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docs/es/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
Crea un verdadero token de acceso JWT y devuélvelo. {* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[118:133] *} ### Detalles técnicos sobre el "sujeto" `sub` de JWT La especificación de JWT dice que hay una clave `sub`, con el sujeto del token. Es opcional usarlo, pero ahí es donde pondrías la identificación del usuario, por lo que lo estamos usando aquí.
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Sun Aug 31 10:49:48 UTC 2025 - 10.9K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
Crie um token de acesso JWT real e o retorne. {* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[118:133] *} ### Detalhes técnicos sobre o "sujeito" `sub` do JWT A especificação JWT diz que existe uma chave `sub`, com o sujeito do token. É opcional usá-la, mas é onde você colocaria a identificação do usuário, então nós estamos usando aqui.
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Sun Aug 31 10:49:48 UTC 2025 - 11K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/advanced/settings.md
/// Portanto, quando você cria uma instância da classe `Settings` (nesse caso, o objeto `settings`), o Pydantic lê as variáveis de ambiente sem diferenciar maiúsculas e minúsculas, por isso, uma variável maiúscula `APP_NAME` será usada para o atributo `app_name`. Depois ele irá converter e validar os dados. Assim, quando você utilizar aquele objeto `settings`, os dados terão o tipo que você declarou (e.g. `items_per_user` será do tipo `int`).
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Wed Jan 15 20:17:23 UTC 2025 - 15.8K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/advanced/settings.md
### Configuraciones y pruebas Luego sería muy fácil proporcionar un objeto de configuraciones diferente durante las pruebas al sobrescribir una dependencia para `get_settings`: {* ../../docs_src/settings/app02/test_main.py hl[9:10,13,21] *} En la dependencia sobreescrita establecemos un nuevo valor para el `admin_email` al crear el nuevo objeto `Settings`, y luego devolvemos ese nuevo objeto. Luego podemos probar que se está usando.
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Mon Dec 30 18:26:57 UTC 2024 - 12.7K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/advanced/custom-response.md
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007.py hl[2,14] *} #### Usando `StreamingResponse` con objetos similares a archivos Si tienes un objeto similar a un archivo (por ejemplo, el objeto devuelto por `open()`), puedes crear una función generadora para iterar sobre ese objeto similar a un archivo. De esa manera, no tienes que leerlo todo primero en memoria, y puedes pasar esa función generadora al `StreamingResponse`, y devolverlo.
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Mon Dec 30 18:26:57 UTC 2024 - 12.5K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/advanced/custom-response.md
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007.py hl[2,14] *} #### Utilizando `StreamingResponse` com objetos semelhantes a arquivos Se você tiver um objeto semelhante a um arquivo (e.g. o objeto retornado por `open()`), você pode criar uma função geradora para iterar sobre esse objeto. Dessa forma, você não precisa ler todo o arquivo na memória primeiro, e você pode passar essa função geradora para `StreamingResponse` e retorná-la.
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Mon Nov 18 02:25:44 UTC 2024 - 13.2K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/response-model.md
Por exemplo, você pode querer **retornar um dicionário** ou um objeto de banco de dados, mas **declará-lo como um modelo Pydantic**. Dessa forma, o modelo Pydantic faria toda a documentação de dados, validação, etc. para o objeto que você retornou (por exemplo, um dicionário ou objeto de banco de dados).
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Tue Nov 26 22:51:05 UTC 2024 - 16.5K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/tutorial/response-model.md
Por ejemplo, podrías querer **devolver un diccionario** u objeto de base de datos, pero **declararlo como un modelo de Pydantic**. De esta manera el modelo de Pydantic haría toda la documentación de datos, validación, etc. para el objeto que devolviste (por ejemplo, un diccionario u objeto de base de datos).
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Mon Dec 30 18:26:57 UTC 2024 - 17K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Mon Dec 30 18:26:57 UTC 2024 - 13K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/alternatives.md
é "<abbr title="também chamado _ marshalling, conversão">serialização</abbr>" de dados, que é pegar dados do código (Python) e converter eles em alguma coisa que possa ser enviado através da rede. Por exemplo, converter um objeto contendo dados de um banco de dados em um objeto JSON. Converter objetos `datetime` em strings etc. Outro grande recurso necessário nas APIs é validação de dados, certificando que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo, algum campo é `int`,...
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Sat Nov 09 16:39:20 UTC 2024 - 25.5K bytes - Viewed (0)