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

seria equivalente a:

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

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

Então, obtemos um modelo Pydantic a partir dos dados em outro modelo Pydantic.

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


!!! tip "Dica"
    Ao declarar `response_class=HTMLResponse`, a documentação entenderá que a resposta será HTML.


!!! note "Detalhes Técnicos"
    Você também poderia usar `from starlette.templating import Jinja2Templates`.

Aber so können wir uns besser auf die Funktionsweise des **Dependency Injection** Systems konzentrieren.

### Erstellen Sie eine Abhängigkeit (<abbr title="Das von dem abhängt, die zu verwendende Abhängigkeit">„Dependable“</abbr>)

Konzentrieren wir uns zunächst auf die Abhängigkeit - die Dependency.

Es handelt sich einfach um eine Funktion, die die gleichen Parameter entgegennimmt wie eine *Pfadoperation-Funktion*:

Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic.

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

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

Anschließend können Sie wie gewohnt jedes gewünschte Objekt zurückgeben (ein `dict`, ein Datenbankmodell, usw.).

Und wenn Sie ein `response_model` deklariert haben, wird es weiterhin zum Filtern und Konvertieren des von Ihnen zurückgegebenen Objekts verwendet.

### `Body` com vários `examples`

Alternativamente ao único `example`, você pode passar `examples` usando um `dict` com **vários examples**, cada um com informações extras que serão adicionadas no **OpenAPI** também.

As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.

Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Pequena descrição do exemplo.

# Lifespan-Events

Sie können Logik (Code) definieren, die ausgeführt werden soll, bevor die Anwendung **hochfährt**. Dies bedeutet, dass dieser Code **einmal** ausgeführt wird, **bevor** die Anwendung **beginnt, Requests entgegenzunehmen**.

Möchten Sie nur ein `str` haben? Oder nur ein `dict`? Oder direkt eine Instanz eines Modells einer Datenbank-Klasse? Es funktioniert alles auf die gleiche Weise.

Sie haben eigentlich keine Benutzer, die sich bei Ihrer Anwendung anmelden, sondern Roboter, Bots oder andere Systeme, die nur über einen Zugriffstoken verfügen? Auch hier funktioniert alles gleich.

Sie müssten beispielsweise einem Client sagen:

* Dass er nicht die notwendigen Berechtigungen hat, eine Aktion auszuführen.
* Dass er zu einer Ressource keinen Zugriff hat.
* Dass die Ressource, auf die er zugreifen möchte, nicht existiert.
* usw.

* A variável `items_s` é um `set`, e cada um de seus itens é do tipo `bytes`.

#### `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`:

```Python hl_lines="1 4"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial008.py!}
```

Isso significa que: