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docs/pt/docs/alternatives.md
Hug foi um dos primeiros frameworks a implementar a declaração de tipos de parâmetros usando Python _type hints_. Isso foi uma ótima idéia que inspirou outras ferramentas a fazer o mesmo. Ele usou tipos customizados em suas declarações ao invés dos tipos padrão Python, mas mesmo assim foi um grande passo. Ele também foi um dos primeiros frameworks a gerar um _schema_ customizado declarando a API inteira em JSON.
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 20 19:20:23 UTC 2024 - 25.5K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/how-to/graphql.md
Você pode combinar *operações de rota* normais do FastAPI com GraphQL na mesma aplicação. /// tip | "Dica" **GraphQL** resolve alguns casos de uso muito específicos. Ele tem **vantagens** e **desvantagens** quando comparado a **web APIs** comuns. Certifique-se de avaliar se os **benefícios** para o seu caso de uso compensam as **desvantagens**. 🤓 /// ## Bibliotecas GraphQL
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024 - 3.5K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/how-to/graphql.md
/// tip | Consejo **GraphQL** resuelve algunos casos de uso específicos. Tiene **ventajas** y **desventajas** cuando lo comparas con **APIs web** comunes. Asegúrate de evaluar si los **beneficios** para tu caso de uso compensan las **desventajas.** 🤓 /// ## Librerías GraphQL
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024 - 3.5K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/how-to/custom-request-and-route.md
/// danger | Perigo Isso é um recurso "avançado". Se você for um iniciante em **FastAPI** você deve considerar pular essa seção. /// ## Casos de Uso Alguns casos de uso incluem: * Converter requisições não-JSON para JSON (por exemplo, <a href="https://msgpack.org/index.html" class="external-link" target="_blank">`msgpack`</a>). * Descomprimir corpos de requisição comprimidos com gzip.
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Tue Oct 22 17:33:00 UTC 2024 - 4.9K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/advanced/additional-status-codes.md
``` //// //// tab | Python 3.10+ non-Annotated /// tip | "Dica" Faça uso da versão `Annotated` quando possível. /// ```Python hl_lines="2 23" {!> ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_py310.py!} ``` //// //// tab | Python 3.8+ non-Annotated /// tip | "Dica" Faça uso da versão `Annotated` quando possível. /// ```Python hl_lines="4 25"
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024 - 2.8K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/advanced/response-change-status-code.md
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024 - 1.7K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/advanced/response-change-status-code.md
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024 - 1.6K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md
* Converter o modelo copiado em algo que possa ser armazenado no seu banco de dados (por exemplo, usando o `jsonable_encoder`). * Isso é comparável ao uso do método `.model_dump()`, mas garante (e converte) os valores para tipos de dados que possam ser convertidos em JSON, por exemplo, `datetime` para `str`. * Salvar os dados no seu banco de dados. * Retornar o modelo atualizado.
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Mon Oct 14 09:16:06 UTC 2024 - 6K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/header-param-models.md
<div class="screenshot"> <img src="/img/tutorial/header-param-models/image01.png"> </div> ### Proibindo Cabeçalhos adicionais Em alguns casos de uso especiais (provavelmente não muito comuns), você pode querer **restringir** os cabeçalhos que você quer receber. Você pode usar a configuração dos modelos do Pydantic para proibir (`forbid`) quaisquer campos `extra`:
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Tue Oct 22 20:41:28 UTC 2024 - 3.8K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/advanced/events.md
## Caso de uso Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso. Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de _machine learning_** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024 - 8.6K bytes - Viewed (0)