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docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md
Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo. Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic). Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece. --- Outro caso útil é quando você deseja ter chaves de outro tipo, por exemplo, `int`. É isso que vamos ver aqui.
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docs/pt/docs/python-types.md
O primeiro parâmetro de tipo é para as chaves do `dict`. O segundo parâmetro de tipo é para os valores do `dict`: ```Python hl_lines="1 4" {!../../../docs_src/python_types/tutorial008.py!} ``` Isso significa que: * A variável `prices` é um dict`: * As chaves deste `dict` são do tipo `str` (digamos, o nome de cada item).
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docs/pt/docs/features.md
"name": "Mary", "joined": "2018-11-30", } my_second_user: User = User(**second_user_data) ``` !!! info `**second_user_data` quer dizer: Passe as chaves e valores do dicionário `second_user_data` diretamente como argumentos chave-valor, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")` ### Suporte de editores
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docs/pt/docs/tutorial/extra-models.md
} ``` #### Desembrulhando um `dict` Se tomarmos um `dict` como `user_dict` e passarmos para uma função (ou classe) com `**user_dict`, o Python irá "desembrulhá-lo". Ele passará as chaves e valores do `user_dict` diretamente como argumentos chave-valor. Então, continuando com o `user_dict` acima, escrevendo: ```Python UserInDB(**user_dict) ``` Resultaria em algo equivalente a: ```Python UserInDB(
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docs/pt/docs/tutorial/body-multiple-params.md
Por exemplo, extendendo o modelo anterior, você poder decidir por ter uma outra chave `importance` no mesmo corpo, além de `item` e `user`. Se você declará-lo como é, porque é um valor singular, o **FastAPI** assumirá que se trata de um parâmetro de consulta. Mas você pode instruir o **FastAPI** para tratá-lo como outra chave do corpo usando `Body`: === "Python 3.8+" ```Python hl_lines="22"
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docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md
### `Body` com vários `examples` Alternativamente ao único `example`, você pode passar `examples` usando um `dict` com **vários examples**, cada um com informações extras que serão adicionadas no **OpenAPI** também. As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`. Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter: * `summary`: Pequena descrição do exemplo.
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docs/en/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
But you still need to use `Path` for the `item_id` path parameter. And you don't want to use `Annotated` for some reason. Python will complain if you put a value with a "default" before a value that doesn't have a "default". But you can re-order them, and have the value without a default (the query parameter `q`) first.
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docs/en/docs/advanced/settings.md
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docs/pt/docs/alternatives.md
Esse desacoplamento de partes, e sendo um "microframework" que pode ser extendido para cobrir exatamente o que é necessário era um recurso chave que eu queria manter. Dada a simplicidade do Flask, parecia uma ótima opção para construção de APIs. A próxima coisa a procurar era um "Django REST Framework" para Flask. !!! check "**FastAPI** inspirado para"
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docs/es/docs/deployment/versions.md
Luego de tener los tests, puedes actualizar la versión de **FastAPI** a una más reciente y asegurarte de que tu código funciona correctamente ejecutando los tests. Si todo funciona correctamente, o haces los cambios necesarios para que esto suceda, y todos tus tests pasan, entonces puedes fijar tu versión de `fastapi` a la más reciente. ## Acerca de Starlette No deberías fijar la versión de `starlette`.
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