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docs/es/docs/async.md
Después, el 💁 cajero dice "he terminado de hacer las hamburguesas" 🍔 poniendo tu número en la pantalla del mostrador, pero no saltas al momento que el número que se muestra es el tuyo. Sabes que nadie robará tus hamburguesas 🍔 porque tienes el número de tu turno y ellos tienen el suyo.
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Mon Aug 19 18:15:21 UTC 2024 - 24.9K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/handling-errors.md
Pode ser que você precise comunicar ao cliente que: * O cliente não tem direitos para realizar aquela operação. * O cliente não tem acesso aquele recurso. * O item que o cliente está tentando acessar não existe. * etc. Nesses casos, você normalmente retornaria um **HTTP status code** próximo ao status code na faixa do status code **400** (do 400 ao 499).
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024 - 10K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/sql-databases.md
Não se preocupe, com a forma como o código está estruturado, garantiremos que usamos **uma única *sessão* SQLModel por requisição** mais tarde, isso é realmente o que o `check_same_thread` está tentando conseguir. ### Criar as Tabelas Em seguida, adicionamos uma função que usa `SQLModel.metadata.create_all(engine)` para **criar as tabelas** para todos os *modelos de tabela*.
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 27 15:25:29 UTC 2024 - 15.8K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/index.md
* Errores automáticos y claros cuándo los datos son inválidos. * Validación, incluso para objetos JSON profundamente anidados. * <abbr title="en inglés: serialization, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos de input: viniendo de la red a datos y tipos de Python. Leyendo desde: * JSON. * Path parameters. * Query parameters. * Cookies. * Headers. * Formularios. * Archivos.
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 20 19:20:23 UTC 2024 - 19K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/deployment/docker.md
Então, se seu aplicativo consumir muito memória (por exemplo, com modelos de aprendizado de máquina), e seu servidor tiver muitos núcleos de CPU **mas pouca memória**, então seu contêiner pode acabar tentando usar mais memória do que está disponível e degradar o desempenho muito (ou até mesmo travar). 🚨 ### Criando um `Dockerfile` Aqui está como você criaria um `Dockerfile` baseado nessa imagem: ```Dockerfile
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Mon Aug 12 21:47:53 UTC 2024 - 37.4K bytes - Viewed (0)