{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}

#### Sobre `**user_dict` { #about-user-dict }

`UserInDB(**user_dict)` significa:

*Pasa las claves y valores de `user_dict` directamente como argumentos clave-valor, equivalente a:*

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],

* en <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-link" target="_blank">PyCharm</a>:

![soporte del editor](https://fastapi.tiangolo.com/img/pycharm-completion.png)

Obtendrás autocompletado en código que podrías considerar imposible antes. Por ejemplo, la clave `price` dentro de un cuerpo JSON (que podría haber estado anidado) que proviene de un request.

Puedes establecer `"json_schema_extra"` con un `dict` que contenga cualquier dato adicional que desees que aparezca en el JSON Schema generado, incluyendo `examples`.

////

//// tab | Pydantic v1

* `tuple`
* `set`
* `dict`

Y generics desde el módulo `typing`:

* `Union`
* `Optional`
* ...y otros.

////

### Clases como tipos { #classes-as-types }

También puedes declarar una clase como el tipo de una variable.

Digamos que tienes una clase `Person`, con un nombre:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py39.py hl[1:3] *}

SQLModel que `id` es la **clave primaria** en la base de datos SQL (puedes aprender más sobre claves primarias de SQL en la documentación de SQLModel).

    Nota: Usamos `int | None` para el campo de clave primaria para que en el código Python podamos *crear un objeto sin un `id`* (`id=None`), asumiendo que la base de datos lo *generará al guardar*. SQLModel entiende que la base de datos proporcionará el `id` y *define la columna como un `INTEGER` no nulo* en el esquema de la base de datos. Consulta...

### Instalar `pydantic-settings` { #install-pydantic-settings }

Primero, asegúrate de crear tu [entorno virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, actívalo y luego instala el paquete `pydantic-settings`:

<div class="termy">

```console
$ pip install pydantic-settings
---> 100%

* <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Proto" class="external-link" target="_blank">X-Forwarded-Proto</a>
* <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Host" class="external-link" target="_blank">X-Forwarded-Host</a>

///

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

в таком случае он является «вызываемым».

## Классы как зависимости { #classes-as-dependencies_1 }

Вы можете заметить, что для создания экземпляра класса в Python используется тот же синтаксис.

Например:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

* `set`
* `dict`

E genéricos do módulo `typing`:

* `Union`
* `Optional`
* ...entre outros.

////

### Classes como tipos { #classes-as-types }

Você também pode declarar uma classe como o tipo de uma variável.

Digamos que você tenha uma classe `Person`, com um nome:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py39.py hl[1:3] *}

)

// Standard constants for all storage class
const (
	// Reduced redundancy storage class
	RRS = "REDUCED_REDUNDANCY"
	// Standard storage class
	STANDARD = "STANDARD"
)

// Standard constants for config info storage class
const (
	ClassStandard = "standard"
	ClassRRS      = "rrs"
	Optimize      = "optimize"
	InlineBlock   = "inline_block"

	// Reduced redundancy storage class environment variable