* If you are in a Python version lower than 3.9, import their equivalent version from the `typing` module
* Pass the internal type(s) as "type parameters" using square brackets: `[` and `]`

In Python 3.9 it would be:

```Python
my_list: list[str]
```

In versions of Python before 3.9, it would be:

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

Ниже изложена основная идея того, как могут выглядеть эти модели с полями для паролей, а также описаны места, где они используются:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

### 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.

Hier der generelle Weg, wie die Modelle mit ihren Passwort-Feldern aussehen könnten, und an welchen Orten sie verwendet werden würden.

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

/// info

In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie deprecated (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.

이를 위해 표준 Python의 `typing.List`를 사용하세요(또는 Python 3.9 이상에서는 단순히 `list`를 사용할 수 있습니다):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}


## 임의의 `dict` 응답

Pydantic 모델을 사용하지 않고, 키와 값의 타입만 선언하여 평범한 임의의 `dict`로 응답을 선언할 수도 있습니다.

이는 Pydantic 모델에 필요한 유효한 필드/속성 이름을 사전에 알 수 없는 경우에 유용합니다.

이 경우, `typing.Dict`를 사용할 수 있습니다(또는 Python 3.9 이상에서는 단순히 `dict`를 사용할 수 있습니다):

Por exemplo, `dependency_c` pode depender de `dependency_b`, e `dependency_b` depender de `dependency_a`:

//// tab | python 3.9+

```python hl_lines="6  14  22"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py!}
```

////

//// tab | python 3.8+

```python hl_lines="5  13  21"

        + "'round':4,"
        + "'lastSaved':1367702411696,"
        + "'dateStarted':1367702378785,"
        + "'players':["
        + "{'name':'" + player1 + "','history':[10,8,6,7,8],'color':-13388315,'total':39},"
        + "{'name':'" + player2 + "','history':[6,10,5,10,10],'color':-48060,'total':41}"
        + "]}";
  }

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    PostExample example = new PostExample();

## Múltiples modelos

Aquí tienes una idea general de cómo podrían ser los modelos con sus campos de contraseña y los lugares donde se utilizan:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

/// info | Información

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

## Lista de modelos

Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.

Para isso, use o padrão Python `typing.List` (ou simplesmente `list` no Python 3.9 e superior):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004.py hl[1,20] *}

## Resposta com `dict` arbitrário

//// tab | Python 3.10+

En Python 3.9 o superior, `Annotated` es parte de la biblioteca estándar, así que puedes importarlo desde `typing`.

```Python hl_lines="1  3"
{!> ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.8+

En versiones de Python por debajo de 3.9 importas `Annotated` desde `typing_extensions`.

    weakHashLength32WithSeeds(bytes, offset + length - 64, length, y, v);
    weakHashLength32WithSeeds(bytes, offset + length - 32, length * K1, K0, w);
    z += shiftMix(v[1]) * K1;
    x = rotateRight(z + x, 39) * K1;
    y = rotateRight(y, 33) * K1;

    // Decrease length to the nearest multiple of 64, and operate on 64-byte chunks.
    length = (length - 1) & ~63;
    do {