'full_name': None,
}
```

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

Si nous prenons un `dict` comme `user_dict` et que nous le passons à une fonction (ou une classe) avec `**user_dict`, Python va « déballer » ce `dict`. Il passera les clés et valeurs de `user_dict` directement comme arguments nommés.

Ainsi, en reprenant `user_dict` ci-dessus, écrire :

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

Primeiro, certifique-se de criar seu [ambiente virtual](../virtual-environments.md), ativá-lo e então instalar o pacote `pydantic-settings`:

<div class="termy">

```console
$ pip install pydantic-settings
---> 100%
```

</div>

Ele também vem incluído quando você instala os extras `all` com:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

				return cred, false, ErrAccessKeyDisabled
			}
			return cred, false, ErrInvalidAccessKeyID
		}
		cred = u.Credentials
	}

	claims, s3Err := checkClaimsFromToken(r, cred)
	if s3Err != ErrNone {
		return cred, false, s3Err
	}
	cred.Claims = claims

	owner := cred.AccessKey == globalActiveCred.AccessKey || (cred.ParentUser == globalActiveCred.AccessKey && cred.AccessKey != siteReplicatorSvcAcc)

Para estos casos, tu aplicación **FastAPI** tiene un atributo `app.dependency_overrides`, es un simple `dict`.

Para sobrescribir una dependencia para las pruebas, colocas como clave la dependencia original (una función), y como valor, tu dependencia para sobreescribir (otra función).

Y entonces **FastAPI** llamará a esa dependencia para sobreescribir en lugar de la dependencia original.

### Classes en tant que types { #classes-as-types }

Vous pouvez aussi déclarer une classe comme type d'une variable.

Disons que vous avez une classe `Person`, avec un nom :

{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[1:3] *}

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

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.

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

/// info | Informação

`File` é uma classe que herda diretamente de `Form`.

Mas lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, `File` e outros de `fastapi`, eles são, na verdade, funções que retornam classes especiais.

///

/// tip | Dica

///

## Plus d'informations { #more-info }

Pour en savoir plus sur les options, consultez la documentation de Starlette concernant :

* [La classe `WebSocket`](https://www.starlette.dev/websockets/).

La classe `Hero` est très similaire à un modèle Pydantic (en fait, en dessous, c'est réellement un modèle Pydantic).

Il y a quelques différences :

* `table=True` indique à SQLModel qu'il s'agit d'un *modèle de table*, il doit représenter une **table** dans la base SQL, ce n'est pas seulement un *modèle de données* (comme le serait n'importe quelle autre classe Pydantic classique).

Você o importa e cria uma "instância" da mesma maneira que faria com a classe `FastAPI`:

{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}

### *Operações de Rota* com `APIRouter` { #path-operations-with-apirouter }

E então você o utiliza para declarar suas *operações de rota*.

Utilize-o da mesma maneira que utilizaria a classe `FastAPI`: