## Revisa el nombre de usuario

Aquí hay un ejemplo más completo.

Usa una dependencia para comprobar si el nombre de usuario y la contraseña son correctos.

Para esto, usa el módulo estándar de Python <a href="https://docs.python.org/3/library/secrets.html" class="external-link" target="_blank">`secrets`</a> para verificar el nombre de usuario y la contraseña.

/// info | Información

Ten en cuenta que el `TestClient` recibe datos que pueden ser convertidos a JSON, no modelos de Pydantic.

Si tienes un modelo de Pydantic en tu prueba y quieres enviar sus datos a la aplicación durante las pruebas, puedes usar el `jsonable_encoder` descrito en [Codificador Compatible con JSON](encoder.md){.internal-link target=_blank}.

<img src="/img/tutorial/security/image12.png">

## Verifique o usuário

Aqui está um exemplo mais completo.

Utilize uma dependência para verificar se o usuário e a senha estão corretos.

Para isso, utilize o módulo padrão do Python <a href="https://docs.python.org/3/library/secrets.html" class="external-link" target="_blank">`secrets`</a> para verificar o usuário e senha.

/// info | Informação

Observe que o `TestClient` recebe dados que podem ser convertidos para JSON, não para modelos Pydantic.

Se você tiver um modelo Pydantic em seu teste e quiser enviar seus dados para o aplicativo durante o teste, poderá usar o `jsonable_encoder` descrito em [Codificador compatível com JSON](encoder.md){.internal-link target=_blank}.

///

      assertEquivalent(expectedResult, collector.finisher().apply(finalAccum));
    }
  }

  private void assertEquivalent(R expected, R actual) {
    assertTrue(
        "Expected " + expected + " got " + actual + " modulo equivalence " + equivalence,
        equivalence.test(expected, actual));
  }

Importa `BaseSettings` de Pydantic y crea una sub-clase, muy similar a un modelo de Pydantic.

De la misma forma que con los modelos de Pydantic, declaras atributos de clase con anotaciones de tipos, y posiblemente, valores por defecto.

Puedes usar todas las mismas funcionalidades de validación y herramientas que usas para los modelos de Pydantic, como diferentes tipos de datos y validaciones adicionales con `Field()`.

constraints.Email.message = {item} は正しいメールアドレスではありません。
constraints.Length.message = {item} の長さは {min} から {max} の範囲にしてください。
constraints.LuhnCheck.message = {value} の Luhn Modulo 11 チェックサムが正しくありません。
constraints.Mod10Check.message = {value} の Modulo 10 チェックサムが正しくありません。
constraints.Mod11Check.message = {value} の Modulo 11 チェックサムが正しくありません。
constraints.ModCheck.message = {value} の {modType} チェックサムが正しくありません。
constraints.NotBlank.message = {item} は未入力です。

   *
   * @since 14.0
   */
  public UnsignedLong dividedBy(UnsignedLong val) {
    return fromLongBits(UnsignedLongs.divide(value, checkNotNull(val).value));
  }

  /**
   * Returns this modulo {@code val}.
   *
   * @since 14.0
   */
  public UnsignedLong mod(UnsignedLong val) {
    return fromLongBits(UnsignedLongs.remainder(value, checkNotNull(val).value));
  }

Podrías cargarlo en el nivel superior del módulo/archivo, pero eso también significaría que **cargaría el modelo** incluso si solo estás ejecutando una simple prueba automatizada, entonces esa prueba sería **lenta** porque tendría que esperar a que el modelo se cargue antes de poder ejecutar una parte independiente del código.

        } else {
          quotient = divide(x, radix);
        }
        long rem = x - quotient * radix;
        buf[--i] = Character.forDigit((int) rem, radix);
        x = quotient;
        // Simple modulo/division approach
        while (x > 0) {
          buf[--i] = Character.forDigit((int) (x % radix), radix);
          x /= radix;
        }
      }
      // Generate string