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### Acerca de `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict }

#### `.dict()` de Pydantic { #pydantics-dict }

`user_in` es un modelo Pydantic de la clase `UserIn`.

Los modelos Pydantic tienen un método `.dict()` que devuelve un `dict` con los datos del modelo.

Así que, si creamos un objeto Pydantic `user_in` como:

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

/// info | Información

* También hay un archivo `app/dependencies.py`, al igual que `app/main.py`, es un "módulo": `app.dependencies`.
* Hay un subdirectorio `app/routers/` con otro archivo `__init__.py`, por lo que es un "subpaquete de Python": `app.routers`.
* El archivo `app/routers/items.py` está dentro de un paquete, `app/routers/`, por lo que es un submódulo: `app.routers.items`.

C'est le même fonctionnement pour déclarer un `tuple` ou un `set` :

{*../../docs_src/python_types/tutorial007.py hl[1,4] *}

Dans cet exemple :

* La variable `items_t` est un `tuple` avec 3 éléments, un `int`, un deuxième `int`, et un `str`.
* La variable `items_s` est un `set`, et chacun de ses éléments est de type `bytes`.

#### `Dict`

Si revisas, la función está decorada con un `@asynccontextmanager`.

Eso convierte a la función en algo llamado un "**async context manager**".

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[1,13] *}

Un **context manager** en Python es algo que puedes usar en un statement `with`, por ejemplo, `open()` puede ser usado como un context manager:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()

## Usa un parámetro `Response` { #use-a-response-parameter }

Puedes declarar un parámetro de tipo `Response` en tu *path operation function* (como puedes hacer para cookies).

Y luego puedes establecer headers en ese objeto de response *temporal*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py39.py hl[1, 7:8] *}

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

## Response Adicional con `model` { #additional-response-with-model }

Puedes pasar a tus *decoradores de path operation* un parámetro `responses`.

Recibe un `dict`: las claves son los códigos de estado para cada response (como `200`), y los valores son otros `dict`s con la información para cada uno de ellos.

## Leer un archivo `.env` { #reading-a-env-file }

Si tienes muchas configuraciones que posiblemente cambien mucho, tal vez en diferentes entornos, podría ser útil ponerlos en un archivo y luego leerlos desde allí como si fueran variables de entorno.

Esta práctica es lo suficientemente común que tiene un nombre, estas variables de entorno generalmente se colocan en un archivo `.env`, y el archivo se llama un "dotenv".

/// danger | Peligro

Nunca almacenes la contraseña en texto plano de un usuario ni la envíes en un response como esta, a menos que conozcas todas las advertencias y sepas lo que estás haciendo.

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## Añadir un modelo de salida { #add-an-output-model }

Podemos en cambio crear un modelo de entrada con la contraseña en texto plano y un modelo de salida sin ella:

### Casos de uso: servicio externo { #use-cases-external-service }

Un ejemplo podría ser que tienes un proveedor de autenticación externo al que necesitas llamar.

Le envías un token y te devuelve un usuario autenticado.