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docs/pt/docs/deployment/https.md
* Para HTTPS, o servidor precisa ter certificados gerados por um terceiro. * Esses certificados são adquiridos de um terceiro, eles não são simplesmente "gerados". * Certificados têm um tempo de vida. * Eles expiram. * E então eles precisam ser renovados, adquirindo-os novamente de um terceiro. * A criptografia da conexão acontece no nível TCP. * Essa é uma camada abaixo do HTTP.
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docs/pt/docs/project-generation.md
# Geração de Projetos - Modelo Você pode usar um gerador de projetos para começar, por já incluir configurações iniciais, segurança, banco de dados e os primeiros _endpoints_ API já feitos para você. Um gerador de projetos sempre terá uma pré-configuração que você pode atualizar e adaptar para suas próprias necessidades, mas pode ser um bom ponto de partida para seu projeto. ## Full Stack FastAPI PostgreSQL
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docs/pt/docs/tutorial/index.md
Ele também foi feito como referência futura. Então você poderá voltar e ver exatamente o que precisar. ## Rode o código Todos os blocos de código podem ser copiados e utilizados diretamente (eles são, na verdade, arquivos Python testados).
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docs/pt/docs/tutorial/security/first-steps.md
Se ele não ver o header de `Autorização` ou o valor não tem um token `Bearer`, vai responder com um código de erro 401 (`UNAUTHORIZED`) diretamente. Você nem precisa verificar se o token existe para retornar um erro. Você pode ter certeza de que se a sua função for executada, ela terá um `str` nesse token. Você já pode experimentar na documentação interativa:
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docs/pt/docs/deployment/docker.md
!!! info
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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/tutorial/body.md
Quando você precisa enviar dados de um cliente (como de um navegador web) para sua API, você o envia como um **corpo da requisição**. O corpo da **requisição** é a informação enviada pelo cliente para sua API. O corpo da **resposta** é a informação que sua API envia para o cliente. Sua API quase sempre irá enviar um corpo na **resposta**. Mas os clientes não necessariamente precisam enviar um corpo em toda **requisição**.
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docs/pt/docs/tutorial/security/index.md
OpenAPI define os seguintes esquemas de segurança: * `apiKey`: uma chave específica de aplicação que pode vir de: * Um parâmetro query. * Um header. * Um cookie. * `http`: padrão HTTP de sistemas autenticação, incluindo: * `bearer`: um header de `Authorization` com valor de `Bearer` adicionado de um token. Isso é herança do OAuth2. * HTTP Basic authentication. * HTTP Digest, etc.
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docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md
### Defina um sub-modelo Por exemplo, nós podemos definir um modelo `Image`: ```Python hl_lines="9-11" {!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!} ``` ### Use o sub-modelo como um tipo E então podemos usa-lo como o tipo de um atributo: ```Python hl_lines="20" {!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!} ``` Isso significa que o **FastAPI** vai esperar um corpo similar à: ```JSON
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docs/pt/docs/tutorial/extra-models.md
``` ### Sobre `**user_in.dict()` #### O `.dict()` do Pydantic `user_in` é um modelo Pydantic da classe `UserIn`. Os modelos Pydantic possuem um método `.dict()` que retorna um `dict` com os dados do modelo. Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como: ```Python user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***") ```
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