/// 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**.

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Os campos de `HeroCreate` são:

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

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

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

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## 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.

# Acerca de las versiones de FastAPI

**FastAPI** está siendo utilizado en producción en muchas aplicaciones y sistemas. La cobertura de los tests se mantiene al 100%. Sin embargo, su desarrollo sigue siendo rápido.

Se agregan nuevas características frecuentemente, se corrigen errores continuamente y el código está constantemente mejorando.

* Certifique-se de ter modelos Pydantic bem definidos para seus corpos de solicitação e respostas.
* Configure quaisquer permissões e funções necessárias usando dependências.
* Nunca armazene senhas em texto simples, apenas hashes de senha.
* Implemente e use ferramentas criptográficas bem conhecidas, como tokens JWT e Passlib, etc.
* Adicione controles de permissão mais granulares com escopos OAuth2 quando necessário.
* ...etc.

**FastAPI** proporciona las mismas `starlette.responses` en `fastapi.responses` sólo que de una manera más conveniente para ti, el desarrollador. En otras palabras, muchas de las responses disponibles provienen directamente de Starlette.


Y como la `Response` puede ser usada frecuentemente para configurar headers y cookies, **FastAPI** también la provee en `fastapi.Response`.

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* **Machine Learning**: normalmente requiere muchas multiplicaciones de "matrices" y "vectores". Imagina en una enorme hoja de cálculo con números y tener que multiplicarlos todos al mismo tiempo.

    * Então, ao utilizar o FastAPI, você está economizando tempo de programação, evitando bugs, linhas de código, e provavelmente terá a mesma performance (ou até melhor) do que teria caso você não o utilizasse (já que você teria que implementar tudo no seu código).

Es por esto que **FastAPI** mismo provee una documentación alternativa de la API (usando ReDoc), a la que puedes acceder en <a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a>:

<img src="/img/tutorial/path-params/image02.png">

/// tip | "Dica"

Utilize a versão com `Annotated` se possível.

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```Python hl_lines="8-11"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
```

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E pronto.

**2 linhas**.

E com a mesma forma e estrutura de todas as suas *funções de operação de rota*.

Você pode pensar nela como uma *função de operação de rota* sem o "decorador" (sem a linha `@app.get("/some-path")`).