); err != nil { return nil, err } return &PublicKey{curve: c.curve, q: bytes.Clone(key)}, nil } func ECDH[P Point[P]](c *Curve[P], k *PrivateKey, peer *PublicKey) ([]byte, error) { fipsSelfTest() fips140.RecordApproved() return ecdh(c, k, peer) } func ecdh[P Point[P]](c *Curve[P], k *PrivateKey, peer *PublicKey) ([]byte, error) { if c.curve != k.pub.curve { return nil, errors.New("crypto/ecdh: mismatched curves") } if k.pub.curve != peer.curve { return nil, errors.New("crypto/ecdh: mismatched curves")...

pkg crypto, type Encapsulator interface, Bytes() []uint8 #75300
pkg crypto, type Encapsulator interface, Encapsulate() ([]uint8, []uint8) #75300
pkg crypto/ecdh, type KeyExchanger interface { Curve, ECDH, PublicKey } #75300
pkg crypto/ecdh, type KeyExchanger interface, Curve() Curve #75300
pkg crypto/ecdh, type KeyExchanger interface, ECDH(*PublicKey) ([]uint8, error) #75300
pkg crypto/ecdh, type KeyExchanger interface, PublicKey() *PublicKey #75300

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`).

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 }

Você irá aprender mais sobre adicionar informações extras posteriormente nessa documentação, quando estiver aprendendo a declarar exemplos.

/// warning | Atenção

Chaves extras passadas para `Field` também estarão presentes no schema OpenAPI resultante da sua aplicação.

    *   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

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.

    '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:

Aprenderás más sobre cómo agregar información extra más adelante en la documentación, cuando aprendamos a declarar ejemplos.

/// warning | Advertencia

Las claves extra pasadas a `Field` también estarán presentes en el esquema de OpenAPI resultante para tu aplicación.

{* ../../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"],