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docs/pt/docs/tutorial/extra-models.md
Os modelos Pydantic possuem um método `.dict()` que retorna um `dict` com os dados do modelo. Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como: ```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).
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Fri Mar 22 01:42:11 GMT 2024 - 7.8K bytes - Viewed (0) -
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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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...
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Fri Mar 22 01:42:11 GMT 2024 - 25.5K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/encoder.md
Existem alguns casos em que você pode precisar converter um tipo de dados (como um modelo Pydantic) para algo compatível com JSON (como um `dict`, `list`, etc). Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados. Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`. ## Usando a função `jsonable_encoder` Vamos imaginar que você tenha um banco de dados `fake_db` que recebe apenas dados compatíveis com JSON.
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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`.
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Wed Mar 13 19:02:19 GMT 2024 - 2.7K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/features.md
* Todas as dependências podem pedir dados das requisições e **ampliar** as restrições e documentação automática da **operação de caminho**. * **Validação automática** mesmo para parâmetros da *operação de caminho* definidos em dependências. * Suporte para sistemas de autenticação complexos, **conexões com banco de dados** etc. * **Sem comprometer** os bancos de dados, _frontends_ etc. Mas fácil integração com todos eles.
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Thu Apr 18 19:53:19 GMT 2024 - 10.4K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md
# Declare um exemplo dos dados da requisição Você pode declarar exemplos dos dados que a sua aplicação pode receber. Aqui estão várias formas de se fazer isso. ## `schema_extra` do Pydantic
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Fri Mar 22 01:42:11 GMT 2024 - 6.1K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/request-forms-and-files.md
# Formulários e Arquivos da Requisição Você pode definir arquivos e campos de formulário ao mesmo tempo usando `File` e `Form`. !!! info "Informação" Para receber arquivos carregados e/ou dados de formulário, primeiro instale <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>. Por exemplo: `pip install python-multipart`. ## Importe `File` e `Form` ```Python hl_lines="1"
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Wed Mar 13 19:02:19 GMT 2024 - 1.4K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md
E que o Python tem um tipo de dados especial para conjuntos de itens únicos, o `set`. Então podemos importar `Set` e declarar `tags` como um `set` de `str`s: ```Python hl_lines="1 14" {!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003.py!} ``` Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Thu Apr 18 19:53:19 GMT 2024 - 7.4K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/python-types.md
Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos. E cada atributo tem um tipo. Em seguida, você cria uma instância dessa classe com alguns valores e ela os validará, os converterá para o tipo apropriado (se for esse o caso) e fornecerá um objeto com todos os dados. E você recebe todo o suporte do editor com esse objeto resultante.
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Fri Mar 22 01:42:11 GMT 2024 - 9.6K bytes - Viewed (0)