* The **input model** needs to be able to have a password.
* The **output model** should not have a password.
* The **database model** would probably need to have a hashed password.

/// danger

Never store user's plaintext passwords. Always store a "secure hash" that you can then verify.

* **Модель для ввода** должна иметь возможность содержать пароль.
* **Модель для вывода** не должна содержать пароль.
* **Модель для базы данных**, возможно, должна содержать хэшированный пароль.

/// danger | "Внимание"

Никогда не храните пароли пользователей в чистом виде. Всегда храните "безопасный хэш", который вы затем сможете проверить.

* O **modelo de entrada** precisa ser capaz de ter uma senha.
* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha criptografada.

/// danger

Nunca armazene senhas em texto simples dos usuários. Sempre armazene uma "hash segura" que você pode verificar depois.

test:win_clang_xla --linkopt=/FORCE:MULTIPLE
test:win_clang_xla --host_linkopt=/FORCE:MULTIPLE

# Options to build TensorFlow 1.x or 2.x.
# TODO(kanglan): Change v2's define to default behavior
build:v2 --define=tf_api_version=2 --action_env=TF2_BEHAVIOR=1

# Enable all targets in XLA
build:cpu_cross --define=with_cross_compiler_support=true

    val response2 = get(server.url("/"))
    assertThat(response2.body.string()).isEqualTo("A")
    assertThat(response2.header("Warning")).isNull()
  }

  @Test
  fun getHeadersRetainsCached200LevelWarnings() {
    server.enqueue(
      MockResponse.Builder()
        .addHeader("Warning: 299 test danger")

```Python
UserInDB(**user_in.dict())
```

... weil `user_in.dict()` ein `dict` ist, und dann lassen wir Python es „entpacken“, indem wir es `UserInDB` übergeben, mit vorangestelltem `**`.

Wir erhalten also ein Pydantic-Modell aus den Daten eines anderen Pydantic-Modells.

#### Ein `dict` entpacken und zusätzliche Schlüsselwort-Argumente

Und dann fügen wir ein noch weiteres Schlüsselwort-Argument hinzu, `hashed_password=hashed_password`:

# 更多模型

书接上文，多个关联模型这种情况很常见。

特别是用户模型，因为：

* **输入模型**应该含密码
* **输出模型**不应含密码
* **数据库模型**需要加密的密码

/// danger | "危险"

千万不要存储用户的明文密码。始终存储可以进行验证的**安全哈希值**。

如果不了解这方面的知识，请参阅[安全性中的章节](security/simple-oauth2.md#password-hashing){.internal-link target=_blank}，了解什么是**密码哈希**。

///

## 多个模型

下面的代码展示了不同模型处理密码字段的方式，及使用位置的大致思路：

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="7  9  14  20  22  27-28  31-33  38-39"

								<li class="nav-item" data-toggle="tooltip" data-placement="left" title="<la:message key="labels.eol_error" />">
									<a class="nav-link active" href="${eolLink}" target="_olh"><em class="fas fa-times-circle text-danger"></a>
								</li>
							</c:if>
							<c:if test="${developmentMode}">
								<li class="nav-item" data-toggle="tooltip" data-placement="left"
									title="<la:message key="labels.development_mode_warning" />"

Wir bauen auf dem vorherigen Kapitel auf.

## Über JWT

JWT bedeutet „JSON Web Tokens“.

Es ist ein Standard, um ein JSON-Objekt in einem langen, kompakten String ohne Leerzeichen zu kodieren. Das sieht so aus:

```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c

      format: !!python/name:pymdownx.superfences.fence_code_format
  pymdownx.tilde:

  # pymdownx blocks
  pymdownx.blocks.admonition:
    types:
    - note
    - attention
    - caution
    - danger
    - error
    - tip
    - hint
    - warning
    # Custom types
    - info
    - check
  pymdownx.blocks.details:
  pymdownx.blocks.tab:
    alternate_style: True