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.

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).

    "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.

# OSX leaves these everywhere on SMB shares
._*

# OSX trash
.DS_Store

# Developers can store local stuff in dirs named __something
__*

# Eclipse files
.classpath
.project
.settings/**

# Files generated by JetBrains IDEs, e.g. IntelliJ IDEA
.idea/
*.iml

# Vscode files
.vscode

# This is where the result of the go build goes
/output*/
/_output*/
/_output

# Emacs save files
*~
\#*\#

                String phase = event.getMojoExecution().getLifecyclePhase();
                if (phase != null) {
                    Deque<String> phases = getLifecycles(project);
                    if (!Objects.equals(phase, phases.peekLast())) {
                        phases.addLast(phase);
                        if ("clean".equals(phase)) {
                            cleanProjectLocalRepository(project);
                        }

             * MNG-2277, the check below compensates for our bad plugin support where we ended up with aggregator
             * plugins that require dependency resolution although they usually run in phases of the build where project
             * artifacts haven't been assembled yet. The prime example of this is "mvn release:prepare".
             */

## Version 4.2.1

_2019-10-02_

 *  Fix: In 4.1.0 we introduced a performance regression that prevented connections from being
    pooled in certain situations. We have good test coverage for connection pooling but we missed
    this because it only occurs if you have proxy configured and you share a connection pool among
    multiple `OkHttpClient` instances.