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docs/pt/docs/deployment/concepts.md
Se você está pagando por 3 servidores, mas está usando apenas um pouco de RAM e CPU, você provavelmente está **desperdiçando dinheiro** 💸, e provavelmente **desperdiçando energia elétrica do servidor** 🌎, etc. Nesse caso, seria melhor ter apenas 2 servidores e usar uma porcentagem maior de seus recursos (CPU, memória, disco, largura de banda de rede, etc).
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docs/es/docs/advanced/response-headers.md
Y como la `Response` puede ser usada frecuentemente para configurar headers y cookies, **FastAPI** también la provee en `fastapi.Response`. /// ## Headers Personalizados Ten en cuenta que se pueden añadir headers propietarios personalizados <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers" class="external-link" target="_blank">usando el prefijo 'X-'</a>.
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docs/pt/docs/advanced/settings.md
```console // Você pode criar uma env var MY_NAME usando $ export MY_NAME="Wade Wilson" // E utilizá-la em outros programas, como $ echo "Hello $MY_NAME" Hello Wade Wilson ``` </div> //// //// tab | Windows PowerShell <div class="termy"> ```console // Criando env var MY_NAME $ $Env:MY_NAME = "Wade Wilson" // Usando em outros programas, como $ echo "Hello $Env:MY_NAME"
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docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md
Para declarar tipos que têm parâmetros de tipo(tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`: * Importe os do modulo `typing` * Passe o(s) tipo(s) interno(s) como "parâmetros de tipo" usando colchetes: `[` e `]` ```Python from typing import List my_list: List[str] ``` Essa é a sintaxe padrão do Python para declarações de tipo.
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docs/pt/docs/advanced/dataclasses.md
E claro, ele suporta o mesmo: * validação de dados * serialização de dados * documentação de dados, etc. Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic. /// info | Informação
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docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md
``` //// //// tab | Python 3.8+ ```Python hl_lines="34" {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!} ``` //// ### Usando o parâmetro `update` do Pydantic Agora, você pode criar uma cópia do modelo existente usando `.model_copy()`, e passar o parâmetro `update` com um `dict` contendo os dados para atualizar. /// info | Informação
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docs/pt/docs/tutorial/request-files.md
Isso não é uma limitação do **FastAPI**, é parte do protocolo HTTP. /// ## Upload de Arquivo Opcional Você pode tornar um arquivo opcional usando anotações de tipo padrão e definindo um valor padrão de `None`:
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docs/es/docs/index.md
## Mejora al ejemplo Ahora modifica el archivo `main.py` para recibir un <abbr title="cuerpo del mensaje HTTP">body</abbr> del `PUT` request. Declara el body usando las declaraciones de tipo estándares de Python gracias a Pydantic. ```Python hl_lines="2 7-10 23-25" from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel from typing import Union app = FastAPI()
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/tutorial/schema-extra-example.md
Portanto, embora `example` não seja parte do JSON Schema, é parte da versão customizada do JSON Schema usada pelo OpenAPI, e é isso que vai ser usado dentro da UI de documentação.
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docs/es/docs/tutorial/path-params.md
Sin embargo, lo puedes hacer en **FastAPI** usando una de las herramientas internas de Starlette. La documentación seguirá funcionando, aunque no añadirá ninguna información diciendo que el parámetro debería contener un path. ### Convertidor de path Usando una opción directamente desde Starlette puedes declarar un *parámetro de path* que contenga un path usando una URL como: ``` /files/{file_path:path} ```
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