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  1. 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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  2. 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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  3. 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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  4. 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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  5. 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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  6. 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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  7. docs/pt/docs/index.md

    ### Recapitulando
    
    Resumindo, você declara **uma vez** os tipos dos parâmetros, corpo etc. como parâmetros de função.
    
    Você faz com tipos padrão do Python moderno.
    
    Você não terá que aprender uma nova sintaxe, métodos ou classes de uma biblioteca específica etc.
    
    Apenas **Python** padrão.
    
    Por exemplo, para um `int`:
    
    ```Python
    item_id: int
    ```
    
    ou para um modelo mais complexo, `Item`:
    
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  8. 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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  9. 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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  10. 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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