## 校验 `username` 与数据形状

我们可以校验是否获取了 `username`，并抽取作用域。

然后，使用 Pydantic 模型校验数据（捕获 `ValidationError` 异常），如果读取 JWT 令牌或使用 Pydantic 模型验证数据时出错，就会触发之前创建的 `HTTPException` 异常。

对此，要使用新的属性 `scopes` 更新 Pydantic 模型 `TokenData`。

使用 Pydantic 验证数据可以确保数据中含有由作用域组成的**字符串列表**，以及 `username` 字符串等内容。

反之，如果使用**字典**或其它数据结构，就有可能在后面某些位置破坏应用，形成安全隐患。

还可以使用用户名验证用户，如果没有用户，也会触发之前创建的异常。

Dazu aktualisieren wir das Pydantic-Modell `TokenData` mit einem neuen Attribut `scopes`.

Durch die Validierung der Daten mit Pydantic können wir sicherstellen, dass wir beispielsweise präzise eine `list`e von `str`s mit den Scopes und einen `str` mit dem `username` haben.

Для этого мы обновляем Pydantic‑модель `TokenData`, добавляя новое свойство `scopes`.

Валидируя данные с помощью Pydantic, мы можем удостовериться, что у нас, например, именно `list` из `str` со scopes и `str` с `username`.

Para eso, actualizamos el modelo de Pydantic `TokenData` con una nueva propiedad `scopes`.

Al validar los datos con Pydantic podemos asegurarnos de que tenemos, por ejemplo, exactamente una `list` de `str` con los scopes y un `str` con el `username`.

Para isso, nós atualizamos o modelo Pydantic `TokenData` com a nova propriedade `scopes`.

Ao validar os dados com o Pydantic nós podemos garantir que temos, por exemplo, exatamente uma `list` de `str` com os escopos e uma `str` com o `username`.

For that, we update the Pydantic model `TokenData` with a new property `scopes`.

By validating the data with Pydantic we can make sure that we have, for example, exactly a `list` of `str` with the scopes and a `str` with the `username`.