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docs/pt/docs/tutorial/request_files.md
* Você não precisa utilizar `File()` como o valor padrão do parâmetro. * A classe utiliza um arquivo em "spool": * Um arquivo guardado em memória até um tamanho máximo, depois desse limite ele é guardado em disco. * Isso significa que a classe funciona bem com arquivos grandes como imagens, vídeos, binários extensos, etc. Sem consumir toda a memória. * Você pode obter metadados do arquivo enviado.
Registered: Sun Oct 27 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024 - 10.8K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/bigger-applications.md
Registered: Sun Oct 27 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024 - 19.6K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/deployment/docker.md
E normalmente esse **balanceador de carga** seria capaz de lidar com solicitações que vão para *outros* aplicativos em seu cluster (por exemplo, para um domínio diferente, ou sob um prefixo de URL diferente), e transmitiria essa comunicação para os contêineres certos para *esse outro* aplicativo em execução em seu cluster. ### Um Processo por Contêiner
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docs/pt/docs/advanced/settings.md
/// dica Um arquivo iniciando com um ponto final (`.`) é um arquivo oculto em sistemas baseados em Unix, como Linux e MacOS. Mas um arquivo dotenv não precisa ter esse nome exato. ///
Registered: Sun Oct 27 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024 - 17K bytes - Viewed (0) -
src/main/resources/fess_indices/fess/pt-br/stopwords.txt
como contra contudo cuja cujas cujo cujos da das de dela dele deles demais depois desde desta deste dispoe dispoem diversa diversas diversos do dos durante e ela elas ele eles em entao entre essa essas esse esses esta estas este estes ha isso isto logo mais mas mediante menos mesma mesmas
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docs/pt/docs/async.md
Então, durante esse tempo, o computador pode ir e fazer outro trabalho, enquanto o "arquivo lento" 📝 termine.
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docs/pt/docs/advanced/dataclasses.md
```Python hl_lines="1 7-13 19" {!../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py!} ``` A dataclass será automaticamente convertida para uma dataclass Pydantic. Dessa forma, seu esquema aparecerá na interface de documentação da API: <img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png"> ## Dataclasses em Estruturas de Dados Aninhadas
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docs/pt/docs/how-to/custom-request-and-route.md
Dessa forma, a mesma classe de rota pode lidar com requisições comprimidas ou não comprimidas. ```Python hl_lines="8-15" {!../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001.py!} ``` ### Criar uma classe `GzipRoute` personalizada Em seguida, criamos uma subclasse personalizada de `fastapi.routing.APIRoute` que fará uso do `GzipRequest`.
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docs/pt/docs/tutorial/security/first-steps.md
Nesse caso, **FastAPI** também fornece as ferramentas para construir. Quando nós criamos uma instância da classe `OAuth2PasswordBearer`, nós passamos pelo parâmetro `tokenUrl` Esse parâmetro contém a URL que o client (o frontend rodando no browser do usuário) vai usar para mandar o `username` e `senha` para obter um token.
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docs/pt/docs/advanced/additional-responses.md
Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles. Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`. O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.
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