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

und dann aufrufen:

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

haben wir jetzt ein `dict` mit den Daten in der Variablen `user_dict` (es ist ein `dict` statt eines Pydantic-Modellobjekts).

Und wenn wir aufrufen:

```Python
print(user_dict)
```

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

mas não é chamado quando outro arquivo o importa, como em:

```Python
from myapp import app
```

#### Mais detalhes { #more-details }

Digamos que seu arquivo se chama `myapp.py`.

Se você executá-lo com:

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

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

et que nous appelons ensuite :

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

nous avons maintenant un `dict` avec les données dans la variable `user_dict` (c'est un `dict` au lieu d'un objet modèle Pydantic).

Et si nous appelons :

```Python
print(user_dict)
```

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

mais qui n'est pas appelé lorsqu'un autre fichier l'importe, comme dans :

```Python
from myapp import app
```

#### Pour davantage de détails { #more-details }

Imaginons que votre fichier s'appelle `myapp.py`.

Si vous l'exécutez avec :

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

因此，如果使用如下方式创建 Pydantic 对象 `user_in`：

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

就能以如下方式调用：

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

现在，变量 `user_dict` 中的是包含数据的 `dict`（它是 `dict`，不是 Pydantic 模型对象）。

以如下方式调用：

```Python
print(user_dict)
```

输出的就是 Python `dict`：

```Python
{
    'username': 'john',

</div>

////

## Leer Variables de Entorno en Python { #read-env-vars-in-python }

También podrías crear variables de entorno **fuera** de Python, en la terminal (o con cualquier otro método), y luego **leerlas en Python**.

Por ejemplo, podrías tener un archivo `main.py` con:

```Python hl_lines="3"
import os

name = os.getenv("MY_NAME", "World")
print(f"Hello {name} from Python")
```

/// tip | Consejo

Ключевым фактором является то, что зависимость должна быть «вызываемой».

В Python «**вызываемый**» — это всё, что Python может «вызвать», как функцию.

Так, если у вас есть объект `something` (который может и _не_ быть функцией) и вы можете «вызвать» его (выполнить) так:

```Python
something()
```

или

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

El factor clave es que una dependencia debe ser un "callable".

Un "**callable**" en Python es cualquier cosa que Python pueda "llamar" como una función.

Entonces, si tienes un objeto `something` (que podría _no_ ser una función) y puedes "llamarlo" (ejecutarlo) como:

```Python
something()
```

o

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

entonces es un "callable".

</div>

////

## Чтение переменных окружения в python { #read-env-vars-in-python }

Так же существует возможность создания переменных окружения **вне** Python, в терминале (или любым другим способом), а затем **чтения их в Python**.

Например, у вас есть файл `main.py`:

```Python hl_lines="3"
import os

name = os.getenv("MY_NAME", "World")
print(f"Hello {name} from Python")
```

/// tip | Совет

```

</div>

////

## Читання змінних оточення в Python { #read-env-vars-in-python }

Ви також можете створити змінні оточення поза Python, у терміналі (або будь-яким іншим способом), а потім зчитати їх у Python.

Наприклад, у вас може бути файл `main.py` з:

```Python hl_lines="3"
import os

name = os.getenv("MY_NAME", "World")
print(f"Hello {name} from Python")
```

/// tip | Порада