Então, durante esse tempo, o computador pode ir e fazer outro trabalho, enquanto o "arquivo lento" 📝 termine.

Pero como te alejas del mostrador y te sientas en la mesa con un número para tu turno, puedes cambiar tu atención 🔀 a esa persona 😍 y "trabajar" ⏯ 🤓 en eso. Entonces nuevamente estás haciendo algo muy "productivo" 🤓, como coquetear con esa persona 😍.

Vamos colocar esses dados primeiro no modelo `UserInDB` do Pydantic.

Você nunca deve salvar senhas em texto simples, portanto, usaremos o sistema de hashing de senhas (falsas).

Se as senhas não corresponderem, retornaremos o mesmo erro.

#### Hashing de senha

/// tip | Dica

É assim que você trataria **senhas**. Receba-as, mas não as retorne na API.

Você também faria um **hash** com os valores das senhas antes de armazená-los, **nunca os armazene em texto simples**.

///

Os campos de `HeroCreate` são:

* `name`
* `age`
* `secret_name`

      val sources = mutableListOf<Source>()
      val lengths = this.lengths.clone() // Defensive copy since these can be zeroed out.
      try {
        for (i in 0 until valueCount) {
          sources += newSource(i)
        }
        return Snapshot(key, sequenceNumber, sources, lengths)
      } catch (_: FileNotFoundException) {
        // A file must have been deleted manually!

     * (related to MNG-6572 optimization)
     */
    @Test
    void testVersionEqualWithLeadingZeroes() {
        // versions with string lengths from 1 to 19
        String[] arr = new String[] {
            "0000000000000000001",
            "000000000000000001",
            "00000000000000001",
            "0000000000000001",
            "000000000000001",

                                 const size_t* lengths,
                                 int num_values) override {
    if (strcmp(attr_name, tensorflow::kColocationAttrName) == 0) {
      op_->colocation_constraints.clear();
      for (int i = 0; i < num_values; ++i) {
        op_->colocation_constraints.emplace(static_cast<const char*>(values[i]),
                                            lengths[i]);
      }
    } else {

### Declarando `Settings` apenas uma vez com `lru_cache`

Ler o conteúdo de um arquivo em disco normalmente é uma operação custosa (lenta), então você provavelmente quer fazer isso apenas um vez e reutilizar o mesmo objeto settings depois, em vez de ler os valores a cada requisição.

Mas cada vez que fazemos:

```Python
Settings()
```

					t.Errorf("Test %d: read returns wrong file content", i)
				}
			}
		}
	}
}

// Test erasureDecode with random offset and lengths.
// This test is t.Skip()ed as it a long time to run, hence should be run
// explicitly after commenting out t.Skip()
func TestErasureDecodeRandomOffsetLength(t *testing.T) {
	if testing.Short() {
		t.Skip()
	}

                               int num_values, ForwardOperation* forward_op_) {
  std::vector<StringPiece> v(num_values);
  for (int i = 0; i < num_values; ++i) {
    v[i] = StringPiece(static_cast<const char*>(values[i]), lengths[i]);
  }
  forward_op_->attrs.Set(attr_name, v);
  return op_->SetAttrStringList(attr_name, values, lengths, num_values);
}