error string // Empty means no error.
}

var badExprTests = []badExprTest{
	{"0/0", "division by zero"},
	{"3/0", "division by zero"},
	{"(1<<63)/0", "divide of value with high bit set"},
	{"3%0", "modulo by zero"},
	{"(1<<63)%0", "modulo of value with high bit set"},
	{"3<<-4", "negative left shift count"},
	{"3<<(1<<63)", "negative left shift count"},
	{"3>>-4", "negative right shift count"},
	{"3>>(1<<63)", "negative right shift count"},

## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.

Tudo isso, aninhado arbitrariamente.

### Defina um sub-modelo

Por exemplo, nós podemos definir um modelo `Image`:

```Python hl_lines="9-11"

!function(a,b){"function"==typeof define&&define.amd?define(["jquery"],function(a){return b(a)}):"object"==typeof module&&module.exports?module.exports=b(require("jquery")):b(a.jQuery)}(this,function(a){!function(a,b){"use strict";a.formUtils.registerLoadedModule("lang/it"),a(b).bind("validatorsLoaded",function(){a.formUtils.LANG={errorTitle:"Impossibile inviare il modulo!",requiredField:"Campo obbligatorio",requiredFields:"Non sono stati compilati tutti i campi richiesti",badTime:"L'ora scelta...

///

## **FastAPI** utilitários

**FastAPI** fornece várias ferramentas para cada um desses esquemas de segurança no módulo `fastapi.security` que simplesmente usa esses mecanismos de segurança.

Nos próximos capítulos você irá ver como adicionar segurança à sua API usando essas ferramentas disponibilizadas pelo **FastAPI**.

```

Aqui nós estamos simulando a *inicialização* custosa do carregamento do modelo colocando a (falsa) função de modelo no dicionário com modelos de _machine learning_ antes do `yield`. Este código será executado **antes** da aplicação **começar a receber requisições**, durante a *inicialização*.

 ╭─ <font color="#8AE234"><b>Python module file</b></font> ─╮
 │                      │
 │  🐍 main.py          │
 │                      │
 ╰──────────────────────╯

<font color="#3465A4">INFO    </font> Importing module <font color="#4E9A06">main</font>
<font color="#3465A4">INFO    </font> Found importable FastAPI app

Então, a seção:

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

vai executar.

---

Isso não acontecerá se você importar esse módulo (arquivo).

Então, se você tiver outro arquivo `importer.py` com:

```Python
from myapp import app

# Mais um pouco de código
```

      assertEquivalent(expectedResult, collector.finisher().apply(finalAccum));
    }
  }

  private void assertEquivalent(R expected, R actual) {
    assertTrue(
        "Expected " + expected + " got " + actual + " modulo equivalence " + equivalence,
        equivalence.test(expected, actual));
  }

/// info | "Informação"

Observe que o `TestClient` recebe dados que podem ser convertidos para JSON, não para modelos Pydantic.

Se você tiver um modelo Pydantic em seu teste e quiser enviar seus dados para o aplicativo durante o teste, poderá usar o `jsonable_encoder` descrito em [Codificador compatível com JSON](encoder.md){.internal-link target=_blank}.

///

<img src="/img/tutorial/security/image12.png">

## Verifique o usuário

Aqui está um exemplo mais completo.

Utilize uma dependência para verificar se o usuário e a senha estão corretos.

Para isso, utilize o módulo padrão do Python <a href="https://docs.python.org/3/library/secrets.html" class="external-link" target="_blank">`secrets`</a> para verificar o usuário e senha.