#### Dict { #dict }

Para definir um `dict`, você passa 2 parâmetros de tipo, separados por vírgulas.

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

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

{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py39.py hl[1] *}

Isso significa que:

* A variável `prices` é um `dict`:

| `version` | `string` | A versão da API. Esta é a versão da sua aplicação, não do OpenAPI. Por exemplo, `2.5.0`. |
| `terms_of_service` | `str` | Uma URL para os Termos de Serviço da API. Se fornecido, deve ser uma URL. |

/// info | Informação

No Pydantic v1, o método que era chamado `.dict()` e foi descontinuado (mas ainda suportado) no Pydantic v2. Agora, deve-se usar o método `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` a partir do Pydantic v2.

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Isso gera um `dict` com apenas os dados definidos ao criar o modelo `item`, excluindo os valores padrão.

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Aqui definimos a configuração `env_file` dentro da sua classe `Settings` do Pydantic e definimos o valor como o nome do arquivo dotenv que queremos usar.

/// note | Nota

Antes do FastAPI 0.108.0, Starlette 0.29.0, `name` era o primeiro parâmetro.

Além disso, em versões anteriores, o objeto `request` era passado como parte dos pares chave-valor no "context" dict para o Jinja2.

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/// tip | Dica

Ao declarar `response_class=HTMLResponse`, a documentação entenderá que a resposta será HTML.

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/// note | Detalhes Técnicos

E então você pode definir cookies nesse objeto de resposta *temporário*.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py39.py hl[1, 8:9] *}

Em seguida, você pode retornar qualquer objeto que precise, como normalmente faria (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc).

E se você declarou um `response_model`, ele ainda será usado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também.

## Corpos de `dict`s arbitrários { #bodies-of-arbitrary-dicts }

Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.

/// tip | Dica

No próximo capítulo, você verá uma implementação realmente segura, com hash de senha e tokens <abbr title="JSON Web Tokens">JWT</abbr>.

Mas, por enquanto, vamos nos concentrar nos detalhes específicos de que precisamos.

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{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}

/// tip | Dica

E uma subclasse de `APIRoute` para usar essa classe de requisição personalizada.

### Criar uma classe `GzipRequest` personalizada { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Dica

Isso é um exemplo de brincadeira para demonstrar como funciona, se você precisar de suporte para Gzip, você pode usar o [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware){.internal-link target=_blank} fornecido.

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{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}

/// info | Informação

No Pydantic v1 o método se chamava `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda é suportado) no Pydantic v2, e renomeado para `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` se puder usar o Pydantic v2.

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