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docs/pt/docs/advanced/dataclasses.md
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` { #dataclasses-in-response-model } Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:Registered: Sun Dec 28 07:19:09 UTC 2025 - Last Modified: Fri Dec 26 10:43:02 UTC 2025 - 4.5K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/advanced/dataclasses.md
2. `pydantic.dataclasses` es un reemplazo directo para `dataclasses`. 3. El dataclass `Author` incluye una lista de dataclasses `Item`. 4. El dataclass `Author` se usa como el parámetro `response_model`. 5. Puedes usar otras anotaciones de tipos estándar con dataclasses como el request body. En este caso, es una lista de dataclasses `Item`.Registered: Sun Dec 28 07:19:09 UTC 2025 - Last Modified: Fri Dec 26 10:43:02 UTC 2025 - 4.5K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/how-to/graphql.md
Dependendo do seu caso de uso, você pode preferir usar uma biblioteca diferente, mas se você me perguntasse, eu provavelmente sugeriria que você experimentasse o **Strawberry**. Aqui está uma pequena prévia de como você poderia integrar Strawberry com FastAPI:
Registered: Sun Dec 28 07:19:09 UTC 2025 - Last Modified: Fri Dec 26 10:43:02 UTC 2025 - 3.6K bytes - Viewed (0) -
.github/workflows/build-docs.yml
- changes runs-on: ubuntu-latest outputs: langs: ${{ steps.show-langs.outputs.langs }} steps: - uses: actions/checkout@v6 - name: Set up Python uses: actions/setup-python@v6 with: python-version: "3.11" - name: Setup uv uses: astral-sh/setup-uv@v7 with: version: "0.4.15" enable-cache: true cache-dependency-glob: |Registered: Sun Dec 28 07:19:09 UTC 2025 - Last Modified: Sun Dec 21 17:40:17 UTC 2025 - 3.3K bytes - Viewed (0) -
.github/workflows/test.yml
Registered: Sun Dec 28 07:19:09 UTC 2025 - Last Modified: Fri Dec 26 08:53:59 UTC 2025 - 4.4K bytes - Viewed (0) -
fastapi/params.py
examples: Optional[list[Any]] = None, example: Annotated[ Optional[Any], deprecated( "Deprecated in OpenAPI 3.1.0 that now uses JSON Schema 2020-12, " "although still supported. Use examples instead." ), ] = _Unset, openapi_examples: Optional[dict[str, Example]] = None,
Registered: Sun Dec 28 07:19:09 UTC 2025 - Last Modified: Sat Dec 27 12:54:56 UTC 2025 - 26.3K bytes - Viewed (0) -
.github/workflows/translate.yml
langs: ${{ steps.show-langs.outputs.langs }} commands: ${{ steps.show-langs.outputs.commands }} steps: - uses: actions/checkout@v6 - name: Set up Python uses: actions/setup-python@v6 with: python-version: "3.11" - name: Setup uv uses: astral-sh/setup-uv@v7 with: cache-dependency-glob: | requirements**.txt pyproject.tomlRegistered: Sun Dec 28 07:19:09 UTC 2025 - Last Modified: Sat Dec 27 18:48:45 UTC 2025 - 3.6K bytes - Viewed (0) -
fastapi/param_functions.py
Registered: Sun Dec 28 07:19:09 UTC 2025 - Last Modified: Sat Dec 27 12:54:56 UTC 2025 - 63K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/how-to/graphql.md
Dependiendo de tu caso de uso, podrías preferir usar un paquete diferente, pero si me preguntas, probablemente te sugeriría probar **Strawberry**. Aquí tienes una pequeña vista previa de cómo podrías integrar Strawberry con FastAPI:
Registered: Sun Dec 28 07:19:09 UTC 2025 - Last Modified: Fri Dec 26 10:43:02 UTC 2025 - 3.6K bytes - Viewed (0) -
scripts/translate.py
Registered: Sun Dec 28 07:19:09 UTC 2025 - Last Modified: Sat Dec 27 19:05:53 UTC 2025 - 34.1K bytes - Viewed (0)