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docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md
E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos. E também teremos anotações/documentação em conformidade. ## Modelos aninhados Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo. Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.
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docs/pt/docs/tutorial/body-multiple-params.md
# Corpo - Múltiplos parâmetros Agora que nós vimos como usar `Path` e `Query`, veremos usos mais avançados de declarações no corpo da requisição. ## Misture `Path`, `Query` e parâmetros de corpo Primeiro, é claro, você pode misturar `Path`, `Query` e declarações de parâmetro no corpo da requisição livremente e o **FastAPI** saberá o que fazer. E você também pode declarar parâmetros de corpo como opcionais, definindo o valor padrão com `None`:
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docs/pt/docs/tutorial/extra-models.md
```Python user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***") ``` e depois chamarmos: ```Python user_dict = user_in.dict() ``` agora temos um `dict` com os dados na variável `user_dict` (é um `dict` em vez de um objeto de modelo Pydantic). E se chamarmos: ```Python print(user_dict) ``` teríamos um `dict` Python com: ```Python {
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docs/pt/docs/tutorial/first-steps.md
* `app`: o objeto criado no arquivo `main.py` com a linha `app = FastAPI()`. * `--reload`: faz o servidor reiniciar após mudanças de código. Use apenas para desenvolvimento. Na saída, temos: ```hl_lines="4" INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) ``` Essa linha mostra a URL onde a sua aplicação está sendo servida, que nesse caso é a sua máquina local. ### Confira
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docs/pt/docs/alternatives.md
E ele gera _schemas_ OpenAPI. É assim como funciona no Flask, Starlette, Responder etc. Mas então, nós temos novamente o problema de ter uma micro-sintaxe, dentro de uma string Python (um grande YAML).
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docs/pt/docs/index.md
Você pode instalar todas essas dependências com `pip install fastapi[all]`. ## Licença
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