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docs/pt/docs/help-fastapi.md
Existem métodos muito simples de ajudar (A maioria das ajudas podem ser feitas com um ou dois cliques). E também existem vários modos de se conseguir ajuda. ## Inscreva-se na newsletter Você pode se inscrever (pouco frequente) [**FastAPI e amigos** newsletter](newsletter.md){.internal-link target=_blank} para receber atualizações: * Notícias sobre FastAPI e amigos 🚀 * Tutoriais 📝
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docs/pt/docs/async.md
Mas então, embora você ainda não tenha os hambúrgueres, seu trabalho no caixa está "pausado", porquê você tem que esperar seus hambúrgueres estarem prontos.
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docs/pt/docs/tutorial/security/first-steps.md
``` !!! tip "Dica" Esse `tokenUrl="token"` se refere a uma URL relativa que nós não criamos ainda. Como é uma URL relativa, é equivalente a `./token`. Porque estamos usando uma URL relativa, se sua API estava localizada em `https://example.com/`, então irá referir-se à `https://example.com/token`. Mas se sua API estava localizada em `https://example.com/api/v1/`, então irá referir-se à `https://example.com/api/v1/token`.
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docs/es/docs/async.md
Es posible que hayas notado que `await` solo se puede usar dentro de las funciones definidas con `async def`. Pero al mismo tiempo, las funciones definidas con `async def` deben ser "esperadas". Por lo tanto, las funciones con `async def` solo se pueden invocar dentro de las funciones definidas con `async def` también. Entonces, relacionado con la paradoja del huevo y la gallina, ¿cómo se llama a la primera función `async`?
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docs/pt/docs/tutorial/body.md
{!../../../docs_src/body/tutorial004.py!} ``` Os parâmetros da função serão reconhecidos conforme abaixo: * Se o parâmetro também é declarado na **rota**, será utilizado como um parâmetro de rota. * Se o parâmetro é de um **tipo único** (como `int`, `float`, `str`, `bool`, etc) será interpretado como um parâmetro de **consulta**. * Se o parâmetro é declarado como um **modelo Pydantic**, será interpretado como o **corpo** da requisição.
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docs/pt/docs/tutorial/path-params.md
!!! info "informação" <a href="https://docs.python.org/3/library/enum.html" class="external-link" target="_blank">Enumerations (ou enums) estão disponíveis no Python</a> desde a versão 3.4. !!! tip "Dica" Se você está se perguntando, "AlexNet", "ResNet", e "LeNet" são apenas nomes de <abbr title="técnicamente, modelos de arquitetura de Deep Learning">modelos</abbr> de Machine Learning (aprendizado de máquina). ### Declare um *parâmetro de rota*
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docs/pt/docs/tutorial/first-steps.md
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docs/pt/docs/deployment/docker.md
Se no seu caso de uso não houver problema em executar esses passos anteriores **em paralelo várias vezes** (por exemplo, se você não estiver executando migrações de banco de dados, mas apenas verificando se o banco de dados está pronto), então você também pode colocá-los em cada contêiner logo antes de iniciar o processo principal. ### Contêiner Único
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docs/es/docs/tutorial/first-steps.md
``` </div> !!! note "Nota" El comando `uvicorn main:app` se refiere a: * `main`: el archivo `main.py` (el "módulo" de Python). * `app`: el objeto creado dentro de `main.py` con la línea `app = FastAPI()`. * `--reload`: hace que el servidor se reinicie cada vez que cambia el código. Úsalo únicamente para desarrollo. En el output, hay una línea que dice más o menos:
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docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md
Mesmo para itens dentro de listas: <img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png"> Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic. Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também. ## Corpos de `dict`s arbitrários
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