## Let's Encrypt

<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.

Enquanto espera e conversa com seu _crush_ :heart_eyes:, de tempos em tempos, você verifica o número de chamada exibido no balcão para ver se já é sua vez.

Então a certo ponto, é finalmente sua vez. Você vai no balcão, pega seus hambúrgueres e volta para a mesa.

Você e seu _crush_ :heart_eyes: comem os hambúrgueres e aproveitam o tempo.

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Imagine que você seja o computador  / programa nessa história.

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.

    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()`.