Pero tampoco tienes que preocuparte por ellos, los `dicts` entrantes se convierten automáticamente y tu salida se convierte automáticamente a JSON también.

## Cuerpos de `dict`s arbitrarios { #bodies-of-arbitrary-dicts }

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

Consiste apenas de funções que parecem idênticas a *funções de operação de rota*.

Mas ainda assim, é bastante poderoso, e permite que você declare grafos (árvores) de dependências com uma profundidade arbitrária.

/// tip | Dica

Tudo isso pode não parecer muito útil com esses exemplos.

Mas você verá o quão útil isso é nos capítulos sobre **segurança**.

Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também.

## Corpos de `dict`s arbitrários { #bodies-of-arbitrary-dicts }

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

But you don't have to worry about them either, incoming dicts are converted automatically and your output is converted automatically to JSON too.

## Bodies of arbitrary `dict`s { #bodies-of-arbitrary-dicts }

You can also declare a body as a `dict` with keys of some type and values of some other type.

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}


## Response con `dict` arbitrario { #response-with-arbitrary-dict }

También puedes declarar un response usando un `dict` arbitrario plano, declarando solo el tipo de las claves y valores, sin usar un modelo Pydantic.

For that, use the standard Python `typing.List` (or just `list` in Python 3.9 and above):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}

## Response with arbitrary `dict` { #response-with-arbitrary-dict }

You can also declare a response using a plain arbitrary `dict`, declaring just the type of the keys and values, without using a Pydantic model.

    # has its own internal pool (e.g. a database connection pool)
    # to avoid this we let __exit__ run without a capacity limit
    # since we're creating a new limiter for each call, any non-zero limit
    # works (1 is arbitrary)
    exit_limiter = CapacityLimiter(1)
    try:
        yield await run_in_threadpool(cm.__enter__)
    except Exception as e:
        ok = bool(
            await anyio.to_thread.run_sync(

Apart from all the fancy words used here, the **Dependency Injection** system is quite simple.

Just functions that look the same as the *path operation functions*.

But still, it is very powerful, and allows you to declare arbitrarily deeply nested dependency "graphs" (trees).

/// tip

All this might not seem as useful with these simple examples.

But you will see how useful it is in the chapters about **security**.

            : DEFAULT_VALUES_PER_KEY);
    putAll(multimap);
  }

  /**
   * Creates a new, empty {@code ArrayList} to hold the collection of values for an arbitrary key.
   */
  @Override
  List<V> createCollection() {
    return new ArrayList<>(expectedValuesPerKey);
  }

  /**
   * Reduces the memory used by this {@code ArrayListMultimap}, if feasible.
   *

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

## Bodys mit beliebigen `dict`s { #bodies-of-arbitrary-dicts }

Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.