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docs/es/docs/index.md
* Auto completado. * Anotaciones de tipos. * Validación de datos: * Errores automáticos y claros cuándo los datos son inválidos. * Validación, incluso para objetos JSON profundamente anidados. * <abbr title="en inglés: serialization, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos de input: viniendo de la red a datos y tipos de Python. Leyendo desde: * JSON. * Path parameters. * Query parameters.
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docs/es/docs/tutorial/first-steps.md
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docs/es/docs/tutorial/query-params.md
Todo el proceso que aplicaba a los parámetros de path también aplica a los parámetros de query: * Soporte del editor (obviamente) * <abbr title="convertir el string que viene de un HTTP request a datos de Python">"Parsing"</abbr> de datos * Validación de datos * Documentación automática ## Configuraciones por defecto Como los parámetros de query no están fijos en una parte del path pueden ser opcionales y pueden tener valores por defecto.
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docs/es/docs/async.md
Solo puedes usar `await` dentro de funciones creadas con `async def`. --- Si estás utilizando libraries de terceros que se comunican con algo (una base de datos, una API, el sistema de archivos, etc.) y no tienes soporte para `await` (este es el caso para la mayoría de las libraries de bases de datos), declara tus *path operation functions* de forma habitual, con solo `def`, de la siguiente manera: ```Python hl_lines="2" @app.get('/') def results():
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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/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.
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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.
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cmd/post-policy_test.go
Go - Registered: Sun May 05 19:28:20 GMT 2024 - Last Modified: Fri Apr 19 16:45:54 GMT 2024 - 29.6K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/body.md
## Importe o `BaseModel` do Pydantic Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`: ```Python hl_lines="4" {!../../../docs_src/body/tutorial001.py!} ``` ## Crie seu modelo de dados Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`. Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos: ```Python hl_lines="7-11" {!../../../docs_src/body/tutorial001.py!} ```
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docs/pt/docs/tutorial/path-params.md
## Pydantic Toda a validação de dados é feita por baixo dos panos pelo <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, então você tem todos os benefícios disso. E assim você sabe que está em boas mãos. Você pode usar as mesmas declarações de tipo com `str`, `float`, `bool` e muitos outros tipos complexos de dados. Vamos explorar muitos destes tipos nos próximos capítulos do tutorial.
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Thu Apr 18 19:53:19 GMT 2024 - 9.7K bytes - Viewed (0)