"fuéramos", "fuerais", "fueran", "fuese", "fueses", "fuésemos", "fueseis", "fuesen", "siendo", "sido", "tengo", "tienes", "tiene", "tenemos", "tenéis", "tienen", "tenga", "tengas", "tengamos", "tengáis", "tengan", "tendré", "tendrás", "tendrá", "tendremos", "tendréis", "tendrán", "tendría", "tendrías", "tendríamos", "tendríais", "tendrían", "tenía", "tenías", "teníamos", "teníais", "tenían", "tuve", "tuviste", "tuvo", "tuvimos", "tuvisteis", "tuvieron", "tuviera", "tuvieras", "tuviéramos", "tuvierais",...

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.

Nunca deberías guardar passwords en texto plano, así que, usaremos el sistema de hash de passwords (falso).

Así, en nuestro ejemplo, podemos hacer que `tags` sea específicamente una "lista de strings":

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Tipos de conjunto

Pero luego pensamos en ello, y nos damos cuenta de que los tags no deberían repetirse, probablemente serían strings únicos.

Y Python tiene un tipo de datos especial para conjuntos de elementos únicos, el `set`.

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

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

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:22] hl[21:22] *}

#### `HeroUpdate` - el *modelo de datos* para actualizar un héroe

No teníamos una forma de **actualizar un héroe** en la versión anterior de la aplicación, pero ahora con **múltiples modelos**, podemos hacerlo. 🎉

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")

Ahora es el momento de usarlo con FastAPI. 🚀

Teníamos esta anotación de tipo:

//// tab | Python 3.10+

```Python
q: str | None = None
```

////

//// tab | Python 3.8+

```Python
q: Union[str, None] = None
```

////

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

agora temos um `dict` com os dados na variável `user_dict` (é um `dict` em vez de um objeto de modelo Pydantic).

E se chamarmos:

```Python
print(user_dict)
```

teríamos um `dict` Python com:

```Python
{
    'username': 'john',
    'password': 'secret',
    'email': '******@****.***',
    'full_name': None,
}
```

#### Desembrulhando um `dict`

# 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

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

y luego llamamos a:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

ahora tenemos un `dict` con los datos en la variable `user_dict` (es un `dict` en lugar de un objeto modelo Pydantic).

Y si llamamos a:

```Python
print(user_dict)
```

obtendremos un `dict` de Python con:

```Python