/Isaac.Newton-Opticks.txt.bz2", "src/compress/bzip2/testdata/e.txt.bz2", "src/compress/bzip2/testdata/fail-issue5747.bz2", "src/compress/bzip2/testdata/pass-random1.bin", "src/compress/bzip2/testdata/pass-random1.bz2", "src/compress/bzip2/testdata/pass-random2.bin", "src/compress/bzip2/testdata/pass-random2.bz2", "src/compress/bzip2/testdata/pass-sawtooth.bz2", "src/compress/bzip2/testdata/random.data.bz2", "src/compress/flate/", "src/compress/flate/deflate.go", "src/compress/flate/deflate_test.go",...

Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic).

Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.

---

Outro caso útil é quando você deseja ter chaves de outro tipo, por exemplo, `int`.

É isso que vamos ver aqui.

Neste caso, você aceitaria qualquer `dict`, desde que tenha chaves` int` com valores `float`:

/// tip | Consejo

Las siguientes secciones **no son necesariamente "avanzadas"**.

Y es posible que para tu caso de uso, la solución esté en una de ellas.

///

## Lee primero el Tutorial

		if err != nil && !isErrObjectNotFound(err) {
			t.Log(oi)
			t.Errorf("Test %d: %s:  Expected to pass, but failed with: <ERROR> %s", i+1, instanceType, err)
			continue
		}

		result, err := obj.ListObjects(context.Background(), testCase.bucketName, "", "", "", 1000)
		if err != nil {
			t.Errorf("Test %d: %s:  Expected to pass, but failed with: <ERROR> %s", i+1, instanceType, err.Error())
			continue
		}

        private boolean resolveCalled = false;
        private Class<?> lastCredentialType;
        private Function<?, ?> lastFunction;

        public TestLoginCredentialResolver() {
            super(null); // Pass null since we're mocking
        }

        @Override
        public <CREDENTIAL extends LoginCredential> void resolve(final Class<CREDENTIAL> credentialType,

	data := SerializerStruct{
		Name:            []byte("jinzhu"),
		Roles:           []string{"r1", "r2"},
		Contracts:       map[string]interface{}{"name": "jinzhu", "age": 10},
		EncryptedString: EncryptedString("pass"),
		CreatedTime:     createdAt.Unix(),
		UpdatedTime:     &updatedAt,
		JobInfo: Job{
			Title:    "programmer",
			Number:   9920,
			Location: "Kenmawr",
			IsIntern: false,
		},

Mais à un moment donné, il n'y avait pas d'autre option que de créer quelque chose qui offre toutes ces fonctionnalités, en prenant les meilleures idées des outils précédents, et en les combinant de la meilleure façon possible, en utilisant des fonctionnalités du langage qui n'étaient même pas disponibles auparavant (annotations de type pour Python 3.6+).

</blockquote>

## Recherche

    'email': '******@****.***',
    'full_name': None,
}
```

#### Unpacking a `dict` { #unpacking-a-dict }

If we take a `dict` like `user_dict` and pass it to a function (or class) with `**user_dict`, Python will "unpack" it. It will pass the keys and values of the `user_dict` directly as key-value arguments.

So, continuing with the `user_dict` from above, writing:

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

# Implantação

A implantação de uma aplicação **FastAPI** é relativamente simples.

Existem várias maneiras para fazer isso, dependendo do seu caso específico e das ferramentas que você utiliza.

### Faite en python moderne

Tout est basé sur la déclaration de type standard de **Python 3.8** (grâce à Pydantic). Pas de nouvelles syntaxes à apprendre. Juste du Python standard et moderne.

Si vous souhaitez un rappel de 2 minutes sur l'utilisation des types en Python (même si vous ne comptez pas utiliser FastAPI), jetez un oeil au tutoriel suivant: [Python Types](python-types.md){.internal-link target=_blank}.