forem
serei
será
seremos
serão
seria
seríamos
seriam
tenho
tem
temos
tém
tinha
tínhamos
tinham
tive
teve
tivemos
tiveram
tivera
tivéramos
tenha
tenhamos
tenham
tivesse
tivéssemos
tivessem
tiver
tivermos
tiverem
terei
terá
teremos
terão
teria
teríamos

fueseis
fuesen
siendo
sido
tengo
tienes
tiene
tenemos
tenéis
tienen
tenga
tengas
tengamos
tengáis
tengan
tendré
tendrás
tendrá
tendremos
tendréis
tendrán
tendría
tendrías
tendríamos
tendríais
tendrían
tenía
tenías
teníamos
teníais
tenían
tuve
tuviste
tuvo
tuvimos
tuvisteis
tuvieron
tuviera
tuvieras
tuviéramos

    password = user_dict["password"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Um modelo Pydantic a partir do conteúdo de outro

Como no exemplo acima, obtivemos o `user_dict` a partir do `user_in.dict()`, este código:

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

seria equivalente a:

```Python
UserInDB(**user_in.dict())
```

    call: Call,
    cachedResponse: Response,
  ) {
    logWithTime("cacheConditionalHit: $cachedResponse")
  }

  private fun logWithTime(message: String) {
    val timeMs = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime() - startNs)
    logger.log("[$timeMs ms] $message")
  }

  open class Factory
    @JvmOverloads
    constructor(

          id: String?,
          type: String?,
          data: String,
        ) {
          callbacks.add(Event(id, type, data))
        }

        override fun onRetryChange(timeMs: Long) {
          callbacks.add(timeMs)
        }
      }
    val buffer = Buffer().writeUtf8(source)
    val reader = ServerSentEventReader(buffer, callback)
    while (reader.processNextEvent()) {
    }

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

y luego llamamos a:

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

ahora tenemos un `dict` con los datos en la variable `user_dict` (es un `dict` en lugar de un objeto modelo Pydantic).

Y si llamamos a:

```Python
print(user_dict)
```

obtendremos un `dict` de Python con:

```Python

) {
  private var lastId: String? = null

  interface Callback {
    fun onEvent(
      id: String?,
      type: String?,
      data: String,
    )

    fun onRetryChange(timeMs: Long)
  }

  /**
   * Process the next event. This will result in a single call to [Callback.onEvent] *unless* the
   * data section was empty. Any number of calls to [Callback.onRetryChange] may occur while

## `fastapi dev`

Quando você roda `fastapi dev`, isso vai executar em modo de desenvolvimento.

Isso é que nós iremos resolver, vamos carregar o modelo antes das requisições serem manuseadas, mas apenas um pouco antes da aplicação começar a receber requisições, não enquanto o código estiver sendo carregado.

## Vida útil (_Lifespan_)

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}

Esses parâmetros são utilizados pelo **FastAPI** para "definir" a dependência.

Em ambos os casos teremos:

* Um parâmetro de consulta `q` opcional do tipo `str`.
* Um parâmetro de consulta `skip` do tipo `int`, com valor padrão `0`.
* Um parâmetro de consulta `limit` do tipo `int`, com valor padrão `100`.