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.

    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

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

!!! info
    `**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

}
```

#### Desembrulhando um `dict`

Se tomarmos um `dict` como `user_dict` e passarmos para uma função (ou classe) com `**user_dict`, o Python irá "desembrulhá-lo". Ele passará as chaves e valores do `user_dict` diretamente como argumentos chave-valor.

Então, continuando com o `user_dict` acima, escrevendo:

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

Resultaria em algo equivalente a:

```Python
UserInDB(

Por exemplo, extendendo o modelo anterior, você poder decidir por ter uma outra chave `importance` no mesmo corpo, além de `item` e `user`.

Se você declará-lo como é, porque é um valor singular, o **FastAPI** assumirá que se trata de um parâmetro de consulta.

Mas você pode instruir o **FastAPI** para tratá-lo como outra chave do corpo usando `Body`:

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="22"

### `Body` com vários `examples`

Alternativamente ao único `example`, você pode passar `examples` usando um `dict` com **vários examples**, cada um com informações extras que serão adicionadas no **OpenAPI** também.

As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.

Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Pequena descrição do exemplo.

O primeiro parâmetro de tipo é para as chaves do `dict`.

O segundo parâmetro de tipo é para os valores do `dict`:

```Python hl_lines="1 4"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial008.py!}
```

Isso significa que:

* A variável `prices` é um dict`:
    * As chaves deste `dict` são do tipo `str` (digamos, o nome de cada item).

Luego de tener los tests, puedes actualizar la versión de **FastAPI** a una más reciente y asegurarte de que tu código funciona correctamente ejecutando los tests.

Si todo funciona correctamente, o haces los cambios necesarios para que esto suceda, y todos tus tests pasan, entonces puedes fijar tu versión de `fastapi` a la más reciente.

## Acerca de Starlette

No deberías fijar la versión de `starlette`.

    But `OAuth2PasswordRequestForm` is just a class dependency that you could have written yourself, or you could have declared `Form` parameters directly.

    But as it's a common use case, it is provided by **FastAPI** directly, just to make it easier.

### Use the form data

!!! tip

    link: https://medium.com/data-rebels/fastapi-google-as-an-external-authentication-provider-3a527672cf33
    title: FastAPI — Google as an external authentication provider
  - author: William Hayes
    author_link: https://medium.com/@williamhayes
    link: https://medium.com/@williamhayes/fastapi-starlette-debug-vs-prod-5f7561db3a59
    title: FastAPI/Starlette debug vs prod
  - author: Mukul Mantosh

    )

    GetJsonSchemaHandler = Any  # type: ignore[assignment,misc]
    JsonSchemaValue = Dict[str, Any]  # type: ignore[misc]
    CoreSchema = Any  # type: ignore[assignment,misc]

    sequence_shapes = {
        SHAPE_LIST,
        SHAPE_SET,
        SHAPE_FROZENSET,
        SHAPE_TUPLE,
        SHAPE_SEQUENCE,
        SHAPE_TUPLE_ELLIPSIS,
    }
    sequence_shape_to_type = {