"stopwords": ["a", "ainda", "alem", "ambas", "ambos", "antes", "ao", "aonde", "aos", "apos", "aquele", "aqueles", "as", "assim", "com", "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",...

## Segunda dependência, "dependable" e "dependente" { #second-dependency-dependable-and-dependant }

Então, você pode criar uma outra função para uma dependência (um "dependable") que ao mesmo tempo declara sua própria dependência (o que faz dela um "dependente" também):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Vamos focar nos parâmetros declarados:

        "run again after ${formatDuration(executeNanoTime - now)}"
      } else {
        "scheduled after ${formatDuration(executeNanoTime - now)}"
      }
    }

    // Insert in chronological order. Always compare deltas because nanoTime() is permitted to wrap.
    var insertAt = futureTasks.indexOfFirst { it.nextExecuteNanoTime - now > delayNanos }
    if (insertAt == -1) insertAt = futureTasks.size
    futureTasks.add(insertAt, task)

Você também pode usá-lo para transmitir arquivos binários grandes, enviando cada bloco de dados à medida que o lê, sem precisar carregar tudo na memória de uma vez.

Você também pode transmitir vídeo ou áudio desta forma; pode até ser gerado enquanto você processa e envia.

## Um `StreamingResponse` com `yield` { #a-streamingresponse-with-yield }

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Isso fará com que tags seja uma lista de itens mesmo sem declarar o tipo dos elementos desta lista.

## Campos do tipo Lista com um parâmetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }

Mas o Python tem uma maneira específica de declarar listas com tipos internos ou "parâmetros de tipo":

## Pydantic v1 dans v2 { #pydantic-v1-in-v2 }

Pydantic v2 inclut tout Pydantic v1 sous la forme du sous-module `pydantic.v1`. Mais cela n'est plus pris en charge dans les versions au-delà de Python 3.13.

Cela signifie que vous pouvez installer la dernière version de Pydantic v2 et importer/utiliser les anciens composants de Pydantic v1 depuis ce sous-module, comme si vous aviez l'ancien Pydantic v1 installé.

Você pode ler mais no final desta página.

///

## Argumentos adicionais de `Field` { #field-additional-arguments }

Ao usar `Field()` com modelos Pydantic, você também pode declarar `examples` adicionais:

    - sponsors_badge: ../en/data/sponsors_badge.yml
    - sponsors: ../en/data/sponsors.yml
    - topic_repos: ../en/data/topic_repos.yml
  redirects:
    redirect_maps:
      deployment/deta.md: deployment/cloud.md
      advanced/graphql.md: how-to/graphql.md
      advanced/custom-request-and-route.md: how-to/custom-request-and-route.md
      advanced/conditional-openapi.md: how-to/conditional-openapi.md

Se você quiser utilizar o nome das funções da sua API como `operationId`s, você pode iterar sobre todos esses nomes e sobrescrever o `operation_id` em  cada *operação de rota* utilizando o `APIRoute.name` dela.

Você deveria fazer isso depois de adicionar todas as suas *operações de rota*.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py310.py hl[2, 12:21, 24] *}

/// tip | Dica

- Vous n'avez pas besoin d'utiliser `File()` comme valeur par défaut du paramètre.
- Il utilise un fichier « spooled » :
    - Un fichier stocké en mémoire jusqu'à une taille maximale, puis, au-delà de cette limite, stocké sur le disque.
- Cela fonctionne donc bien pour des fichiers volumineux comme des images, des vidéos, de gros binaires, etc., sans consommer toute la mémoire.