* @return The message manager.
     */
    public static MessageManager getMessageManager() {
        return getComponent(MESSAGE_MANAGER);
    }

    /**
     * Gets the dictionary manager component.
     * @return The dictionary manager.
     */
    public static DictionaryManager getDictionaryManager() {
        return getComponent(DICTIONARY_MANAGER);
    }

    /**
     * Gets the data service component.

@GwtCompatible
public final class Comparators {
  private Comparators() {}

  /**
   * Returns a new comparator which sorts iterables by comparing corresponding elements pairwise
   * until a nonzero result is found; imposes "dictionary order." If the end of one iterable is
   * reached, but not the other, the shorter iterable is considered to be less than the longer one.

#### Pydantics `.model_dump()` { #pydantics-model-dump }

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

Pydantic-Modelle haben eine `.model_dump()`-Methode, die ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> mit den Daten des Modells zurückgibt.

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

```Python

            """
        ),
    ] = None,
    init_oauth: Annotated[
        Optional[dict[str, Any]],
        Doc(
            """
            A dictionary with Swagger UI OAuth2 initialization configurations.
            """
        ),
    ] = None,
    swagger_ui_parameters: Annotated[
        Optional[dict[str, Any]],
        Doc(
            """

* Das CLI
* Das Kommandozeileninterface

* der Server
* der Client

* der Cloudanbieter
* der Clouddienst

* die Entwicklung
* die Entwicklungsphasen

* das Dict
* das Dictionary
* die Enumeration
* das Enum
* das Enum-Member

* der Encoder
* der Decoder
* kodieren
* dekodieren

* die Exception
* werfen

* der Ausdruck
* die Anweisung

Diese zusätzlichen Informationen werden unverändert zum für dieses Modell ausgegebenen **JSON-Schema** hinzugefügt und in der API-Dokumentation verwendet.

    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info | Info

`**second_user_data` bedeutet:

Nimm die Schlüssel-Wert-Paare des `second_user_data` <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dicts</abbr> und übergebe sie direkt als Schlüsselwort-Argumente. Äquivalent zu: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

///

* Einen optionalen Query-Parameter `skip`, der ein `int` ist und standardmäßig `0` ist.
* Einen optionalen Query-Parameter `limit`, der ein `int` ist und standardmäßig `100` ist.

Und dann wird einfach ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> zurückgegeben, welches diese Werte enthält.

/// info | Info

    """

    def __init__(
        self,
        *,
        flows: Annotated[
            Union[OAuthFlowsModel, dict[str, dict[str, Any]]],
            Doc(
                """
                The dictionary of OAuth2 flows.
                """
            ),
        ] = OAuthFlowsModel(),
        scheme_name: Annotated[
            Optional[str],
            Doc(
                """

#### A Random Item { #a-random-item }

With `data.items()` we get an <abbr title="Something we can iterate on with a for loop, like a list, set, etc.">iterable object</abbr> with tuples containing the key and value for each dictionary item.

We convert this iterable object into a proper `list` with `list(data.items())`.