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subprojects/diagnostics/src/test/groovy/org/gradle/api/tasks/diagnostics/internal/SingleProjectTaskReportModelTest.groovy
when: def model = modelFor([task1, task2, task3]) then: model.groups == [''] as Set def tasks = model.getTasksForGroup('') as List tasks*.path == [pathOf(task1), pathOf(task2), pathOf(task3)] } def buildsModelWhenThereAreNoTasks() { when: def model = modelFor([]) then: model.groups as List == []
Registered: Wed Jun 12 18:38:38 UTC 2024 - Last Modified: Tue Nov 10 17:20:29 UTC 2020 - 4K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/extra-models.md
# Modelos Adicionais Continuando com o exemplo anterior, será comum ter mais de um modelo relacionado. Isso é especialmente o caso para modelos de usuários, porque: * O **modelo de entrada** precisa ser capaz de ter uma senha. * O **modelo de saída** não deve ter uma senha. * O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha criptografada. !!! danger
Registered: Mon Jun 17 08:32:26 UTC 2024 - Last Modified: Fri Mar 22 01:42:11 UTC 2024 - 7.8K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md
## Modelos aninhados Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo. Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic. Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos. Tudo isso, aninhado arbitrariamente. ### Defina um sub-modelo Por exemplo, nós podemos definir um modelo `Image`: ```Python hl_lines="9-11"
Registered: Mon Jun 17 08:32:26 UTC 2024 - Last Modified: Thu Apr 18 19:53:19 UTC 2024 - 7.4K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/body.md
Melhora o suporte do editor para seus modelos Pydantic com:: * completação automática * verificação de tipos * refatoração * buscas * inspeções ## Use o modelo Dentro da função, você pode acessar todos os atributos do objeto do modelo diretamente: ```Python hl_lines="21" {!../../../docs_src/body/tutorial002.py!} ```
Registered: Mon Jun 17 08:32:26 UTC 2024 - Last Modified: Thu Apr 18 19:53:19 UTC 2024 - 7.1K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/advanced/events.md
``` Aqui nós estamos simulando a *inicialização* custosa do carregamento do modelo colocando a (falsa) função de modelo no dicionário com modelos de _machine learning_ antes do `yield`. Este código será executado **antes** da aplicação **começar a receber requisições**, durante a *inicialização*.
Registered: Mon Jun 17 08:32:26 UTC 2024 - Last Modified: Thu Apr 18 19:53:19 UTC 2024 - 8.6K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/body-fields.md
## Declare atributos do modelo Você pode então utilizar `Field` com atributos do modelo: ```Python hl_lines="11-14" {!../../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!} ``` `Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc. !!! note "Detalhes técnicos"
Registered: Mon Jun 17 08:32:26 UTC 2024 - Last Modified: Fri Jul 02 15:00:11 UTC 2021 - 2.2K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/project-generation.md
* Autenticação **Token JWT**. * Modelos **SQLAlchemy** (independente de extensões Flask, para que eles possam ser usados com _workers_ Celery diretamente). * Modelos básicos para usuários (modifique e remova conforme suas necessidades). * Migrações **Alembic**. * **CORS** (_Cross Origin Resource Sharing_ - Compartilhamento de Recursos Entre Origens). * _Worker_ **Celery** que pode importar e usar modelos e códigos do resto do _backend_ seletivamente.
Registered: Mon Jun 17 08:32:26 UTC 2024 - Last Modified: Sat Oct 17 05:50:32 UTC 2020 - 6.3K bytes - Viewed (0) -
docs/es/docs/advanced/response-directly.md
# Devolver una respuesta directamente Cuando creas una *operación de path* normalmente puedes devolver cualquier dato: un `dict`, una `list`, un modelo Pydantic, un modelo de base de datos, etc. Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor devuelto a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [Codificador Compatible JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.
Registered: Mon Jun 17 08:32:26 UTC 2024 - Last Modified: Sat Jan 13 11:57:27 UTC 2024 - 3.2K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md
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. E esse **JSON Schema** do modelo Pydantic está incluído no **OpenAPI** da sua API e, em seguida, é usado na UI da documentação.
Registered: Mon Jun 17 08:32:26 UTC 2024 - Last Modified: Fri Mar 22 01:42:11 UTC 2024 - 6.1K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/features.md
* ...e outros. Toda a validação é controlada pelo robusto e bem estabelecido **Pydantic**. ### Segurança e autenticação Segurança e autenticação integradas. Sem nenhum compromisso com bancos de dados ou modelos de dados. Todos os esquemas de seguranças definidos no OpenAPI, incluindo: * HTTP Basic.
Registered: Mon Jun 17 08:32:26 UTC 2024 - Last Modified: Thu Apr 18 19:53:19 UTC 2024 - 10.4K bytes - Viewed (0)