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docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md
E que o Python tem um tipo de dados especial para conjuntos de itens únicos, o `set`. Então podemos importar `Set` e declarar `tags` como um `set` de `str`s: ```Python hl_lines="1 14" {!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003.py!} ``` Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.
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docs/pt/docs/python-types.md
Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos. E cada atributo tem um tipo. Em seguida, você cria uma instância dessa classe com alguns valores e ela os validará, os converterá para o tipo apropriado (se for esse o caso) e fornecerá um objeto com todos os dados. E você recebe todo o suporte do editor com esse objeto resultante.
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docs/pt/docs/tutorial/path-params.md
## Pydantic Toda a validação de dados é feita por baixo dos panos pelo <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, então você tem todos os benefícios disso. E assim você sabe que está em boas mãos. Você pode usar as mesmas declarações de tipo com `str`, `float`, `bool` e muitos outros tipos complexos de dados. Vamos explorar muitos destes tipos nos próximos capítulos do tutorial.
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docs/pt/docs/tutorial/first-steps.md
#### "*Schema*" de dados O termo "*schema*" também pode se referir à forma de alguns dados, como um conteúdo JSON. Nesse caso, significaria os atributos JSON e os tipos de dados que eles possuem, etc. #### OpenAPI e JSON *Schema*
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docs/pt/docs/tutorial/body.md
## Importe o `BaseModel` do Pydantic Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`: ```Python hl_lines="4" {!../../../docs_src/body/tutorial001.py!} ``` ## Crie seu modelo de dados Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`. Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos: ```Python hl_lines="7-11" {!../../../docs_src/body/tutorial001.py!} ```
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docs/pt/docs/tutorial/body-multiple-params.md
Ele executará a validação dos dados compostos e irá documentá-los de maneira compatível com o esquema OpenAPI e documentação automática. ## Valores singulares no corpo Assim como existem uma `Query` e uma `Path` para definir dados adicionais para parâmetros de consulta e de rota, o **FastAPI** provê o equivalente para `Body`.
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docs/pt/docs/tutorial/handling-errors.md
Você pode sobrescrever esses manipuladores de exceção com os seus próprios manipuladores. ## Sobrescreva exceções de validação da requisição Quando a requisição contém dados inválidos, **FastAPI** internamente lança para o `RequestValidationError`.
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docs/pt/docs/index.md
* Arquivos. * <abbr title="também conhecido como: serialization, parsing, marshalling">Conversão</abbr> de dados de saída de tipos e dados Python para dados de rede (como JSON): * Converte tipos Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list` etc). * Objetos `datetime`. * Objetos `UUID`. * Modelos de Banco de Dados. * ...e muito mais.
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docs/pt/docs/fastapi-people.md
{% endfor %} {% endif %} {% endif %} ## Sobre os dados - detalhes técnicos A principal intenção desta página é destacar o esforço da comunidade para ajudar os outros. Especialmente incluindo esforços que normalmente são menos visíveis, e em muitos casos mais árduo, como ajudar os outros com issues e revisando Pull Requests com traduções.
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docs/pt/docs/deployment/https.md
* Portanto, o manuseio do certificado e da criptografia é feito antes do HTTP. * O TCP não sabe sobre "domínios". Apenas sobre endereços IP. * As informações sobre o domínio solicitado vão nos dados HTTP. * Os certificados HTTPS “certificam” um determinado domínio, mas o protocolo e a encriptação acontecem ao nível do TCP, antes de sabermos de que domínio se trata.
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Tue Oct 05 10:40:05 GMT 2021 - 3.9K bytes - Viewed (0)