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.

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

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"],

    '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:

Por ejemplo, ampliando el modelo anterior, podrías decidir que deseas tener otra clave `importance` en el mismo cuerpo, además de `item` y `user`.

Si lo declaras tal cual, debido a que es un valor singular, **FastAPI** asumirá que es un parámetro de query.

Pero puedes instruir a **FastAPI** para que lo trate como otra clave del cuerpo usando `Body`:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}

```

entonces es un "callable".

## Clases como dependencias { #classes-as-dependencies_1 }

Puedes notar que para crear una instance de una clase en Python, utilizas esa misma sintaxis.

Por ejemplo:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

En este caso, `fluffy` es una instance de la clase `Cat`.

* 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

* `tuple`
* `set`
* `dict`

Y generics desde el módulo `typing`:

* `Union`
* `Optional`
* ...y otros.

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### Clases como tipos { #classes-as-types }

También puedes declarar una clase como el tipo de una variable.

Digamos que tienes una clase `Person`, con un nombre:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py39.py hl[1:3] *}

SQLModel que `id` es la **clave primaria** en la base de datos SQL (puedes aprender más sobre claves primarias de SQL en la documentación de SQLModel).

    Nota: Usamos `int | None` para el campo de clave primaria para que en el código Python podamos *crear un objeto sin un `id`* (`id=None`), asumiendo que la base de datos lo *generará al guardar*. SQLModel entiende que la base de datos proporcionará el `id` y *define la columna como un `INTEGER` no nulo* en el esquema de la base de datos. Consulta...