*   Add `tf.keras.layers.AbstractRNNCell` as the preferred implementation
        for RNN cells in TF v2. User can use it to implement RNN cells with
        custom behavior.
    *   Keras training and validation curves are shown on the same plot when
        using the TensorBoard callback.
    *   Switched Keras `fit/evaluate/predict` execution to use only a single
        unified path by default unless eager execution has been explicitly

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

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

---

Otro caso útil es cuando deseas tener claves de otro tipo (por ejemplo, `int`).

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

Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic).

Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.

---

Outro caso útil é quando você deseja ter chaves de outro tipo, por exemplo, `int`.

É isso que vamos ver aqui.

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info | Informação

`**second_user_data` quer dizer:

Passe as chaves e valores do dicionário `second_user_data` diretamente como argumentos chave-valor, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

///

### Suporte de editores { #editor-support }

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info | Información

`**second_user_data` significa:

Pasa las claves y valores del dict `second_user_data` directamente como argumentos de clave-valor, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

///

### Soporte del editor { #editor-support }

Learn more about the
[TensorFlow Community](https://www.tensorflow.org/community) and how to
[Contribute](https://www.tensorflow.org/community/contribute).

## Courses

* [Coursera](https://www.coursera.org/search?query=TensorFlow)
* [Udacity](https://www.udacity.com/courses/all?search=TensorFlow)
* [Edx](https://www.edx.org/search?q=TensorFlow)

## License

    'full_name': None,
}
```

#### Desempaquetando un `dict` { #unpacking-a-dict }

Si tomamos un `dict` como `user_dict` y lo pasamos a una función (o clase) con `**user_dict`, Python lo "desempaquetará". Pasará las claves y valores del `user_dict` directamente como argumentos clave-valor.

Así que, continuando con el `user_dict` anterior, escribir:

```Python
UserInDB(**user_dict)
```

sería equivalente a algo como:

# Eine Datenbank testen { #testing-a-database }

Sie können sich über Datenbanken, SQL und SQLModel in der [SQLModel-Dokumentation](https://sqlmodel.tiangolo.com/) informieren. 🤓

Es gibt ein kurzes [Tutorial zur Verwendung von SQLModel mit FastAPI](https://sqlmodel.tiangolo.com/tutorial/fastapi/). ✨

{* ../../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"],

---

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- **[DPE University Free Courses](https://dpeuniversity.gradle.com/app/catalog)**: A collection of hands-on courses for learning Gradle, complete with project-based tasks to improve real-world skills.