full_name: str | None = None


class UserIn(UserBase):
    password: str


class UserOut(UserBase):
    pass


class UserInDB(UserBase):
    hashed_password: str


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)

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):
    user_saved = fake_save_user(user_in)

cluster now additionally requests a token with the  "userinfo.email" scope. This way, users can write ClusterRoleBindings/RoleBindings with the email address of the service account directly. (This is a breaking change if the numeric uniqueIDs of the Google service accounts were being used in RBAC role bindings. The behavior can be overridden by explicitly specifying the scope values as comma-separated string in the "users[*].config.scopes" field in the KUBECONFIG file.) This way, users can now  set a Google...

### Про `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }

#### `.model_dump()` у Pydantic { #pydantics-model-dump }

`user_in` - це модель Pydantic класу `UserIn`.

Моделі Pydantic мають метод `.model_dump()`, який повертає `dict` з даними моделі.

Отже, якщо ми створимо об’єкт Pydantic `user_in` так:

```Python

Como en el ejemplo anterior obtuvimos `user_dict` de `user_in.model_dump()`, este código:

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

sería equivalente a:

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

...porque `user_in.model_dump()` es un `dict`, y luego hacemos que Python lo "desempaquete" al pasarlo a `UserInDB` con el prefijo `**`.

Yukarıdaki örnekte `user_dict`'i `user_in.model_dump()` ile elde ettiğimiz için, şu kod:

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

şuna eşdeğerdir:

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

...çünkü `user_in.model_dump()` bir `dict` döndürür ve biz de bunu `UserInDB`'ye `**` önekiyle vererek Python'ın "unpack" etmesini sağlarız.

### Про `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }

#### `.model_dump()` из Pydantic { #pydantics-model-dump }

`user_in` — это Pydantic-модель класса `UserIn`.

У Pydantic-моделей есть метод `.model_dump()`, который возвращает `dict` с данными модели.

Поэтому, если мы создадим Pydantic-объект `user_in` таким способом:

```Python

Como no exemplo acima, obtivemos o `user_dict` a partir do `user_in.model_dump()`, este código:

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

seria equivalente a:

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

...porque `user_in.model_dump()` é um `dict`, e depois fazemos o Python "desembrulhá-lo" passando-o para `UserInDB` precedido por `**`.

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())
```

... weil `user_in.model_dump()` ein `dict` ist, und dann lassen wir Python es „entpacken“, indem wir es an `UserInDB` mit vorangestelltem `**` übergeben.

### 關於 `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }

#### Pydantic 的 `.model_dump()` { #pydantics-model-dump }

`user_in` 是一個 `UserIn` 類別的 Pydantic 模型。

Pydantic 模型有 `.model_dump()` 方法，會回傳包含該模型資料的 `dict`。

因此，若我們建立一個 Pydantic 物件 `user_in` 如：

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

接著呼叫：