Então, obtemos um modelo Pydantic a partir dos dados em outro modelo Pydantic.

#### Desembrulhando um `dict` e palavras-chave extras { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }

E, então, adicionando o argumento de palavra-chave extra `hashed_password=hashed_password`, como em:

```Python
UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password)
```

...acaba sendo como:

Eu penso que `Union[SomeType, None]` é mais explícito sobre o que ele significa.

Isso é apenas sobre palavras e nomes. Mas estas palavras podem afetar como os seus colegas de trabalho pensam sobre o código.

* Ir para o painel "Debug".
* "Add configuration...".
* Selecionar "Python"
* Executar o depurador com a opção "`Python: Current File (Integrated Terminal)`".

Em seguida, ele iniciará o servidor com seu código **FastAPI**, parará em seus pontos de interrupção, etc.

Veja como pode parecer:

<img src="/img/tutorial/debugging/image01.png">

---

Se você usar o Pycharm, você pode:

* Abrir o menu "Executar".

## Programa e Processo { #program-and-process }

Falaremos muito sobre o "**processo**" em execução, então é útil ter clareza sobre o que ele significa e qual é a diferença com a palavra "**programa**".

### O que é um Programa { #what-is-a-program }

A palavra **programa** é comumente usada para descrever muitas coisas:

* O **código** que você escreve, os **arquivos Python**.

///

## Recapitulando { #recap }

Você pode usar `Field` do Pydantic para declarar validações extras e metadados para atributos do modelo.

...Python tiene una sintaxis especial para eso.

Pasa `*`, como el primer parámetro de la función.

Python no hará nada con ese `*`, pero sabrá que todos los parámetros siguientes deben ser llamados como argumentos de palabras clave (parejas key-value), también conocidos como <abbr title="De: K-ey W-ord Arg-uments"><code>kwargs</code></abbr>. Incluso si no tienen un valor por defecto.

## Máquina Servidora e Programa Servidor { #server-machine-and-server-program }

Existe um pequeno detalhe sobre estes nomes para se manter em mente. 💡

A palavra "**servidor**" é comumente usada para se referir tanto ao computador remoto/nuvem (a máquina física ou virtual) quanto ao programa que está sendo executado nessa máquina (por exemplo, Uvicorn).

Como esse código é executado antes de a aplicação **começar** a receber requisições e logo depois que ela **termina** de lidar com as requisições, ele cobre todo o **lifespan** da aplicação (a palavra "lifespan" será importante em um segundo 😉).

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

////

## Recapitulando { #recap }

Com exceção de todas as palavras complicadas usadas aqui, o sistema de **Injeção de Dependência** é bastante simples.

Consiste apenas de funções que parecem idênticas a *funções de operação de rota*.

De hecho, puedes devolver cualquier `Response` o cualquier subclase de ella.

/// tip | Consejo

`JSONResponse` en sí misma es una subclase de `Response`.

///

Y cuando devuelves una `Response`, **FastAPI** la pasará directamente.

No hará ninguna conversión de datos con los modelos de Pydantic, no convertirá los contenidos a ningún tipo, etc.