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docs/es/docs/features.md
* Todas las dependencias pueden requerir datos de los requests y aumentar las restricciones del *path operation* y la documentación automática. * **Validación automática** inclusive para parámetros del *path operation* definidos en las dependencias. * Soporte para sistemas complejos de autenticación de usuarios, **conexiones con bases de datos**, etc.
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docs/es/docs/tutorial/path-params.md
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docs/es/docs/python-types.md
Tú declaras la "forma" de los datos mediante clases con atributos. Cada atributo tiene un tipo. Luego creas un instance de esa clase con algunos valores y Pydantic validará los valores, los convertirá al tipo apropiado (si ese es el caso) y te dará un objeto con todos los datos. Y obtienes todo el soporte del editor con el objeto resultante.
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docs/es/docs/index.md
* Auto completado. * Anotaciones de tipos. * Validación de datos: * 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.
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docs/es/docs/tutorial/first-steps.md
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docs/es/docs/tutorial/query-params.md
Todo el proceso que aplicaba a los parámetros de path también aplica a los parámetros de query: * Soporte del editor (obviamente) * <abbr title="convertir el string que viene de un HTTP request a datos de Python">"Parsing"</abbr> de datos * Validación de datos * Documentación automática ## Configuraciones por defecto Como los parámetros de query no están fijos en una parte del path pueden ser opcionales y pueden tener valores por defecto.
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docs/es/docs/async.md
Solo puedes usar `await` dentro de funciones creadas con `async def`. --- Si estás utilizando libraries de terceros que se comunican con algo (una base de datos, una API, el sistema de archivos, etc.) y no tienes soporte para `await` (este es el caso para la mayoría de las libraries de bases de datos), declara tus *path operation functions* de forma habitual, con solo `def`, de la siguiente manera: ```Python hl_lines="2" @app.get('/') def results():
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docs/pt/docs/alternatives.md
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`, e não alguma string...
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docs/pt/docs/tutorial/request-forms.md
## Sobre "Campos de formulário" A forma como os formulários HTML (`<form></form>`) enviam os dados para o servidor normalmente usa uma codificação "especial" para esses dados, é diferente do JSON. O **FastAPI** fará a leitura desses dados no lugar certo em vez de JSON. !!! note "Detalhes técnicos" Os dados dos formulários são normalmente codificados usando o "tipo de mídia" `application/x-www-form-urlencoded`.
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docs/pt/docs/tutorial/extra-data-types.md
# Tipos de dados extras Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como: * `int` * `float` * `str` * `bool` Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos. E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora: * Ótimo suporte do editor. * Conversão de dados das requisições recebidas. * Conversão de dados para os dados da resposta. * Validação de dados. * Anotação e documentação automáticas.
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