Então os invasores vão tentar com o usuário `stanleyjobsox` e a senha `love123`.

E a sua aplicação faz algo como:

```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":

{!> ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py!}
```

////

## Descrição do docstring

Como as descrições tendem a ser longas e cobrir várias linhas, você pode declarar a descrição da *operação de rota* na <abbr title="uma string de várias linhas como a primeira expressão dentro de uma função (não atribuída a nenhuma variável) usada para documentação">docstring</abbr> da função e o **FastAPI** irá lê-la de lá.

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`

      for (int i = 0; i < nTasks; i++) {
        futures.add(pool.submit(new MutateTask(multiset, keys)));
      }

      int[] deltas = new int[3];
      for (Future<int[]> future : futures) {
        int[] taskDeltas = future.get();
        for (int i = 0; i < deltas.length; i++) {
          deltas[i] += taskDeltas[i];
        }
      }

      List<Integer> actualCounts =
          transform(
              keys,

```

...porque `user_in.dict()` é um `dict`, e depois fazemos o Python "desembrulhá-lo" passando-o para UserInDB precedido por `**`.

Então, obtemos um modelo Pydantic a partir dos dados em outro modelo Pydantic.

#### Desembrulhando um `dict` e palavras-chave extras

E, então, adicionando o argumento de palavra-chave extra `hashed_password=hashed_password`, como em:

```Python

  std::vector<size_t> lengths;
  raw_strs.reserve(values.size());
  lengths.reserve(values.size());
  for (const auto& s : values) {
    raw_strs.emplace_back(s.data());
    lengths.emplace_back(s.size());
  }
  return SetAttrStringList(attr_name,
                           reinterpret_cast<const void**>(raw_strs.data()),
                           lengths.data(), values.size());
}

case "${VERSION}" in
devtoolset-7)
  wget "http://vault.centos.org/centos/6/sclo/Source/rh/devtoolset-7/devtoolset-7-gcc-7.3.1-5.15.el6.src.rpm"
  rpm2cpio "devtoolset-7-gcc-7.3.1-5.15.el6.src.rpm" |cpio -idmv
  tar -xvjf "gcc-7.3.1-20180303.tar.bz2" --strip 1
  ;;
devtoolset-9)
  wget "https://vault.centos.org/centos/7/sclo/Source/rh/devtoolset-9-gcc-9.3.1-2.2.el7.src.rpm"

```Python hl_lines="14"
{!../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
```

## Tipo "set"


Mas então, quando nós pensamos mais, percebemos que as tags não devem se repetir, elas provavelmente devem ser strings únicas.

E que o Python tem um tipo de dados especial para conjuntos de itens únicos, o `set`.

Então podemos importar `Set` e declarar `tags` como um `set` de `str`s:


```Python hl_lines="1  14"

* `compresslevel` - Usado durante a compressão GZip. É um inteiro variando de 1 a 9. O padrão é `9`. Um valor menor resulta em uma compressão mais rápida, mas em arquivos maiores, enquanto um valor maior resulta em uma compressão mais lenta, mas em arquivos menores.

## Outros middlewares

Há muitos outros middlewares ASGI.

Por exemplo: