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

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).

}
```

#### 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.

# Updating charts and values.yaml

## Acceptable Pull Requests

Helm charts `values.yaml` represent a complex user facing API that tends to grow uncontrollably over time
due to design choices in Helm.
The underlying Kubernetes resources we configure have 1000s of fields; given enough users and bespoke use cases,
eventually someone will want to customize every one of those fields.

        with:
          limit-access-to-actor: true
      - uses: docker://tiangolo/latest-changes:0.3.0
      # - uses: tiangolo/latest-changes@main
        with:
          token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
          latest_changes_file: docs/en/docs/release-notes.md
          latest_changes_header: '## Latest Changes'
          end_regex: '^## '
          debug_logs: true

  - commit
  - comment_added

automations:

  # If a PR is very complex, require 2 approvals
  complex_changes:
    if:
      - {{ ('complex_changes' | isEnabledAutomation(pr)) }}
      - {{ branch | estimatedReviewTime >= 40 }}
      - {{ files | length >= 35 }}
      - {{ includes_src_changes }}
    run:
      - action: set-required-approvals@v1
        args:
          approvals: 2

 *
 * @author Kevin Bourrillion
 * @since 1.0
 */
@GwtCompatible(emulated = true)
@ElementTypesAreNonnullByDefault
public final class Chars {
  private Chars() {}

  /**
   * The number of bytes required to represent a primitive {@code char} value.
   *
   * <p><b>Java 8+ users:</b> use {@link Character#BYTES} instead.
   */