DeployRequest result = transformer.remapDeployArtifacts(session, request);

        // Should have only consumer POM (no classifier), no build POM
        Collection<Artifact> artifacts = result.getArtifacts();
        assertEquals(2, artifacts.size()); // original jar + consumer pom (no build pom)

        assertTrue(artifacts.stream().anyMatch(a -> "pom".equals(a.getExtension()) && "".equals(a.getClassifier())));

        t.setMechanismToken(data);
        assertArrayEquals(data, t.getMechanismToken(), "mechanismToken should round-trip");

        // Document current behavior: no defensive copy (reference exposed)
        data[0] = 9;
        assertEquals(9, t.getMechanismToken()[0], "no defensive copy; reflects external mutation");
    }

    @Test
    @DisplayName("Setter and getter for mechanismListMIC work")
    void setGetMechanismListMIC() {

Pero aún necesitas usar `Path` para el parámetro de path `item_id`. Y no quieres usar `Annotated` por alguna razón.

Python se quejará si pones un valor con un "default" antes de un valor que no tenga un "default".

Pero puedes reordenarlos y poner el valor sin un default (el parámetro de query `q`) primero.

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Você pode ver esses schemas porque eles foram declarados com os modelos no app.

Essas informações estão disponíveis no **schema OpenAPI** do app e são mostradas na documentação da API.

E essas mesmas informações dos modelos que estão incluídas no OpenAPI são o que pode ser usado para **gerar o código do cliente**.

### Hey API { #hey-api }

                "No more connections can be made to this remote computer at this time because there are already as many connections as the computer can accept.",
                "The pipe state is invalid.", "All pipe instances are busy.", "The pipe is being closed.",
                "No process is on the other end of the pipe.", "More data is available.", "The service is not available",

        .onlyIfCached()
        .noTransform()
        .immutable()
        .build()
    assertThat(cacheControl.toString()).isEqualTo(
      "no-cache, no-store, max-age=1, max-stale=2, min-fresh=3, only-if-cached, " +
        "no-transform, immutable",
    )
    assertThat(cacheControl.noCache).isTrue()
    assertThat(cacheControl.noStore).isTrue()
    assertThat(cacheControl.maxAgeSeconds).isEqualTo(1)

import okhttp3.Headers

internal fun CacheControl.commonToString(): String {
  var result = headerValue
  if (result == null) {
    result =
      buildString {
        if (noCache) append("no-cache, ")
        if (noStore) append("no-store, ")
        if (maxAgeSeconds != -1) append("max-age=").append(maxAgeSeconds).append(", ")
        if (sMaxAgeSeconds != -1) append("s-maxage=").append(sMaxAgeSeconds).append(", ")

# Obter Usuário Atual { #get-current-user }

No capítulo anterior, o sistema de segurança (que é baseado no sistema de injeção de dependências) estava fornecendo à *função de operação de rota* um `token` como uma `str`:

{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py hl[12] *}

Mas isso ainda não é tão útil.

Vamos fazer com que ele nos forneça o usuário atual.

## Criar um modelo de usuário { #create-a-user-model }

Pero no puedes convertir del galimatías de nuevo a la contraseña.

### Por qué usar hashing de contraseñas { #why-use-password-hashing }

Si tu base de datos es robada, el ladrón no tendrá las contraseñas en texto claro de tus usuarios, solo los hashes.

Y podrías hacer esto incluso si el tipo de datos en el request no es JSON.

Por ejemplo, en esta aplicación no usamos la funcionalidad integrada de FastAPI para extraer el JSON Schema de los modelos Pydantic ni la validación automática para JSON. De hecho, estamos declarando el tipo de contenido del request como YAML, no JSON:

//// tab | Pydantic v2