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docs/it/docs/index.md
* **Facile**: Progettato per essere facile da usare e imparare. Si riduce il tempo da dedicare alla lettura della documentazione. * **Sintentico**: Minimizza la duplicazione di codice. Molteplici funzionalità, ognuna con la propria dichiarazione dei parametri. Meno errori.
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docs/fr/docs/advanced/additional-responses.md
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docs/pt/docs/async.md
Nesse cenário dos "hambúrgueres com seu _crush_ :heart_eyes:", como tem muita espera, faz mais sentido ter um sistema concorrente. Esse é o caso da maioria das aplicações web. Geralmente são muitos usuários, e seu servidor está esperando pelas suas conexões não tão boas para enviar as requisições. E então esperando novamente pelas respostas voltarem.
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docs/pt/docs/features.md
Se você precisa refrescar a memória rapidamente sobre como usar tipos do Python (mesmo que você não use o FastAPI), confira esse rápido tutorial: [Tipos do Python](python-types.md){.internal-link target=_blank}. Você escreve Python padrão com tipos: ```Python from datetime import date from pydantic import BaseModel # Declare uma variável como str # e obtenha suporte do editor dentro da função def main(user_id: str):
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docs/pt/docs/tutorial/body-multiple-params.md
Suponha que você tem um único parâmetro de corpo `item`, a partir de um modelo Pydantic `Item`. Por padrão, o **FastAPI** esperará que seu conteúdo venha no corpo diretamente. Mas se você quiser que ele espere por um JSON com uma chave `item` e dentro dele os conteúdos do modelo, como ocorre ao declarar vários parâmetros de corpo, você pode usar o parâmetro especial de `Body` chamado `embed`: ```Python item: Item = Body(embed=True)
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docs/pt/docs/tutorial/request-forms.md
!!! warning "Aviso" Você pode declarar vários parâmetros `Form` em uma *operação de caminho*, mas não pode declarar campos `Body` que espera receber como JSON, pois a solicitação terá o corpo codificado usando `application/x-www- form-urlencoded` em vez de `application/json`. Esta não é uma limitação do **FastAPI**, é parte do protocolo HTTP. ## Recapitulando
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docs/fr/docs/python-types.md
``` John Doe ``` La fonction : * Prend un `first_name` et un `last_name`. * Convertit la première lettre de chaque paramètre en majuscules grâce à `title()`. * Concatène les résultats avec un espace entre les deux. ```Python hl_lines="2" {!../../../docs_src/python_types/tutorial001.py!} ``` ### Limitations C'est un programme très simple. Mais maintenant imaginez que vous l'écriviez de zéro.
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docs/pt/docs/alternatives.md
Mas a documentação ainda está faltando. Então APISpec foi criado. APISpec tem plug-ins para muitos frameworks (e tem um plug-in para Starlette também). O jeito como ele funciona é que você escreve a definição do _schema_ usando formato YAML dentro da _docstring_ de cada função controlando uma rota. E ele gera _schemas_ OpenAPI. É assim como funciona no Flask, Starlette, Responder etc.
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docs/es/docs/async.md
Este es el caso de la mayoría de las aplicaciones web. Muchos, muchos usuarios, pero el servidor está esperando 🕙 el envío de las peticiones ya que su conexión no es buena. Y luego esperando 🕙 nuevamente a que las respuestas retornen.
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docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md
``` !!! info "informação" Note como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez possui opcionalmente uma lista `Image`s ## Corpos de listas puras Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic: ```Python images: List[Image] ``` como em:
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