errors.failed_to_upload_synonym_file = Não foi possível carregar o arquivo de sinônimos.
errors.failed_to_download_stemmeroverride_file = Não foi possível baixar o arquivo de substituição do Stemmer.
errors.failed_to_upload_stemmeroverride_file = Não foi possível carregar o arquivo de substituição do Stemmer.
errors.failed_to_download_kuromoji_file = Não foi possível baixar o arquivo Kuromoji.

Hug foi um dos primeiros frameworks a implementar a declaração de tipos de parâmetros de API usando anotações de tipo do Python. Isso foi uma ótima ideia que inspirou outras ferramentas a fazer o mesmo.

Ele usou tipos personalizados em suas declarações em vez dos tipos padrão do Python, mas mesmo assim foi um grande passo adiante.

Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

/// info | Informação

No Pydantic v1, o método que era chamado `.dict()` e foi descontinuado (mas ainda suportado) no Pydantic v2. Agora, deve-se usar o método `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` a partir do Pydantic v2.

Isso foi projetado assim principalmente para permitir o uso dos mesmos objetos "yielded" por dependências dentro de tarefas em segundo plano, porque o código de saída seria executado depois que as tarefas em segundo plano fossem concluídas.

Isso foi alterado no FastAPI 0.106.0 com a intenção de não manter recursos enquanto se espera a resposta percorrer a rede.

Você também poderá receber verificações de erros para operações de tipos incorretas:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Isso não é por acaso, todo o framework foi construído em volta deste design.

E foi imensamente testado na fase de design, antes de qualquer implementação, para garantir que funcionaria para todos os editores de texto.

Houveram mudanças no próprio Pydantic para que isso fosse possível.

Cada seção constrói, gradualmente, sobre as anteriores, mas sua estrutura são tópicos separados, para que você possa ir a qualquer um específico e resolver suas necessidades específicas de API.

Ele também foi construído para servir como uma referência futura, então você pode voltar e ver exatamente o que você precisa.

## Rode o código { #run-the-code }

dun
duns
dunha
dunhas
e
el
ela
elas
eles
en
era
eran
esa
esas
ese
eses
esta
estar
estaba
está
están
este
estes
estiven
estou
eu
é
facer
foi
foron
fun
había
hai
iso
isto
la
las
lle
lles
lo
los
mais
me
meu
meus
min
miña
miñas
moi
na
nas
neste
nin
no
non
nos
nosa
nosas

Isso significa que o **FastAPI** foi testado especificamente com os editores usados por 80% dos desenvolvedores Python. Como a maioria dos outros editores tendem a funcionar de forma similar, todos os seus benefícios devem funcionar para virtualmente todos os editores.

houvéssemos
houvessem
houver
houvermos
houverem
houverei
houverá
houveremos
houverão
houveria
houveríamos
houveriam
sou
somos
são
era
éramos
eram
fui
foi
fomos
foram
fora
fôramos
seja
sejamos
sejam
fosse
fôssemos
fossem
for
formos
forem
serei
será
seremos
serão
seria
seríamos
seriam
tenho

Então, quando é sua vez, você faz trabalho realmente "produtivo", você processa o menu, decide o que quer, pega a escolha de seu _crush_, paga, verifica se entregou o cartão ou a cédula correta, verifica se foi cobrado corretamente, verifica se seu pedido está correto etc.

Mas então, embora você ainda não tenha os hambúrgueres, seu trabalho no caixa está "pausado" ⏸, porque você tem que esperar 🕙 seus hambúrgueres ficarem prontos.