errors.failed_to_print_thread_dump=Não foi possível imprimir o despejo de threads.
errors.file_is_not_supported={0} não é suportado.
errors.plugin_file_is_not_found={0} não encontrado.
errors.failed_to_install_plugin=Não foi possível instalar {0}.
errors.failed_to_find_plugins=Não foram encontrados plugins disponíveis.
errors.failed_to_process_sso_request=Não foi possível processar a solicitação: {0}

errors.property_required={0} é obrigatório.

errors.failed_to_delete_file = No se pudo eliminar el archivo {0}.
errors.docid_not_found = ID de documento no encontrado. Causa: {0}
errors.document_not_found = URL de ID de documento no encontrada. Causa: {0}
errors.not_load_from_server = No se pudo cargar desde este servidor. Causa: {0}
errors.failed_to_start_job = No se pudo iniciar el trabajo {0}.
errors.failed_to_stop_job = No se pudo detener el trabajo {0}.

```JSON
{
  "item": "The Foo Wrestlers"
}
```

Mas se o cliente faz uma requisição para `http://example.com/items/bar` (ou seja, um não existente `item_id "bar"`), esse cliente receberá um HTTP status code 404 (o erro "não encontrado" — *not found error*), e uma resposta JSON:

```JSON
{
  "detail": "Item not found"
}
```

/// tip | Dica

labels.sereq_configuration=Solicitação para OpenSearch
labels.sereq_request_file=Arquivo de solicitação
labels.requestFile=Arquivo de solicitação
labels.sereq_button_upload=Enviar
labels.facet_is_not_found=Não encontrado
labels.doc_score=Pontuação:
labels.development_mode_warning=Executando em modo de desenvolvimento. Instale o OpenSearch separadamente em um ambiente de produção.

Então, quando você digita `python` no terminal, o sistema encontrará o programa Python em

```plaintext
C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python
```

e usa esse.

////

Dada a simplicidade do Flask, ele parecia uma boa opção para construção de APIs. A próxima coisa a encontrar era um "Django REST Framework" para Flask.

/// check | **FastAPI** inspirado para

Ser um microframework. Tornar fácil misturar e combinar as ferramentas e partes necessárias.

...porque não está claro se o valor padrão deveria ser `"rick"` ou `"morty"`.

Então, você usaria (preferencialmente):

```Python
q: Annotated[str, Query()] = "rick"
```

...ou em bases de código mais antigas você encontrará:

```Python
q: str = Query(default="rick")
```

### Vantagens de `Annotated` { #advantages-of-annotated }

Por outro lado, há milhares de usuários nos sistemas de chat, então há uma grande chance de você encontrar alguém para conversar por lá quase o tempo todo. 😄

## Patrocine o autor { #sponsor-the-author }

Dada la simplicidad de Flask, parecía una buena opción para construir APIs. Lo siguiente a encontrar era un "Django REST Framework" para Flask.

/// check | Inspiró a **FastAPI** a

Ser un micro-framework. Haciendo fácil mezclar y combinar las herramientas y partes necesarias.

Así que, cuando escribas `python` en el terminal, el sistema encontrará el programa Python en

```plaintext
C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python
```

y utilizará ese.

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