case len(entities.UserMappings) != 1:
			c.Fatalf("Expected to find exactly one user mapping")
		case entities.UserMappings[0].User != testCase.expectedOutDN:
			c.Fatalf("Expected user DN `%s`, found `%s`", testCase.expectedOutDN, entities.UserMappings[0].User)
		case len(entities.UserMappings[0].Policies) != 1:
			c.Fatalf("Expected exactly one policy attached to user")
		case entities.UserMappings[0].Policies[0] != policy:

### `**user_in.model_dump()` Hakkında { #about-user-in-model-dump }

#### Pydantic'in `.model_dump()` Metodu { #pydantics-model-dump }

`user_in`, `UserIn` sınıfına ait bir Pydantic modelidir.

Pydantic modellerinde, model verilerini içeren bir `dict` döndüren `.model_dump()` metodu bulunur.

Yani, şöyle bir Pydantic nesnesi `user_in` oluşturursak:

```Python

Наприклад, припустімо, у вас є 4 кінцеві точки API (*операції шляху*):

* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`

тоді ви могли б додати різні вимоги до дозволів для кожної з них лише за допомогою залежностей і субзалежностей:

```mermaid
graph TB

current_user(["current_user"])

            echo " OK"
        fi

        # Create fess user if not existing
        if ! id $FESS_USER > /dev/null 2>&1 ; then
            echo -n "Creating $FESS_USER user..."
            useradd --system \
                    -M \
                    --gid "$FESS_GROUP" \
                    --shell /sbin/nologin \
                    --comment "fess user" \
                    -d "$FESS_USER_HOME"  \

### 타입 어노테이션과 도구 지원 { #type-annotations-and-tooling }

먼저 에디터, mypy 및 기타 도구가 이를 어떻게 보는지 살펴봅시다.

`BaseUser`는 기본 필드를 가집니다. 그리고 `UserIn`은 `BaseUser`를 상속하고 `password` 필드를 추가하므로, 두 모델의 모든 필드를 포함하게 됩니다.

함수 반환 타입을 `BaseUser`로 어노테이션하지만, 실제로는 `UserIn` 인스턴스를 반환합니다.

에디터, mypy 및 기타 도구는 이에 대해 불평하지 않습니다. 타이핑 관점에서 `UserIn`은 `BaseUser`의 서브클래스이므로, `BaseUser`인 어떤 것이 기대되는 곳에서는 *유효한* 타입이기 때문입니다.

### FastAPI 데이터 필터링 { #fastapi-data-filtering }

Например, у вас есть 4 API-эндпоинта (*операции пути*):

* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`

тогда вы можете добавить разные требования к правам для каждого из них только с помощью зависимостей и подзависимостей:

```mermaid
graph TB

current_user(["current_user"])

# Оголосіть змінну як str
# та отримайте підтримку редактора всередині функції
def main(user_id: str):
    return user_id


# Модель Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Далі це можна використовувати так:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",

///

This is of course not the frontend for the final users, but it's a great automatic tool to document interactively all your API.

It can be used by the frontend team (that can also be yourself).

It can be used by third party applications and systems.

And it can also be used by yourself, to debug, check and test the same application.

## The `password` flow { #the-password-flow }

 * Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307  USA
 */
package jcifs.smb;

import org.bouncycastle.util.encoders.Hex;

/**
 * Authenticator directly specifing the user's NT hash
 *
 * @author mbechler
 *
 */
public class NtlmNtHashAuthenticator extends NtlmPasswordAuthenticator {

    private static final long serialVersionUID = 4328214169536360351L;

### Про `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }

#### `.model_dump()` из Pydantic { #pydantics-model-dump }

`user_in` — это Pydantic-модель класса `UserIn`.

У Pydantic-моделей есть метод `.model_dump()`, который возвращает `dict` с данными модели.

Поэтому, если мы создадим Pydantic-объект `user_in` таким способом:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")