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Results 1 - 10 of 30 for adatok (0.22 sec)

  1. docs/hu/docs/index.md

        * Szövegkiegészítés.
        * Típus ellenőrzés.
    * Adatok validációja:
        * Automatikus és érthető hibák amikor az adatok hibásak.
        * Validáció mélyen ágyazott objektumok esetén is.
    * Bemeneti adatok<abbr title="also known as: serialization, parsing, marshalling"> átváltása</abbr> : a hálózatról érkező Python adatokká és típusokká. Adatok olvasása következő forrásokból:
        * JSON.
        * Cím paraméterek.
    Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025
    - Last Modified: Sun Aug 31 10:49:48 UTC 2025
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  2. docs/es/docs/tutorial/schema-extra-example.md

    # Declarar Ejemplos de Request
    
    Puedes declarar ejemplos de los datos que tu aplicación puede recibir.
    
    Aquí tienes varias formas de hacerlo.
    
    ## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic
    
    Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.
    
    //// tab | Pydantic v2
    
    {* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
    
    ////
    
    //// tab | Pydantic v1
    
    Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025
    - Last Modified: Mon Dec 30 18:26:57 UTC 2024
    - 9.8K bytes
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  3. docs/es/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md

    ### 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).
    
    Si los passwords no coinciden, devolvemos el mismo error.
    
    Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025
    - Last Modified: Mon Dec 30 18:26:57 UTC 2024
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  4. docs/es/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md

    Muchos paquetes que lo simplifican tienen que hacer muchos compromisos con el modelo de datos, la base de datos y las funcionalidades disponibles. Y algunos de estos paquetes que simplifican las cosas demasiado en realidad tienen fallos de seguridad en el fondo.
    
    ---
    
    **FastAPI** no hace ningún compromiso con ninguna base de datos, modelo de datos o herramienta.
    
    Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025
    - Last Modified: Sun Aug 31 10:49:48 UTC 2025
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  5. docs/es/docs/tutorial/response-model.md

    ## Tipo de Retorno y Filtrado de Datos
    
    Continuemos con el ejemplo anterior. Queríamos **anotar la función con un tipo**, pero queríamos poder devolver desde la función algo que en realidad incluya **más datos**.
    
    Queremos que FastAPI continúe **filtrando** los datos usando el modelo de response. Para que, incluso cuando la función devuelva más datos, el response solo incluya los campos declarados en el modelo de response.
    
    Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025
    - Last Modified: Mon Dec 30 18:26:57 UTC 2024
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  6. docs/es/docs/alternatives.md

    title="también llamada marshalling, conversión">serialización</abbr>" de datos, que consiste en tomar datos del código (Python) y convertirlos en algo que pueda ser enviado a través de la red. Por ejemplo, convertir un objeto que contiene datos de una base de datos en un objeto JSON. Convertir objetos `datetime` en strings, etc.
    
    Otra gran funcionalidad necesaria por las APIs es la validación de datos, asegurarse de que los datos sean válidos, dados ciertos parámetros. Por ejemplo, que algún campo...
    Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025
    - Last Modified: Mon Dec 30 18:26:57 UTC 2024
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  7. src/main/resources/fess_message_es.properties

    errors.crud_failed_to_create_instance = No se pudieron crear nuevos datos.
    errors.crud_failed_to_create_crud_table = No se pudieron crear nuevos datos. ({0})
    errors.crud_failed_to_update_crud_table=No se pudieron actualizar los datos. ({0})
    errors.crud_failed_to_delete_crud_table=No se pudieron eliminar los datos. ({0})
    errors.crud_could_not_find_crud_table = No se encontraron los datos {0}.
    Registered: Thu Sep 04 12:52:25 UTC 2025
    - Last Modified: Thu Jul 10 04:56:21 UTC 2025
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  8. docs/es/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md

    background dentro de la propia tarea en background, y usar internamente solo datos que no dependan de los recursos de las dependencias con `yield`.
    
    Por ejemplo, en lugar de usar la misma sesión de base de datos, crearías una nueva sesión de base de datos dentro de la tarea en background, y obtendrías los objetos de la base de datos usando esta nueva sesión. Y luego, en lugar de pasar el objeto de la base de datos como parámetro a la función de tarea en background, pasarías el ID de ese objeto...
    Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025
    - Last Modified: Mon Dec 30 18:26:57 UTC 2024
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  9. docs/es/docs/tutorial/sql-databases.md

        SQLModel sabrá que algo declarado como `str` será una columna SQL de tipo `TEXT` (o `VARCHAR`, dependiendo de la base de datos).
    
    ### Crear un Engine
    
    Un `engine` de SQLModel (en el fondo, realmente es un `engine` de SQLAlchemy) es lo que **mantiene las conexiones** a la base de datos.
    
    Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025
    - Last Modified: Mon Dec 30 18:26:57 UTC 2024
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  10. docs/es/docs/features.md

    * Todas las dependencias pueden requerir datos de los requests y **aumentar las restricciones de la path operation** y la documentación automática.
    * **Validación automática** incluso para los parámetros de *path operation* definidos en las dependencias.
    * Soporte para sistemas de autenticación de usuario complejos, **conexiones a bases de datos**, etc.
    * **Sin compromisos** con bases de datos, frontends, etc. Pero fácil integración con todos ellos.
    
    Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025
    - Last Modified: Mon Dec 30 17:46:44 UTC 2024
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