*
   * <p>Why <i>not</i> just add {@code SuppressWarnings}? The problem is that this method is
   * typically useful for {@code return} statements. That leaves the code with two options: Either
   * add the suppression to the whole method (which turns off checking for a large section of code),
   * or extract a variable, and put the suppression on that. However, a local variable typically

      Arrays.asList((Integer) null, null, null, null);

  /*
   * Both of these fields *are* immutable/constant. They don't use the type ImmutableList because
   * they need to behave slightly differently.
   */
  @SuppressWarnings("ConstantCaseForConstants")
  private static final List<Integer> UNDERREPORTING_SIZE_LIST;

  @SuppressWarnings("ConstantCaseForConstants")

}
```

#### Desembrulhando um `dict` { #unpacking-a-dict }

Se tomarmos um `dict` como `user_dict` e passarmos para uma função (ou classe) com `**user_dict`, o Python irá "desembrulhá-lo". Ele passará as chaves e valores do `user_dict` diretamente como argumentos chave-valor.

Então, continuando com o `user_dict` acima, escrevendo:

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

Resultaria em algo equivalente a:

```Python

* `Field(primary_key=True)` informa ao SQLModel que o `id` é a **chave primária** no banco de dados SQL (você pode aprender mais sobre chaves primárias SQL na documentação do SQLModel).

   questions. Those who are asked should be responsive and helpful.

 * **Step down considerately**: Members of every project come and go. When somebody leaves or
   disengages from the project, they should make it known and take the proper steps to ensure that
   others can pick up where they left off.

    assertEquals(1, Queues.newLinkedBlockingQueue(1).remainingCapacity());
    assertEquals(11, Queues.newLinkedBlockingQueue(11).remainingCapacity());
  }

  /** Checks that #drain() invocations behave correctly for a drained (empty) queue. */
  private void assertDrained(BlockingQueue<Object> q) {
    assertThat(q.peek()).isNull();
    assertInterruptibleDrained(q);
    assertUninterruptibleDrained(q);
  }

## Retorno Adicional com `model` { #additional-response-with-model }

Você pode fornecer o parâmetro `responses` aos seus *decoradores de caminho*.

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}

#### Sobre `**user_dict` { #about-user-dict }

`UserInDB(**user_dict)` significa:

*Passe as chaves e valores de `user_dict` diretamente como argumentos de valor-chave, equivalente a:*

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],

        assertEquals("@", nc.getName());
        // Password is null, so callback is not set (remains null)
        assertNull(pc.getPassword());
    }

    @Test
    @DisplayName("handle: null password leaves PasswordCallback unset")
    void testHandleWithNullPasswordDoesNotSet() throws Exception {
        // Spy to override getPasswordAsCharArray() to return null

Neste caso, o **FastAPI** perceberá que existe mais de um parâmetro de corpo na função (dois parâmetros que são modelos Pydantic).

Então, ele usará o nome dos parâmetros como chaves (nome dos campos) no corpo, e espera um corpo como:

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",
        "description": "The pretender",
        "price": 42.0,
        "tax": 3.2
    },
    "user": {