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docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md
E esse **JSON Schema** do modelo Pydantic está incluído no **OpenAPI** da sua API e, em seguida, é usado na UI da documentação.
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docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md
## Campos do tipo Lista Você pode definir um atributo como um subtipo. Por exemplo, uma `list` do Python: ```Python hl_lines="14" {!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial001.py!} ``` Isso fará com que tags seja uma lista de itens mesmo sem declarar o tipo dos elementos desta lista. ## Campos do tipo Lista com um parâmetro de tipo
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docs/pt/docs/alternatives.md
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 aleatória. Isso é especialmente útil para dados que estão chegando. Sem um sistema de validação de dados, você teria que realizar todas as verificações manualmente, no código.
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docs/pt/docs/tutorial/extra-models.md
Você também pode declarar uma resposta usando um simples `dict` arbitrário, declarando apenas o tipo das chaves e valores, sem usar um modelo Pydantic. Isso é útil se você não souber os nomes de campo / atributo válidos (que seriam necessários para um modelo Pydantic) antecipadamente. Neste caso, você pode usar `typing.Dict` (ou simplesmente dict no Python 3.9 e superior): === "Python 3.8 and above"
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docs/pt/docs/tutorial/request-forms.md
Por exemplo, em uma das maneiras que a especificação OAuth2 pode ser usada (chamada "fluxo de senha"), é necessário enviar um `username` e uma `password` como campos do formulário. A <abbr title="especificação">spec</abbr> exige que os campos sejam exatamente nomeados como `username` e `password` e sejam enviados como campos de formulário, não JSON. Com `Form` você pode declarar os mesmos metadados e validação que com `Body` (e `Query`, `Path`, `Cookie`).
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docs/pt/docs/tutorial/request-forms-and-files.md
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docs/pt/docs/tutorial/body-fields.md
# Corpo - Campos Da mesma forma que você pode declarar validações adicionais e metadados nos parâmetros de *funções de operações de rota* com `Query`, `Path` e `Body`, você pode declarar validações e metadados dentro de modelos do Pydantic usando `Field` do Pydantic. ## Importe `Field` Primeiro, você tem que importá-lo: ```Python hl_lines="4" {!../../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!} ``` !!! warning "Aviso"
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docs/es/docs/features.md
### Validación * Validación para la mayoría (¿o todos?) los **tipos de datos** de Python incluyendo: * Objetos JSON (`dict`). * JSON array (`list`) definiendo tipos de ítem. * Campos de texto (`str`) definiendo longitudes mínimas y máximas. * Números (`int`, `float`) con valores mínimos y máximos, etc. * Validación para tipos más exóticos como: * URL. * Email. * UUID.
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docs/pt/docs/tutorial/body-multiple-params.md
``` Neste caso, o **FastAPI** perceberá que existe mais de um parâmetro de corpo na função (dois parâmetros que são modelos Pydantic). Então, ele usará o nome dos parâmetros como chaves (nome dos campos) no corpo, e espera um corpo como: ```JSON { "item": { "name": "Foo", "description": "The pretender", "price": 42.0, "tax": 3.2 }, "user": {
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docs/pt/docs/tutorial/security/first-steps.md
E seu *path operation* tem um pequeno cadeado no canto superior direito que você pode clicar. E se você clicar, você terá um pequeno formulário de autorização para digitar o `username` e `senha` (e outros campos opcionais): <img src="/img/tutorial/security/image02.png"> !!! note "Nota" Não importa o que você digita no formulário, não vai funcionar ainda. Mas nós vamos chegar lá.
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