from fastapi.security import (
    OAuth2PasswordBearer,
    OAuth2PasswordRequestForm,
    SecurityScopes,
)
from jwt.exceptions import InvalidTokenError
from pwdlib import PasswordHash
from pydantic import BaseModel, ValidationError

# to get a string like this run:
# openssl rand -hex 32
SECRET_KEY = "09d25e094faa6ca2556c818166b7a9563b93f7099f6f0f4caa6cf63b88e8d3e7"

from fastapi.security import (
    OAuth2PasswordBearer,
    OAuth2PasswordRequestForm,
    SecurityScopes,
)
from jwt.exceptions import InvalidTokenError
from pwdlib import PasswordHash
from pydantic import BaseModel, ValidationError

# to get a string like this run:
# openssl rand -hex 32
SECRET_KEY = "09d25e094faa6ca2556c818166b7a9563b93f7099f6f0f4caa6cf63b88e8d3e7"

from fastapi.security import (
    OAuth2PasswordBearer,
    OAuth2PasswordRequestForm,
    SecurityScopes,
)
from jwt.exceptions import InvalidTokenError
from pwdlib import PasswordHash
from pydantic import BaseModel, ValidationError

# to get a string like this run:
# openssl rand -hex 32
SECRET_KEY = "09d25e094faa6ca2556c818166b7a9563b93f7099f6f0f4caa6cf63b88e8d3e7"

もしあなたのAPIのセキュリティを強化したいなら、いくつかのよりよい方法があります。例を示すと、

* リクエストボディとレスポンスのためのPydanticモデルの定義を見直す。
* 依存関係に基づきすべての必要なパーミッションとロールを設定する。
* パスワードを絶対に平文で保存しない。パスワードハッシュのみを保存する。
* PasslibやJWTトークンに代表される、よく知られた暗号化ツールを使って実装する。
* そして必要なところでは、もっと細かいパーミッション制御をOAuth2スコープを使って行う。
* など

それでも、例えば本番環境のような特定の環境のみで、あるいは環境変数の設定によってAPIドキュメントをどうしても無効にしたいという、非常に特殊なユースケースがあるかもしれません。

## 設定と環境変数による条件付き OpenAPI

1F08          ; mapped                 ; 1F00          # 1.1  GREEK CAPITAL LETTER ALPHA WITH PSILI
1F09          ; mapped                 ; 1F01          # 1.1  GREEK CAPITAL LETTER ALPHA WITH DASIA
1F0A          ; mapped                 ; 1F02          # 1.1  GREEK CAPITAL LETTER ALPHA WITH PSILI AND VARIA

### Docs

* 📝 Update `tutorial/security/oauth2-jwt/` to use `pwdlib` with Argon2 instead of `passlib`. PR [#13917](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/13917) by [@Neizvestnyj](https://github.com/Neizvestnyj).

*   `tf.SparseTensor`:
    *   Introduced `set_shape`, which sets the static dense shape of the sparse tensor and has the same semantics as `tf.Tensor.set_shape`.

## Security

* TF is currently using giflib 5.2.1 which has [CVE-2022-28506](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2022-28506). TF is not affected by the CVE as it does not use `DumpScreen2RGB` at all.