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  1. docs/pt/docs/async.md

    # Concorrência e async / await
    
    Detalhes sobre a sintaxe `async def` para *funções de operação de rota* e alguns conceitos de código assíncrono, concorrência e paralelismo.
    
    ## Com pressa?
    
    <abbr title="muito longo; não li"><strong>TL;DR:</strong></abbr>
    
    Se você estiver utilizando bibliotecas de terceiros que dizem para você chamar as funções com `await`, como:
    
    ```Python
    results = await some_library()
    ```
    
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  2. docs/pt/docs/alternatives.md

    E ele gera _schemas_ OpenAPI.
    
    É assim como funciona no Flask, Starlette, Responder etc.
    
    Mas então, nós temos novamente o problema de ter uma micro-sintaxe, dentro de uma string Python (um grande YAML).
    
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  3. docs/pt/docs/python-types.md

    # Introdução aos tipos Python
    
    **Python 3.6 +** tem suporte para "type hints" opcionais.
    
    Esses **"type hints"** são uma nova sintaxe (desde Python 3.6+) que permite declarar o <abbr title = "por exemplo: str, int, float, bool"> tipo </abbr> de uma variável.
    
    Ao declarar tipos para suas variáveis, editores e ferramentas podem oferecer um melhor suporte.
    
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  4. docs/fr/docs/tutorial/path-params.md

    * Validation de données.
    * Annotations d'API et documentation automatique.
    
    Et vous n'avez besoin de le déclarer qu'une fois.
    
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  5. docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md

        Esses são detalhes muito técnicos sobre os padrões **JSON Schema** e **OpenAPI**.
    
        Se as ideias explicadas acima já funcionam para você, isso pode ser o suficiente, e você provavelmente não precisa desses detalhes, fique à vontade para pular.
    
    Quando você adiciona um exemplo dentro de um modelo Pydantic, usando `schema_extra` ou` Field(example="something") `esse exemplo é adicionado ao **JSON Schema** para esse modelo Pydantic.
    
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  6. docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md

    * Passe o(s) tipo(s) interno(s) como "parâmetros de tipo" usando colchetes: `[` e `]`
    
    ```Python
    from typing import List
    
    my_list: List[str]
    ```
    
    Essa é a sintaxe padrão do Python para declarações de tipo.
    
    Use a mesma sintaxe padrão para atributos de modelo com tipos internos.
    
    Portanto, em nosso exemplo, podemos fazer com que `tags` sejam especificamente uma "lista de strings":
    
    
    ```Python hl_lines="14"
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  7. docs/pt/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md

    Se você quiser declarar o parâmetro de consulta `q` sem um `Query` nem um valor padrão, e o parâmetro de rota `item_id` usando `Path`, e definí-los em uma ordem diferente, Python tem um pequeno truque na sintaxe para isso.
    
    Passe `*`, como o primeiro parâmetro da função.
    
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  8. docs/pt/docs/tutorial/path-params.md

    # Parâmetros da rota da URL
    
    Você pode declarar os "parâmetros" ou "variáveis" com a mesma sintaxe utilizada pelo formato de strings do Python:
    
    ```Python hl_lines="6-7"
    {!../../../docs_src/path_params/tutorial001.py!}
    ```
    
    O valor do parâmetro que foi passado à `item_id` será passado para a sua função como o argumento `item_id`.
    
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  9. docs/pt/docs/features.md

    ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)
    
    ### Apenas Python moderno
    
    Tudo é baseado no padrão das declarações de **tipos do Python 3.8** (graças ao Pydantic). Nenhuma sintaxe nova para aprender. Apenas o padrão moderno do Python.
    
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  10. docs/pt/docs/tutorial/first-steps.md

    * a rota `/`
    * usando o  <abbr title="o método HTTP GET">operador <code>get</code></abbr>
    
    !!! info "`@decorador`"
        Essa sintaxe `@alguma_coisa` em Python é chamada de "decorador".
    
        Você o coloca em cima de uma função. Como um chapéu decorativo (acho que é daí que vem o termo).
    
        Um "decorador" pega a função abaixo e faz algo com ela.
    
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