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

#### Sobre `**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

Nota que esto significa "`one_person` es una **instance** de la clase `Person`".

No significa "`one_person` es la **clase** llamada `Person`".

## Modelos Pydantic

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> es un paquete de Python para realizar la validación de datos.

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

### Instalar `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%
```

El navegador luego se comunicaría con esa dirección IP en el **puerto 443** (el puerto HTTPS).

La primera parte de la comunicación es solo para establecer la conexión entre el cliente y el servidor y decidir las claves criptográficas que usarán, etc.

<img src="/img/deployment/https/https02.drawio.svg">

Esta interacción entre el cliente y el servidor para establecer la conexión TLS se llama **handshake TLS**.

    Al tener el tipo como `int | None`, SQLModel sabrá que esta columna debe ser un `INTEGER` en la base de datos SQL y que debe ser `NULLABLE`.

Perceba que isso significa que "`one_person` é uma **instância** da classe `Person`".

Isso não significa que "`one_person` é a **classe** chamada `Person`".

## Modelos Pydantic

O <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> é uma biblioteca Python para executar a validação de dados.

Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos.

E cada atributo tem um tipo.

	tx = db.getInstance()
	tx.Statement.Model = value
	return
}

// Clauses Add clauses
//
// This supports both standard clauses (clause.OrderBy, clause.Limit, clause.Where) and more
// advanced techniques like specifying lock strength and optimizer hints. See the
// [docs] for more depth.
//
//	// add a simple limit clause
//	db.Clauses(clause.Limit{Limit: 1}).Find(&User{})
//	// tell the optimizer to use the `idx_user_name` index

						}

						if len(values) > 0 {
							conds = append(conds, clause.IN{Column: clause.Column{Table: curTable, Name: clause.PrimaryKey}, Values: values})
							return []clause.Expression{clause.And(conds...)}
						}
						return nil
					}
				}

				conds = append(conds, clause.IN{Column: clause.Column{Table: curTable, Name: clause.PrimaryKey}, Values: args})
			}
		}
	}

	if len(conds) > 0 {