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docs/pt/docs/deployment/docker.md
COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /app/requirements.txt COPY ./app /app ``` ### Aplicações Maiores Se você seguiu a seção sobre a criação de [Aplicações Maiores com Múltiplos Arquivos](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}, seu `Dockerfile` pode parecer com isso: ```Dockerfile ```Dockerfile hl_lines="7"
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docs/pt/docs/deployment/concepts.md
## Executando na inicialização Na maioria dos casos, quando você cria uma API web, você quer que ela esteja **sempre em execução**, ininterrupta, para que seus clientes possam sempre acessá-la. Isso é claro, a menos que você tenha um motivo específico para querer que ela seja executada somente em certas situações, mas na maioria das vezes você quer que ela esteja constantemente em execução e **disponível**.
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docs/pt/docs/tutorial/bigger-applications.md
# Aplicações Maiores - Múltiplos Arquivos Se você está construindo uma aplicação ou uma API web, é raro que você possa colocar tudo em um único arquivo. **FastAPI** oferece uma ferramenta conveniente para estruturar sua aplicação, mantendo toda a flexibilidade. /// info | Informação Se você vem do Flask, isso seria o equivalente aos Blueprints do Flask. /// ## Um exemplo de estrutura de arquivos
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docs/pt/docs/async.md
E esse é o mesmo nível de performance que você tem com o **FastAPI**.
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docs/pt/docs/tutorial/response-model.md
/// #### Dados com valores para campos com padrões Mas se seus dados tiverem valores para os campos do modelo com valores padrões, como o item com ID `bar`: ```Python hl_lines="3 5" { "name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2 } ``` eles serão incluídos na resposta. #### Dados com os mesmos valores que os padrões
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docs/pt/docs/features.md
Por padrão, tudo **"simplesmente funciona"**. ### Validação * Validação para a maioria dos (ou todos?) **tipos de dados** do Python, incluindo: * objetos JSON (`dict`). * arrays JSON (`list`), definindo tipos dos itens. * campos String (`str`), definindo tamanho mínimo e máximo. * Numbers (`int`, `float`) com valores mínimos e máximos, etc. * Validação de tipos mais exóticos, como: * URL. * Email.
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docs/pt/docs/advanced/settings.md
# Configurações e Variáveis de Ambiente Em muitos casos a sua aplicação pode precisar de configurações externas, como chaves secretas, credenciais de banco de dados, credenciais para serviços de email, etc. A maioria dessas configurações é variável (podem mudar), como URLs de bancos de dados. E muitas delas podem conter dados sensíveis, como tokens secretos. Por isso é comum prover essas configurações como variáveis de ambiente que são utilizidas pela aplicação.
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docs/es/docs/tutorial/query-params-str-validations.md
/// La documentación interactiva de API se actualizará en consecuencia, para permitir múltiples valores: <img src="/img/tutorial/query-params-str-validations/image02.png"> ### Lista de parámetros de Query / múltiples valores con valores por defecto Y también puedes definir un valor por defecto `list` de valores si no se proporcionan ninguno: {* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py39.py hl[9] *}
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docs/es/docs/tutorial/response-model.md
/// #### Datos con valores para campos con valores por defecto Pero si tus datos tienen valores para los campos del modelo con valores por defecto, como el artículo con ID `bar`: ```Python hl_lines="3 5" { "name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62,
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docs/es/docs/alternatives.md
Pero en algún punto, no hubo otra opción que crear algo que proporcionara todas estas funcionalidades, tomando las mejores ideas de herramientas previas y combinándolas de la mejor manera posible, usando funcionalidades del lenguaje que ni siquiera estaban disponibles antes (anotaciones de tipos de Python 3.6+). ## Herramientas previas
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