Mas em nosso código já estamos utilizando o `secrets.compare_digest()`.

Resumindo, levará o mesmo tempo para comparar `stanleyjobsox` com `stanleyjobson` do que comparar `johndoe` com `stanleyjobson`. E o mesmo para a senha.

Deste modo, ao utilizar `secrets.compare_digest()` no código de sua aplicação, ela estará a salvo contra toda essa gama de ataques de segurança.

Pode ser usada pelo time de frontend (que pode ser você mesmo).

Pode ser usada por aplicações e sistemas de terceiros.

E também pode ser usada por você mesmo, para depurar, verificar e testar a mesma aplicação.

## O fluxo de `password` { #the-password-flow }

Agora vamos voltar um pouco e entender o que é isso tudo.

Esse novo campo `examples` no JSON Schema é **apenas uma `list`** de exemplos, não um dict com metadados extras como nos outros lugares do OpenAPI (descritos acima).

/// info | Informação

Mesmo após o lançamento do OpenAPI 3.1.0 com essa nova integração mais simples com o JSON Schema, por um tempo o Swagger UI, a ferramenta que fornece a documentação automática, não suportava OpenAPI 3.1.0 (passou a suportar desde a versão 5.0.0 🎉).

Mas se você retornar uma `Response` diretamente (ou qualquer subclasse, como `JSONResponse`), os dados não serão convertidos automaticamente (mesmo que você declare um `response_model`), e a documentação não será gerada automaticamente (por exemplo, incluindo o "media type" específico, no cabeçalho HTTP `Content-Type` como parte do OpenAPI gerado).

///

## Lee primero el Tutorial { #read-the-tutorial-first }

Las siguientes secciones asumen que ya leíste el [Tutorial - Guía del Usuario: Seguridad](../../tutorial/security/index.md) principal.

Houveram mudanças no próprio Pydantic para que isso fosse possível.

As capturas de tela anteriores foram capturas no [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com).

Mas você terá o mesmo suporte do editor no [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) e na maioria dos editores Python:

<img src="/img/tutorial/body/image05.png">

/// tip | Dica

Isso é bastante útil quando você precisa:

* Definir uma lógica compartilhada (mesmo formato de código repetidamente).
* Compartilhar conexões com banco de dados.
* Aplicar regras de segurança, autenticação, papéis de usuários, etc.
* E muitas outras coisas...

Então, você pode criar uma outra função para uma dependência (um "dependable") que ao mesmo tempo declara sua própria dependência (o que faz dela um "dependente" também):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Vamos focar nos parâmetros declarados:

Ao fazer isso, seu editor pode fornecer suporte mesmo durante o processamento de itens da lista:

<img src="/img/python-types/image05.png">

Sem tipos, isso é quase impossível de alcançar.

Observe que a variável `item` é um dos elementos da lista `items`.

E, ainda assim, o editor sabe que é um `str` e fornece suporte para isso.

#### Tuple e Set { #tuple-and-set }

Você faria o mesmo para declarar `tuple`s e `set`s:

* Se você estiver muito generoso, pode tentar **criar um exemplo** assim você mesmo, apenas com base na descrição do problema. Só tenha em mente que isso pode levar bastante tempo e pode ser melhor pedir primeiro que esclareçam o problema.