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docs/pt/docs/alternatives.md
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docs/pt/docs/project-generation.md
* Fácil integração com Python através dos **Kernels Jupyter** para desenvolvimento remoto ou no Docker com extensões como Atom Hydrogen ou Visual Studio Code Jupyter. * _Frontend_ **Vue**: * Gerado com Vue CLI.
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docs/pt/docs/deployment/https.md
* Depois de obter uma conexão segura, o protocolo de comunicação ainda é HTTP. * Os conteúdos são criptografados, embora sejam enviados com o protocolo HTTP.
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docs/pt/docs/advanced/events.md
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docs/pt/docs/deployment.md
A primeira coisa que você deve fazer é "fixar" a versão do **FastAPI** que está utilizando para a última versão específica que você sabe que funciona corretamente para a sua aplicação. Por exemplo, vamos dizer que você esteja utilizando a versão `0.45.0` no seu _app_. Se você usa um arquivo `requirements.txt`, dá para especificar a versão assim: ```txt fastapi==0.45.0 ```
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docs/pt/docs/async.md
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docs/pt/docs/contributing.md
### Testes para Documentação A maioria dos testes na verdade rodam encima dos arquivos fonte na documentação. Isso ajuda a garantir: * Que a documentação esteja atualizada. * Que os exemplos da documentação possam ser rodadas do jeito que estão apresentadas. * A maior parte dos recursos é coberta pela documentação, garantida por cobertura de testes.
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docs/pt/docs/tutorial/background-tasks.md
O **FastAPI** sabe o que fazer em cada caso e como reutilizar o mesmo objeto, de forma que todas as tarefas em segundo plano sejam mescladas e executadas em segundo plano posteriormente: ```Python hl_lines="13 15 22 25" {!../../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py!} ```
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docs/pt/docs/history-design-future.md
## Desenvolvimento Quando comecei a criar o **FastAPI** de fato, a maior parte das peças já estavam encaixadas, o design estava definido, os requisitos e ferramentas já estavam prontos, e o conhecimento sobre os padrões e especificações estavam claros e frescos. ## Futuro Nesse ponto, já está claro que o **FastAPI** com suas ideias está sendo útil para muitas pessoas.
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docs/pt/docs/features.md
* Validadores permitem que esquemas de dados complexos sejam limpos e facilmente definidos, conferidos e documentados como JSON Schema. * Você pode ter **JSONs aninhados** profundamente e tê-los todos validados e anotados. * **Extensível**: * Pydantic permite que tipos de dados personalizados sejam definidos ou você pode estender a validação com métodos em um modelo decorado com seu decorador de validador.
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)