unsoundlyCovariantArray[size] = null;
    }
    return array;
  }

  /**
   * Implementation of {@link Collection#toArray(Object[])} for collections backed by an object
   * array. the runtime type of the returned array is that of the specified array. If the collection
   * fits in the specified array, it is returned therein. Otherwise, a new array is allocated with

	Unlock(lkCtx LockContext)
	GetRLock(ctx context.Context, timeout *dynamicTimeout) (lkCtx LockContext, timedOutErr error)
	RUnlock(lkCtx LockContext)
}

// LockContext lock context holds the lock backed context and canceler for the context.
type LockContext struct {
	ctx    context.Context
	cancel context.CancelFunc
}

// Context returns lock context
func (l LockContext) Context() context.Context {
	return l.ctx

    return CollectCollectors.<T, K, V, M>flatteningToMultimap(
        keyFunction, valueFunction, multimapSupplier);
  }

  /**
   * Creates a new {@code Multimap} backed by {@code map}, whose internal value collections are
   * generated by {@code factory}. Most users should prefer {@link MultimapBuilder}, though a small

    return CollectCollectors.<T, K, V, M>flatteningToMultimap(
        keyFunction, valueFunction, multimapSupplier);
  }

  /**
   * Creates a new {@code Multimap} backed by {@code map}, whose internal value collections are
   * generated by {@code factory}. Most users should prefer {@link MultimapBuilder}, though a small

    val response2 = get(server.url("/"))
    assertThat(response2.body.string()).isEqualTo("A")
    assertThat(response2.header("Warning")).isNull()
  }

  @Test
  fun getHeadersRetainsCached200LevelWarnings() {
    server.enqueue(
      MockResponse
        .Builder()
        .addHeader("Warning: 299 test danger")

    * Eğer Python typelarını nasıl kullanacağını biliyorsan Pydantic kullanmayı da biliyorsundur.
* Kullandığın geliştirme araçları ile iyi çalışır **<abbr title="Integrated Development Environment, kod editörüne benzer">IDE</abbr>/<abbr title="Code errorlarınızı inceleyen program">linter</abbr>/brain**:

# 추가 모델

지난 예제에 이어서, 연관된 모델을 여러개 갖는 것은 흔한 일입니다.

특히 사용자 모델의 경우에 그러한데, 왜냐하면:

* **입력 모델** 은 비밀번호를 가져야 합니다.
* **출력 모델** 은 비밀번호를 가지면 안됩니다.
* **데이터베이스 모델** 은 해시처리된 비밀번호를 가질 것입니다.

/// danger | 위험

절대 사용자의 비밀번호를 평문으로 저장하지 마세요. 항상 이후에 검증 가능한 "안전한 해시(secure hash)"로 저장하세요.

만약 이게 무엇인지 모르겠다면, [security chapters](security/simple-oauth2.md#password-hashing){.internal-link target=_blank}.에서 비밀번호 해시에 대해 배울 수 있습니다.

///

## 다중 모델

# モデル - より詳しく

先ほどの例に続き、複数の関連モデルを持つことが一般的です。

これはユーザーモデルの場合は特にそうです。なぜなら:

* **入力モデル** にはパスワードが必要です。
* **出力モデル**はパスワードをもつべきではありません。
* **データベースモデル**はおそらくハッシュ化されたパスワードが必要になるでしょう。

/// danger | 危険

ユーザーの平文のパスワードは絶対に保存しないでください。常に認証に利用可能な「安全なハッシュ」を保存してください。

知らない方は、[セキュリティの章](security/simple-oauth2.md#password-hashing){.internal-link target=_blank}で「パスワードハッシュ」とは何かを学ぶことができます。

///

## 複数のモデル

We are still using the same `OAuth2PasswordRequestForm`. It includes a property `scopes` with a `list` of `str`, with each scope it received in the request.

And we return the scopes as part of the JWT token.

/// danger

For simplicity, here we are just adding the scopes received directly to the token.

## 🥙 🤝 ⏮️ ↔

🔜, 🔀 🤝 *➡ 🛠️* 📨 ↔ 📨.

👥 ⚙️ 🎏 `OAuth2PasswordRequestForm`. ⚫️ 🔌 🏠 `scopes` ⏮️ `list` `str`, ⏮️ 🔠 ↔ ⚫️ 📨 📨.

& 👥 📨 ↔ 🍕 🥙 🤝.

/// danger

🦁, 📥 👥 ❎ ↔ 📨 🔗 🤝.

✋️ 👆 🈸, 💂‍♂, 👆 🔜 ⚒ 💭 👆 🕴 🚮 ↔ 👈 👩‍💻 🤙 💪 ✔️, ⚖️ 🕐 👆 ✔️ 🔁.

///

{* ../../docs_src/security/tutorial005.py hl[156] *}

## 📣 ↔ *➡ 🛠️* & 🔗