The same as when declaring query parameters, when a model attribute has a default value, it is not required. Otherwise, it is required. Use `None` to make it just optional.

For example, this model above declares a JSON "`object`" (or Python `dict`) like:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

/// info | Información

En Pydantic v1 el método se llamaba `.dict()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_dump()`.

Los ejemplos aquí usan `.dict()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` en su lugar si puedes usar Pydantic v2.

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/// info | Información

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### Pydantic v1 e v2 na mesma aplicação { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }

Não é suportado pelo Pydantic ter um modelo do Pydantic v2 com campos próprios definidos como modelos do Pydantic v1, ou vice-versa.

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Not Supported"
        direction TB
        subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
            V1Field["Pydantic v1 Model"]
        end

В Pydantic v1 метод назывался `.dict()`, в Pydantic v2 он помечен как устаревший (но всё ещё поддерживается) и переименован в `.model_dump()`.

В примерах здесь используется `.dict()` для совместимости с Pydantic v1, но если вы используете Pydantic v2, следует использовать `.model_dump()`.

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### Про `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict }

#### `.dict()` из Pydantic { #pydantics-dict }

No Pydantic v1 o método se chamava `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda é suportado) no Pydantic v2 e renomeado para `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` por compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` se puder usar o Pydantic v2.

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### Sobre `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict }

#### O `.dict()` do Pydantic { #pydantics-dict }

    schemas: Optional[dict[str, Union[Schema, Reference]]] = None
    responses: Optional[dict[str, Union[Response, Reference]]] = None
    parameters: Optional[dict[str, Union[Parameter, Reference]]] = None
    examples: Optional[dict[str, Union[Example, Reference]]] = None
    requestBodies: Optional[dict[str, Union[RequestBody, Reference]]] = None
    headers: Optional[dict[str, Union[Header, Reference]]] = None

@app.get("/by-alias/dict", response_model=Model)
def by_alias_dict():
    return {"alias": "Foo"}


@app.get("/by-alias/model", response_model=Model)
def by_alias_model():
    return Model(alias="Foo")


@app.get("/by-alias/list", response_model=list[Model])
def by_alias_list():
    return [{"alias": "Foo"}, {"alias": "Bar"}]


@app.get("/no-alias/dict", response_model=ModelNoAlias)

    items: list[dict[str, Any]]
    metadata: dict[str, Any]


class LargeOut(BaseModel):
    items: list[dict[str, Any]]
    metadata: dict[str, Any]


app = FastAPI()


@app.post("/sync/validated", response_model=ItemOut)
def sync_validated(item: ItemIn, dep: Annotated[int, Depends(dep_b)]):
    return ItemOut(name=item.name, value=item.value, dep=dep)


@app.get("/sync/dict-no-response-model")

/// info | 정보

Pydantic v1에서는 해당 메서드가 `.dict()`로 불렸으며, Pydantic v2에서는 `.model_dump()`로 이름이 변경되었습니다. `.dict()`는 여전히 지원되지만 더 이상 권장되지 않습니다.

여기에서 사용하는 예제는 Pydantic v1과의 호환성을 위해 `.dict()`를 사용하지만, Pydantic v2를 사용할 수 있다면 `.model_dump()`를 사용하는 것이 좋습니다.

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### `**user_in.dict()` 에 대하여

#### Pydantic의 `.dict()`

`user_in`은 Pydantic 모델 클래스인 `UserIn`입니다.

Pydantic 모델은 모델 데이터를 포함한 `dict`를 반환하는 `.dict()` 메서드를 제공합니다.

def _remap_definitions_and_field_mappings(
    *,
    model_name_map: ModelNameMap,
    definitions: dict[str, Any],
    field_mapping: dict[
        tuple[ModelField, Literal["validation", "serialization"]], JsonSchemaValue
    ],
) -> tuple[
    dict[tuple[ModelField, Literal["validation", "serialization"]], JsonSchemaValue],
    dict[str, Any],
]:
    old_name_to_new_name_map = {}
    for field_key, schema in field_mapping.items():