Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.

Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic).

Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.

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Outro caso útil é quando você deseja ter chaves de outro tipo, por exemplo, `int`.

É isso que vamos ver aqui.

Você irá aprender mais sobre adicionar informações extras posteriormente nessa documentação, quando estiver aprendendo a declarar exemplos.

/// warning | Atenção

Chaves extras passadas para `Field` também estarão presentes no schema OpenAPI resultante da sua aplicação.

```

#### 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
UserInDB(

Por exemplo, extendendo o modelo anterior, você poder decidir por ter uma outra chave `importance` no mesmo corpo, além de `item` e `user`.

Se você declará-lo como é, porque é um valor singular, o **FastAPI** assumirá que se trata de um parâmetro de consulta.

Mas você pode instruir o **FastAPI** para tratá-lo como outra chave do corpo usando `Body`:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}

///

/// info | Informação

A chave `model` não é parte do OpenAPI.

O **FastAPI** pegará o modelo do Pydantic, gerará o `JSON Schema`, e adicionará no local correto.

O local correto é:

* Na chave `content`, que tem como valor um outro objeto JSON (`dict`) que contém:

E sabemos que editores de texto não têm como oferecer muitas funcionalidades (como sugestões automáticas) para objetos do tipo `dict`, por que não há como eles saberem o tipo das chaves e dos valores.

Podemos fazer melhor...

## O que caracteriza uma dependência { #what-makes-a-dependency }

Até agora você apenas viu dependências declaradas como funções.

name: Latest Changes

on:
  pull_request_target:
    branches:
      - master
    types:
      - closed
  workflow_dispatch:
    inputs:
      number:
        description: PR number
        required: true
      debug_enabled:
        description: 'Run the build with tmate debugging enabled (https://github.com/marketplace/actions/debugging-with-tmate)'
        required: false
        default: 'false'

jobs:
  latest-changes:

     */
    public void addChain(final AuthenticationChain chain) {
        chains = ArrayUtils.addAll(chains, chain);
    }

    /**
     * Returns a stream of authentication chains.
     * @return A stream wrapper of the authentication chains.
     */
    protected StreamOf<AuthenticationChain> chains() {
        return stream(chains);
    }

También puedes declarar un cuerpo como un `dict` con claves de algún tipo y valores de algún otro tipo.

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

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Otro caso útil es cuando deseas tener claves de otro tipo (por ejemplo, `int`).

        """])

        then:
        changes.acceptedChanges.size() == 1
        def acceptedChange = changes.acceptedChanges.entrySet().iterator().next()
        def change = acceptedChange.key
        change.type == "org.gradle.api.initialization.ConfigurableIncludedBuild"
        change.member == "Implemented interface org.gradle.api.initialization.IncludedBuild"
        change.changes == ["Interface has been removed"]