{"title": "Full Name", "type": "string"}
                        ),
                    },
                },
                "UserIn": {
                    "title": "UserIn",
                    "required": ["username", "password", "email"],
                    "type": "object",
                    "properties": {

                            "items": {"$ref": "#/components/schemas/ValidationError"},
                        }
                    },
                },
                "UserIn": {
                    "title": "UserIn",
                    "required": ["username", "email", "password"],
                    "type": "object",
                    "properties": {

                            {"title": "Full Name", "type": "string"}
                        ),
                    },
                },
                "UserIn": {
                    "title": "UserIn",
                    "required": ["username", "password", "email"],
                    "type": "object",
                    "properties": {

                            "items": {"$ref": "#/components/schemas/ValidationError"},
                        }
                    },
                },
                "UserIn": {
                    "title": "UserIn",
                    "required": ["username", "email", "password"],
                    "type": "object",
                    "properties": {

    ```

### Про `**user_in.dict()`

#### `.dict()` из Pydantic

`user_in` - это Pydantic-модель класса `UserIn`.

У Pydantic-моделей есть метод `.dict()`, который возвращает `dict` с данными модели.

Поэтому, если мы создадим Pydantic-объект `user_in` таким способом:

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

и затем вызовем:

```Python

`BaseUser` has the base fields. Then `UserIn` inherits from `BaseUser` and adds the `password` field, so, it will include all the fields from both models.

We annotate the function return type as `BaseUser`, but we are actually returning a `UserIn` instance.

### About `**user_in.dict()`

#### Pydantic's `.dict()`

`user_in` is a Pydantic model of class `UserIn`.

Pydantic models have a `.dict()` method that returns a `dict` with the model's data.

So, if we create a Pydantic object `user_in` like:

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

and then we call:

```Python

    {!> ../../../docs_src/extra_models/tutorial001.py!}
    ```

### `**user_in.dict()` 简介

#### Pydantic 的 `.dict()`

`user_in` 是类 `UserIn` 的 Pydantic 模型。

Pydantic 模型支持 `.dict()` 方法，能返回包含模型数据的**字典**。

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.dict()
```

`BaseUser` verfügt über die Basis-Felder. Dann erbt `UserIn` von `BaseUser` und fügt das Feld `Passwort` hinzu, sodass dass es nun alle Felder beider Modelle hat.

Wir annotieren den Funktionsrückgabetyp als `BaseUser`, geben aber tatsächlich eine `UserIn`-Instanz zurück.

### Über `**user_in.dict()`

#### Pydantic's `.dict()`

`user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.

Pydantic-Modelle haben eine `.dict()`-Methode, die ein `dict` mit den Daten des Modells zurückgibt.

Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:

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

und wir rufen seine `.dict()`-Methode auf: