labels.append_query_param_enabled=Añadir parámetro de búsqueda
labels.login_required=Requiere inicio de sesión
labels.result_collapsed=Contraer resultados duplicados
labels.login_link=Mostrar enlace de inicio de sesión
labels.thumbnail=Mostrar miniatura
labels.ignore_failure_type=Tipos de error a ignorar
labels.failure_count_threshold=Umbral de recuento de fallos
labels.popular_word_word_enabled=Respuesta de palabras populares

  }

  @Test
  fun cacheControl() {
    val cacheControl: CacheControl = CacheControl.Builder().build()
    val noCache: Boolean = cacheControl.noCache
    val noStore: Boolean = cacheControl.noStore
    val maxAgeSeconds: Int = cacheControl.maxAgeSeconds
    val sMaxAgeSeconds: Int = cacheControl.sMaxAgeSeconds
    val mustRevalidate: Boolean = cacheControl.mustRevalidate

Mas eu vou te mostrar como melhorar isso a seguir. 🤓

### IDs de Operação Personalizados e Melhores Nomes de Método

Você pode **modificar** a maneira como esses IDs de operação são **gerados** para torná-los mais simples e ter **nomes de método mais simples** nos clientes.

Neste caso, você terá que garantir que cada ID de operação seja **único** de alguma outra maneira.

```

</div>

Na saída, temos:

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

Essa linha mostra a URL onde a sua aplicação está sendo servida, que nesse caso é a sua máquina local.

### Confira

Abra o seu navegador em <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000</a>.

# Comparações

As comparações independentes da TechEmpower mostram as aplicações **FastAPI** rodando com Uvicorn como <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">um dos _frameworks_ Python mais rápidos disponíveis</a>, somente atrás dos próprios Starlette e Uvicorn (utilizados internamente pelo FastAPI). (*)

E a especificação diz que os campos devem ser nomeados assim. Portanto, `user-name` ou `email` não funcionariam.

Mas não se preocupe, você pode mostrá-lo como quiser aos usuários finais no frontend.

E seus modelos de banco de dados podem usar qualquer outro nome que você desejar.

   proxyAuthenticator, proxySelector, socketFactory, sslSocketFactory, url
 * **Cache**: directory
 * **CacheControl**: immutable, maxAgeSeconds, maxStaleSeconds, minFreshSeconds, mustRevalidate,
   noCache, noStore, noTransform, onlyIfCached, sMaxAgeSeconds
 * **Challenge**: authParams, charset, realm, scheme
 * **CipherSuite**: javaName
 * **ConnectionSpec**: cipherSuites, supportsTlsExtensions, tlsVersions

Para el error, usamos la excepción `HTTPException`:

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}

### Revisa el password

En este punto tenemos los datos del usuario de nuestra base de datos, pero no hemos revisado el password.

Primero pongamos esos datos en el modelo `UserInDB` de Pydantic.

Nunca deberías guardar passwords en texto plano, así que, usaremos el sistema de hash de passwords (falso).

### Baixar e Instalar/Executar

O Fess 14.17 já está disponível e pode ser baixado na [página de lançamentos](https://github.com/codelibs/fess/releases "download"). As opções de download incluem: deb, rpm, zip.

Os comandos a seguir mostram como usar o download em formato zip:

    $ unzip fess-14.17.x.zip
    $ cd fess-14.17.x
    $ ./bin/fess

Para mais detalhes, veja o [Guia de Instalação](https://fess.codelibs.org/14.17/install/index.html).

	* O frontend armazena aquele token temporariamente em algum lugar.
	* O usuário clica no frontend para ir à outra seção daquele frontend do aplicativo web.
	* O frontend precisa buscar mais dados daquela API.
		* Mas precisa de autenticação para aquele endpoint em específico.
		* Então, para autenticar com nossa API, ele manda um header de `Autorização` com o valor `Bearer` mais o token.