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docs/es/docs/python-types.md
```Python hl_lines="1 4" {!../../../docs_src/python_types/tutorial008.py!} ``` Esto significa: * La variable `prices` es un `dict`: * Los keys de este `dict` son de tipo `str` (Digamos que son el nombre de cada ítem). * Los valores de este `dict` son de tipo `float` (Digamos que son el precio de cada ítem). ### Clases como tipos También puedes declarar una clase como el tipo de una variable.
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docs/es/docs/tutorial/path-params.md
{!../../../docs_src/path_params/tutorial002.py!} ``` En este caso, `item_id` es declarado como un `int`. !!! check "Revisa" Esto te dará soporte en el editor dentro de tu función, con chequeo de errores, auto-completado, etc. ## <abbr title="también conocido en inglés como: serialization, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos
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docs/es/docs/tutorial/index.md
Y lo mismo para cada una de las dependencias opcionales que quieras utilizar. ## Guía Avanzada de Usuario También hay una **Guía Avanzada de Usuario** que puedes leer luego de este **Tutorial - Guía de Usuario**. La **Guía Avanzada de Usuario**, se basa en este tutorial, utiliza los mismos conceptos y enseña algunas características adicionales. Pero primero deberías leer el **Tutorial - Guía de Usuario** (lo que estas leyendo ahora mismo).
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docs/es/docs/async.md
Probablemente no querrás llevar contigo a la persona que te gusta 😍 a hacer encargos al banco 🏦. ### Conclusión de las Hamburguesa En este escenario de "hamburguesas de comida rápida con tu pareja", debido a que hay mucha espera 🕙, tiene mucho más sentido tener un sistema con concurrencia ⏸🔀⏯. Este es el caso de la mayoría de las aplicaciones web.
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docs/es/docs/tutorial/query-params.md
## Parámetros opcionales Del mismo modo puedes declarar parámetros de query opcionales definiendo el valor por defecto como `None`: ```Python hl_lines="9" {!../../../docs_src/query_params/tutorial002.py!} ``` En este caso el parámetro de la función `q` será opcional y será `None` por defecto. !!! check "Revisa"
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docs/es/docs/tutorial/first-steps.md
#### "Schema" Un "schema" es una definición o descripción de algo. No es el código que la implementa, sino solo una descripción abstracta. #### "Schema" de la API En este caso, <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> es una especificación que dicta como se debe definir el schema de tu API.
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docs/pt/docs/advanced/events.md
Nós criamos uma função assíncrona chamada `lifespan()` com `yield` como este: ```Python hl_lines="16 19" {!../../../docs_src/events/tutorial003.py!} ```
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docs/pt/docs/tutorial/first-steps.md
```Python hl_lines="3" {!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!} ``` Aqui, a variável `app` será uma "instância" da classe `FastAPI`. Este será o principal ponto de interação para criar toda a sua API. Este `app` é o mesmo referenciado por `uvicorn` no comando: <div class="termy"> ```console $ uvicorn main:app --reload
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docs/pt/docs/python-types.md
Ao declarar tipos para suas variáveis, editores e ferramentas podem oferecer um melhor suporte. Este é apenas um **tutorial rápido / atualização** sobre type hints Python. Ele cobre apenas o mínimo necessário para usá-los com o **FastAPI** ... que é realmente muito pouco.
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docs/pt/docs/tutorial/encoder.md
Então, um objeto `datetime` teria que ser convertido em um `str` contendo os dados no formato <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO</a>. Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`. Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.
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