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())
```

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

          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()) {
    }

  }

  private fun logWithTime(message: String) {
    val startNs = startNs
    val timeMs =
      if (startNs == null) {
        // Event occurred before start, for an example an early cancel.
        0L
      } else {
        TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime() - startNs)
      }

    logger.invoke("[$timeMs ms] $message")
  }

    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(

) {
  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

    call?.cancel()
  }

  override fun onEvent(
    id: String?,
    type: String?,
    data: String,
  ) {
    listener.onEvent(this, id, type, data)
  }

  override fun onRetryChange(timeMs: Long) {
    // Ignored. We do not auto-retry.
  }

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_)