Así que, continuando con el `user_dict` anterior, escribir:

```Python
UserInDB(**user_dict)
```

sería equivalente a algo como:

```Python
UserInDB(
    username="john",
    password="secret",
    email="******@****.***",
    full_name=None,
)
```

```

</div>

## Verifique-o { #check-it }

Vá até a documentação interativa em: <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.

Você verá algo deste tipo:

<img src="/img/tutorial/security/image01.png">

/// check | Botão Autorizar!

Você já tem um novo botão 'Authorize'.

Imaginemos que tienes una *path operation* con un path `/files/{file_path}`.

Pero necesitas que `file_path` en sí mismo contenga un *path*, como `home/johndoe/myfile.txt`.

Entonces, la URL para ese archivo sería algo como: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.

### Soporte de OpenAPI { #openapi-support }

```

</div>

## Revisa { #check-it }

Ve a la documentación interactiva en: <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.

Verás algo así:

<img src="/img/tutorial/security/image01.png">

/// check | ¡Botón de autorización!

Ya tienes un nuevo y brillante botón de "Authorize".

* `Field(index=True)` informa ao SQLModel que ele deve criar um **índice SQL** para essa coluna, o que permitirá buscas mais rápidas no banco de dados ao ler dados filtrados por essa coluna.

    O SQLModel saberá que algo declarado como `str` será uma coluna SQL do tipo `TEXT` (ou `VARCHAR`, dependendo do banco de dados).

### Criar um Engine { #create-an-engine }

            context = new PreauthIntegrityNegotiateContext(mockConfig, hashAlgos, null);

            assertNull(context.getSalt());
            assertEquals(6, context.size()); // 4 header + 2 for one hash algo
        }

        @Test
        @DisplayName("Should handle both null parameters")
        void testBothNullParameters() {
            context = new PreauthIntegrityNegotiateContext(mockConfig, null, null);

rep_obj4_etag=$(echo "${stat_out4}" | jq '.etag')
rep_obj4_size=$(echo "${stat_out4}" | jq '.size')
rep_obj4_md5=$(echo "${stat_out4}" | jq '.metadata."X-Amz-Server-Side-Encryption-Customer-Key-Md5"')

# Check the algo and keyId of replicated objects
if [ "${rep_obj1_algo}" != "${src_obj1_algo}" ]; then
	echo "BUG: Algorithm: '${rep_obj1_algo}' of replicated object: 'minio2/test-bucket/encrypted' doesn't match with source value: '${src_obj1_algo}'"

isso com **muitos** outros **pacotes** dos quais todos os seus **projetos dependem**. Isso é muito difícil de gerenciar. E você provavelmente acabaria executando alguns projetos com algumas **versões incompatíveis** dos pacotes, e não saberia por que algo não está funcionando.

Além disso, dependendo do seu sistema operacional (por exemplo, Linux, Windows, macOS), ele pode ter vindo com o Python já instalado. E, nesse caso, provavelmente tinha alguns pacotes pré-instalados com algumas versões...

	xlMeta.Erasure.Checksums = make([]ChecksumInfo, totalParts)
	// total number of parts.
	xlMeta.Parts = make([]ObjectPartInfo, totalParts)
	for i := range totalParts {
		// hard coding hash and algo value for the checksum, Since we are benchmarking the parsing of xl.meta the magnitude doesn't affect the test,
		// The magnitude doesn't make a difference, only the size does.

Isso também significa que, se algo mudou, será **refletido** no código do cliente automaticamente. E se você **construir** o cliente, ele falhará caso haja qualquer **incompatibilidade** nos dados usados.