DefaultToolchain toolchain = newDefaultToolchain(model);
        toolchain.addProvideToken("name", RequirementMatcherFactory.createExactMatcher("Jane Doe"));

        assertFalse(toolchain.matchesRequirements(Collections.singletonMap("name", "John Doe")));
        verify(logger).debug("Toolchain {} doesn't match required property: {}", toolchain, "name");
    }

    @Test
    void testEquals() {

```

& ⤴️ 👥 🤙:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

👥 🔜 ✔️ `dict` ⏮️ 💽 🔢 `user_dict` (⚫️ `dict` ↩️ Pydantic 🏷 🎚).

& 🚥 👥 🤙:

```Python
print(user_dict)
```

👥 🔜 🤚 🐍 `dict` ⏮️:

```Python
{
    'username': 'john',
    'password': 'secret',
    'email': 'john.doe@example.com',
    'full_name': None,
}

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="john.doe@example.com")
```

and then we call:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

we now have a `dict` with the data in the variable `user_dict` (it's a `dict` instead of a Pydantic model object).

        String jwtClaim =
                "{\"email\":\"******@****.***\",\"sub\":\"1234567890\",\"name\":\"John Doe\",\"groups\":[\"group1\",\"group2\"]}";

        // Execute
        authenticator.parseJwtClaim(jwtClaim, attributes);

        // Verify
        assertEquals("1234567890", attributes.get("sub"));
        assertEquals("John Doe", attributes.get("name"));

        // Check groups array

Os modelos Pydantic possuem um método `.dict()` que retorna um `dict` com os dados do modelo.

Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como:

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

e depois chamarmos:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

agora temos um `dict` com os dados na variável `user_dict` (é um `dict` em vez de um objeto de modelo Pydantic).

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="john.doe@example.com")
```

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

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

`user_in`은 Pydantic 모델 클래스인 `UserIn`입니다.

Pydantic 모델은 모델 데이터를 포함한 `dict`를 반환하는 `.dict()` 메서드를 제공합니다.

따라서, 다음과 같이 Pydantic 객체 `user_in`을 생성할 수 있습니다:

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

그 다음, 다음과 같이 호출합니다:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

이제 변수 `user_dict`에 데이터가 포함된 `dict`를 가지게 됩니다(이는 Pydantic 모델 객체가 아닌 `dict`입니다).

그리고 다음과 같이 호출하면:

```Python

`user_in`は`UserIn`クラスのPydanticモデルです。

Pydanticモデルには、モデルのデータを含む`dict`を返す`.dict()`メソッドがあります。

そこで、以下のようなPydanticオブジェクト`user_in`を作成すると:

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

そして呼び出すと:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

これで変数`user_dict`のデータを持つ`dict`ができました。（これはPydanticモデルのオブジェクトの代わりに`dict`です）。

そして呼び出すと:

```Python
print(user_dict)

Los modelos Pydantic tienen un método `.dict()` que devuelve un `dict` con los datos del modelo.

Así que, si creamos un objeto Pydantic `user_in` como:

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

y luego llamamos a:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

ahora tenemos un `dict` con los datos en la variable `user_dict` (es un `dict` en lugar de un objeto modelo Pydantic).

### 🤚 👆 👍 👩‍💻 💽

🔜 ⚙️ 🛠️ `GET` ⏮️ ➡ `/users/me`.

👆 🔜 🤚 👆 👩‍💻 📊, 💖:

```JSON
{
  "username": "johndoe",
  "email": "******@****.***",
  "full_name": "John Doe",
  "disabled": false,
  "hashed_password": "fakehashedsecret"
}
```

<img src="/img/tutorial/security/image06.png">

🚥 👆 🖊 🔒 ℹ &amp; ⏏, &amp; ⤴️ 🔄 🎏 🛠️ 🔄, 👆 🔜 🤚 🇺🇸🔍 4️⃣0️⃣1️⃣ ❌: