Und wir geben die Scopes als Teil des JWT-Tokens zurück.

/// danger | Gefahr

Der Einfachheit halber fügen wir hier die empfangenen Scopes direkt zum Token hinzu.

var(--bs-warning-bg-subtle);\n  --bs-alert-border-color: var(--bs-warning-border-subtle);\n  --bs-alert-link-color: var(--bs-warning-text-emphasis);\n}\n\n.alert-danger {\n  --bs-alert-color: var(--bs-danger-text-emphasis);\n  --bs-alert-bg: var(--bs-danger-bg-subtle);\n  --bs-alert-border-color: var(--bs-danger-border-subtle);\n  --bs-alert-link-color: var(--bs-danger-text-emphasis);\n}\n\n.alert-light {\n  --bs-alert-color: var(--bs-light-text-emphasis);\n  --bs-alert-bg: var(--bs-light-bg-subtle);\n  --bs-alert-border-color:...

# 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

//tensorflow/compiler/mlir/tfrt
//tensorflow/core/runtime_fallback
//tensorflow/core/tfrt
//tensorflow/python/kernel_tests/signal
//tensorflow/examples
//tensorflow/tools/android
//tensorflow/python/eager/benchmarks
EOF

  # grep patterns for files and targets which don't need to be in the pip
  # package, ever.
  cat > $BATS_TEST_TMPDIR/ignore_these_deps <<EOF
benchmark
_test$
_test.py$
_test_cpu$

## 🥙 🤝 ⏮️ ↔

🔜, 🔀 🤝 *➡ 🛠️* 📨 ↔ 📨.

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

& 👥 📨 ↔ 🍕 🥙 🤝.

/// danger

🦁, 📥 👥 ❎ ↔ 📨 🔗 🤝.

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

///

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

## 📣 ↔ *➡ 🛠️* & 🔗

У цьому випадку це може не бути проблемою, адже саме користувач надіслав пароль.

Але якщо ми використаємо цю ж модель для іншої операції шляху, ми можемо випадково надіслати паролі наших користувачів кожному клієнту.

/// danger | Обережно

Ніколи не зберігайте пароль користувача у відкритому вигляді та не надсилайте його у відповіді, якщо тільки Ви не знаєте всі ризики і точно розумієте, що робите.

///

## Додайте окрему вихідну модель

Но что если мы захотим использовать эту модель для какой-либо другой *операции пути*? Мы можем, сами того не желая, отправить пароль любому другому пользователю.

/// danger | Осторожно

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.

* **Deep Learning**: Dies ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, daher gilt das Gleiche. Es ist nur so, dass es nicht eine einzige Tabelle mit Zahlen zum Multiplizieren gibt, sondern eine riesige Menge davon, und in vielen Fällen verwendet man einen speziellen Prozessor, um diese Modelle zu erstellen und / oder zu verwenden....

{* ../../docs_src/response_model/tutorial002.py hl[18] *}

🔜, 🕐❔ 🖥 🏗 👩‍💻 ⏮️ 🔐, 🛠️ 🔜 📨 🎏 🔐 📨.

👉 💼, ⚫️ 💪 🚫 ⚠, ↩️ ⚫️ 🎏 👩‍💻 📨 🔐.

✋️ 🚥 👥 ⚙️ 🎏 🏷 ➕1️⃣ *➡ 🛠️*, 👥 💪 📨 👆 👩‍💻 🔐 🔠 👩‍💻.

/// danger

🙅 🏪 ✅ 🔐 👩‍💻 ⚖️ 📨 ⚫️ 📨 💖 👉, 🚥 👆 💭 🌐 ⚠ & 👆 💭 ⚫️❔ 👆 🔨.

///

## 🚮 🔢 🏷

👥 💪 ↩️ ✍ 🔢 🏷 ⏮️ 🔢 🔐 & 🔢 🏷 🍵 ⚫️:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003.py hl[9,11,16] *}