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docs/pt/docs/tutorial/security/first-steps.md
## O que ele faz Ele irá e olhará na requisição para aquele header de `Autorização`, verificará se o valor é `Bearer` mais algum token, e vai retornar o token como uma `str` Se ele não ver o header de `Autorização` ou o valor não tem um token `Bearer`, vai responder com um código de erro 401 (`UNAUTHORIZED`) diretamente.
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docs/es/docs/advanced/response-headers.md
**FastAPI** usará ese response *temporal* para extraer los headers (al igual que las cookies y el status code), además las pondrá en el response final que contendrá el valor retornado y filtrado por algún `response_model`. También puedes declarar el parámetro `Response` en dependencias, así como configurar los headers (y las cookies) en ellas. ## Retornar una `Response` directamente
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docs/es/docs/benchmarks.md
* Entonces, al usar FastAPI estás ahorrando tiempo de desarrollo, errores, líneas de código y probablemente obtendrías el mismo rendimiento (o mejor) que obtendrías si no lo usaras (ya que tendrías...
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Wed Feb 07 11:39:50 GMT 2024 - 3.9K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/tutorial/handling-errors.md
O benefício de lançar uma exceção em vez de retornar um valor ficará mais evidente na seção sobre Dependências e Segurança. Neste exemplo, quando o cliente pede, na requisição, por um item cujo ID não existe, a exceção com o status code `404` é lançada: ```Python hl_lines="11"
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docs/es/docs/async.md
Sólo las comes y listo 🍔 ⏹. <img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/async/parallel-burgers/parallel-burgers-06.png" alt="illustration"> No has hablado ni coqueteado mucho, ya que has pasado la mayor parte del tiempo esperando 🕙 frente al mostrador 😞. !!! info Las ilustraciones fueron creados por <a href="https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot" class="external-link" target="_blank">Ketrina Thompson</a>. 🎨
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docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md
Alternativamente ao único `example`, você pode passar `examples` usando um `dict` com **vários examples**, cada um com informações extras que serão adicionadas no **OpenAPI** também. As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`. Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter: * `summary`: Pequena descrição do exemplo. * `description`: Uma descrição longa que pode conter texto em Markdown.
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docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md
{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py!} ``` !!! info "informação" Note como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez possui opcionalmente uma lista `Image`s ## Corpos de listas puras Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic: ```Python images: List[Image]
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docs/pt/docs/python-types.md
```Python hl_lines="1 4" {!../../../docs_src/python_types/tutorial009.py!} ``` O uso de `Opcional [str]` em vez de apenas `str` permitirá que o editor o ajude a detectar erros, onde você pode estar assumindo que um valor é sempre um `str`, quando na verdade também pode ser `None`. #### Tipos genéricos Esses tipos que usam parâmetros de tipo entre colchetes, como: * `List` * `Tuple` * `Set` * `Dict` * `Opcional`
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docs/pt/docs/features.md
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docs/pt/docs/async.md
Então, quando é sua vez, você faz o trabalho "produtivo" de verdade, você processa o menu, decide o que quer, pega a escolha de seu _crush_ :heart_eyes:, paga, verifica se entregou o valor correto em dinheiro ou cartão de crédito, verifica se foi cobrado corretamente, verifica se seu pedido está correto etc.
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