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        int ai;

        if ( resolveSids ) {
            if (this.fileLocator.getDfsPath() == null && this.fileLocator.getPort() != -1) {
                server = server + ":" + this.fileLocator.getPort();
            }
            SID[] sids = new SID[aces.length];
            for ( ai = 0; ai < aces.length; ai++ ) {
                sids[ ai ] = aces[ ai ].getSID();
            }

/// info | Informação

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

///

## Dataclasses em `response_model`

Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:

"_We've switched over to **FastAPI** for our **APIs** [...] I think you'll like it [...]_"

"_We've switched over to **FastAPI** for our **APIs** [...] I think you'll like it [...]_"

        }
    }

    private AuthenticationInfo authenticationInfo(ArtifactRepository repository) {
        AuthenticationInfo ai = new AuthenticationInfo();
        ai.setUserName(repository.getAuthentication().getUsername());
        ai.setPassword(repository.getAuthentication().getPassword());
        return ai;
    }

    private ProxyInfo proxyInfo(ArtifactRepository repository) {
        ProxyInfo proxyInfo = new ProxyInfo();

    title: Deploy & scale any full-stack web app on Render. Focus on building apps, not infra.
    img: https://fastapi.tiangolo.com/img/sponsors/render.svg
silver:
  - url: https://github.com/deepset-ai/haystack/
    title: Build powerful search from composable, open source building blocks
    img: https://fastapi.tiangolo.com/img/sponsors/haystack-fastapi.svg
  - url: https://databento.com/

"_We've switched over to **FastAPI** for our **APIs** [...] I think you'll like it [...]_"

"_Мы перешли на **FastAPI** для наших **API** [...] Я думаю, вам тоже понравится [...]_"