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`.

# OAuth2 con Password (y hashing), Bearer con tokens JWT

Ahora que tenemos todo el flujo de seguridad, hagamos que la aplicación sea realmente segura, usando tokens <abbr title="JSON Web Tokens">JWT</abbr> y hashing de contraseñas seguras.

Este código es algo que puedes usar realmente en tu aplicación, guardar los hashes de las contraseñas en tu base de datos, etc.

Vamos a empezar desde donde lo dejamos en el capítulo anterior e incrementarlo.

## Acerca de JWT

* y de él, importa la función `get_token_header`.

Eso se referiría a algún paquete arriba de `app/`, con su propio archivo `__init__.py`, etc. Pero no tenemos eso. Así que, eso lanzaría un error en nuestro ejemplo. 🚨

Pero ahora sabes cómo funciona, para que puedas usar imports relativos en tus propias aplicaciones sin importar cuán complejas sean. 🤓

Y esa misma información de los modelos que está incluida en OpenAPI es lo que puede usarse para **generar el código del cliente**.

### Genera un Cliente en TypeScript

Ahora que tenemos la aplicación con los modelos, podemos generar el código del cliente para el frontend.

#### Instalar `openapi-ts`

Puedes instalar `openapi-ts` en tu código de frontend con:

<div class="termy">

```console

Si revisas la aplicación anterior, en la interfaz verás que, hasta ahora, permite al cliente decidir el `id` del `Hero` a crear. 😱

No deberíamos permitir que eso suceda, podrían sobrescribir un `id` que ya tenemos asignado en la base de datos. Decidir el `id` debería ser tarea del **backend** o la **base de datos**, **no del cliente**.

Para el error, usamos la excepción `HTTPException`:

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}

### Revisa el password

En este punto tenemos los datos del usuario de nuestra base de datos, pero no hemos revisado el password.

Primero pongamos esos datos en el modelo `UserInDB` de Pydantic.

Entonces, el frontend (que se ejecuta en el navegador) trataría de alcanzar `/openapi.json` y no podría obtener el esquema de OpenAPI.

Porque tenemos un proxy con un prefijo de path de `/api/v1` para nuestra aplicación, el frontend necesita obtener el esquema de OpenAPI en `/api/v1/openapi.json`.

```mermaid
graph LR

browser("Navegador")

Ambas versiones significan lo mismo, `q` es un parámetro que puede ser un `str` o `None`, y por defecto, es `None`.

Ahora vamos a lo divertido. 🎉

## Agregar `Query` a `Annotated` en el parámetro `q`

Ahora que tenemos este `Annotated` donde podemos poner más información (en este caso algunas validaciones adicionales), agrega `Query` dentro de `Annotated`, y establece el parámetro `max_length` a `50`:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_01_py310.py hl[7:10,13:14,18] *}

Con esto, obtenemos soporte de las herramientas, de los editores y mypy ya que este código es correcto en términos de tipos, pero también obtenemos el filtrado de datos de FastAPI.

¿Cómo funciona esto? Vamos a echarle un vistazo. 🤓

### Anotaciones de Tipos y Herramientas

La idea es que la comunidad de **FastAPI** sea amable y acogedora. Al mismo tiempo, no aceptes acoso o comportamiento irrespetuoso hacia los demás. Tenemos que cuidarnos unos a otros.

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Aquí te explico cómo ayudar a otros con preguntas (en discusiones o issues):

### Entiende la pregunta