<img src="/img/tutorial/websockets/image01.png">

Você pode digitar mensagens na caixa de entrada e enviá-las:

<img src="/img/tutorial/websockets/image02.png">

E sua aplicação **FastAPI** com WebSockets responderá de volta:

<img src="/img/tutorial/websockets/image03.png">

Você pode enviar (e receber) muitas mensagens:

<img src="/img/tutorial/websockets/image04.png">

E todas elas usarão a mesma conexão WebSocket.

Sempre que você passa exatamente o mesmo conteúdo (exatamente a mesma senha), você obtém exatamente a mesma sequência aleatória de caracteres.

Mas você não pode converter a sequência aleatória de caracteres de volta para a senha.

##### Porque usar hashing de senha

Se o seu banco de dados for roubado, o ladrão não terá as senhas em texto simples dos seus usuários, apenas os hashes.

	// the open file descriptor.
	//
	// Failing to check the return value when closing a file may lead to silent loss of data.
	// This can especially be observed with NFS and with disk quota.
	return w.Close()
}

// writeAllMeta - writes all metadata to a temp file and then links it to the final destination.

- Fixed panic of Evented `PLEG` during kubelet start-up. ([#122475](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/122475), [@pacoxu](https://github.com/pacoxu))
- Fixed resource deletion failure caused by quota calculation error when `InPlacePodVerticalScaling` is turned on. ([#122701](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/122701), [@carlory](https://github.com/carlory))

a";break;case"d":return s?"p\xe4iv\xe4n":"p\xe4iv\xe4";case"dd":d=s?"p\xe4iv\xe4n":"p\xe4iv\xe4\xe4";break;case"M":return s?"kuukauden":"kuukausi";case"MM":d=s?"kuukauden":"kuukautta";break;case"y":return s?"vuoden":"vuosi";case"yy":d=s?"vuoden":"vuotta";break}return r=s,d=((n=e)<10?r?_n[n]:dn[n]:n)+" "+d}M.defineLocale("fi",{months:"tammikuu_helmikuu_maaliskuu_huhtikuu_toukokuu_kes\xe4kuu_hein\xe4kuu_elokuu_syyskuu_lokakuu_marraskuu_joulukuu".split("_"),monthsShort:"tammi_helmi_maalis_huhti_tou...

    relative imports in API `__init__.py` files.
*   Auto Mixed-Precision graph optimizer simplifies converting models to
    `float16` for acceleration on Volta and Turing Tensor Cores. This feature
    can be enabled by wrapping an optimizer class with
    `tf.train.experimental.enable_mixed_precision_graph_rewrite()`.