现在我们声明一个 `UserIn` 模型，它将包含一个明文密码属性。

```Python hl_lines="9  11"
{!../../../docs_src/response_model/tutorial002.py!}
```

我们正在使用此模型声明输入数据，并使用同一模型声明输出数据：

```Python hl_lines="17-18"

!!! note "技術詳細"
    レスポンスモデルは、関数の戻り値のアノテーションではなく、このパラメータで宣言されています。なぜなら、パス関数は実際にはそのレスポンスモデルを返すのではなく、`dict`やデータベースオブジェクト、あるいは他のモデルを返し、`response_model`を使用してフィールドの制限やシリアライズを行うからです。

## 同じ入力データの返却

ここでは`UserIn`モデルを宣言しています。それには平文のパスワードが含まれています:

```Python hl_lines="9 11"
{!../../../docs_src/response_model/tutorial002.py!}
```

そして、このモデルを使用して入力を宣言し、同じモデルを使って出力を宣言しています:

```Python hl_lines="17 18"

Sería lo mismo que ir a:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

Pero, si por ejemplo vas a:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```

Los valores de los parámetros en tu función serán:

* `skip=20`: porque lo definiste en la URL
* `limit=10`: porque era el valor por defecto

## Parámetros opcionales

Al heredar desde `str` la documentación de la API podrá saber que los valores deben ser de tipo `string` y podrá mostrarlos correctamente.

Luego crea atributos de clase con valores fijos, que serán los valores disponibles válidos:

```Python hl_lines="1  6-9"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

!!! info "Información"