#### Desembrulhando um `dict` { #unpacking-a-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(

{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}

Nesse caso, a função de manipulador do evento `startup` inicializará os itens do "banco de dados" (apenas um `dict`) com alguns valores.

Você pode adicionar mais de uma função de manipulador de eventos.

E sua aplicação não começará a receber requisições até que todos os manipuladores de eventos `startup` sejam concluídos.

    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info | Información

`**second_user_data` significa:

Pasa las claves y valores del dict `second_user_data` directamente como argumentos de clave-valor, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

///

### Soporte del editor { #editor-support }

        * En requests, se leerá una list, eliminando duplicados y convirtiéndola en un `set`.
        * En responses, el `set` se convertirá en una `list`.
        * El esquema generado especificará que los valores del `set` son únicos (usando `uniqueItems` de JSON Schema).
* `bytes`:
    * `bytes` estándar de Python.
    * En requests y responses se tratará como `str`.

Podemos **atualizar um hero**. Para isso, usamos uma operação HTTP `PATCH`.

E no código, obtemos um `dict` com todos os dados enviados pelo cliente, **apenas os dados enviados pelo cliente**, excluindo quaisquer valores que estariam lá apenas por serem os valores padrão. Para fazer isso, usamos `exclude_unset=True`. Este é o truque principal. 🪄

Em seguida, usamos `hero_db.sqlmodel_update(hero_data)` para atualizar o `hero_db` com os dados de `hero_data`.

Quando você retorna um `Response` diretamente, como no exemplo acima, ele será retornado diretamente.

Ele não será serializado com um modelo, etc.

Garanta que ele tenha toda informação que você deseja, e que os valores sejam um JSON válido (caso você esteja usando `JSONResponse`).

///

/// note | Detalhes Técnicos

Você também pode utilizar `from starlette.responses import JSONResponse`.

A função não retorna um grande `str` contendo os dados no formato JSON (como uma string). Mas sim, retorna uma estrutura de dados padrão do Python (por exemplo, um `dict`) com valores e subvalores compatíveis com JSON.

/// note | Nota

`jsonable_encoder` é realmente usado pelo **FastAPI** internamente para converter dados. Mas também é útil em muitos outros cenários.

```

#### Desempaquetando un `dict` { #unpacking-a-dict }

Si tomamos un `dict` como `user_dict` y lo pasamos a una función (o clase) con `**user_dict`, Python lo "desempaquetará". Pasará las claves y valores del `user_dict` directamente como argumentos clave-valor.

Así que, continuando con el `user_dict` anterior, escribir:

```Python
UserInDB(**user_dict)
```

sería equivalente a algo como:

```Python
UserInDB(

        * Nas requisições, uma lista será lida, eliminando duplicadas e convertendo-a em um `set`.
        * Nas respostas, o `set` será convertido para uma `list`.
        * O esquema gerado vai especificar que os valores do `set` são únicos (usando o `uniqueItems` do JSON Schema).
* `bytes`:
    * O `bytes` padrão do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como uma `str`.

{!../../docs_src/templates/templates/item.html!}
```

### Valores de contexto do template { #template-context-values }

No código HTML que contém:

{% raw %}

```jinja
Item ID: {{ id }}
```

{% endraw %}

...aparecerá o `id` obtido do "context" `dict` que você passou:

```Python
{"id": id}
```

Por exemplo, dado um ID de valor `42`, aparecerá:

```html
Item ID: 42
```