Da wir im obigen Beispiel `user_dict` von `user_in.model_dump()` bekommen haben, wäre dieser Code:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```

gleichwertig zu:

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```

                stars=repo.stargazers_count,
                owner_login=repo.owner.login,
                owner_html_url=repo.owner.html_url,
            )
        )
    data = [repo.model_dump() for repo in final_repos]

    # Local development
    # repos_path = Path("../docs/en/data/topic_repos.yml")
    repos_path = Path("./docs/en/data/topic_repos.yml")

):
    hero_db = session.get(Hero, hero_id)
    if not hero_db:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Hero not found")
    hero_data = hero.model_dump(exclude_unset=True)
    hero_db.sqlmodel_update(hero_data)
    session.add(hero_db)
    session.commit()
    session.refresh(hero_db)
    return hero_db


@app.delete("/heroes/{hero_id}")

#### 다른 모델 데이터로 새 Pydantic 모델 생성 { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }

위의 예제에서 `user_in.model_dump()`로부터 `user_dict`를 생성한 것처럼, 아래 코드는:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```

다음과 동일합니다:

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```

...왜냐하면 `user_in.model_dump()`는 `dict`이며, 이를 `**`로 Python이 "언팩(unpack)"하도록 하여 `UserInDB`에 전달하기 때문입니다.

def fake_password_hasher(raw_password: str):
    return "supersecret" + raw_password


def fake_save_user(user_in: UserIn):
    hashed_password = fake_password_hasher(user_in.password)
    user_in_db = UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
    print("User saved! ..not really")
    return user_in_db


@app.post("/user/", response_model=UserOut)
async def create_user(user_in: UserIn):

```

#### 別のモデルの内容からつくるPydanticモデル { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }

上述の例では`user_in.model_dump()`から`user_dict`をこのコードのように取得していますが:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```

これは以下と同等です:

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```

...なぜなら`user_in.model_dump()`は`dict`であり、`**`を付与して`UserInDB`を渡してPythonに「展開」させているからです。

そこで、別のPydanticモデルのデータからPydanticモデルを取得します。

        raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid X-Token header")
    if item.id in fake_db:
        raise HTTPException(status_code=409, detail="Item already exists")
    fake_db[item.id] = item.model_dump()

### Использование параметра `exclude_unset` в Pydantic { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

Если вы хотите получать частичные обновления, очень полезно использовать параметр `exclude_unset` в `.model_dump()` модели Pydantic.

Например, `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

В результате будет сгенерирован `dict`, содержащий только те данные, которые были заданы при создании модели `item`, без учета значений по умолчанию.

### Використання параметра `exclude_unset` у Pydantic { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

Якщо Ви хочете отримувати часткові оновлення, дуже корисно використовувати параметр `exclude_unset` у `.model_dump()` моделі Pydantic.

Наприклад: `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

Це згенерує `dict` лише з тими даними, які були встановлені під час створення моделі `item`, виключаючи значення за замовчуванням.

///

### Usando o parâmetro `exclude_unset` do Pydantic { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

Se você quiser receber atualizações parciais, é muito útil usar o parâmetro `exclude_unset` no `.model_dump()` do modelo do Pydantic.

Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

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