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docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md
Por exemplo, no modelo `Image` nós temos um campo `url`, nós podemos declara-lo como um `HttpUrl` do Pydantic invés de como uma `str`: ```Python hl_lines="4 10" {!../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py!} ```
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docs/pt/docs/tutorial/first-steps.md
* `app`: o objeto criado no arquivo `main.py` com a linha `app = FastAPI()`. * `--reload`: faz o servidor reiniciar após mudanças de código. Use apenas para desenvolvimento. /// Na saída, temos: ```hl_lines="4" INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) ``` Essa linha mostra a URL onde a sua aplicação está sendo servida, que nesse caso é a sua máquina local. ### Confira
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docs/pt/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
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docs/pt/docs/tutorial/sql-databases.md
* `name` * `age` * `secret_name` {* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:28] hl[25:28] *} ### Criar com `HeroCreate` e retornar um `HeroPublic` Agora que temos **múltiplos modelos**, podemos atualizar as partes do app que os utilizam. Recebemos na requisição um *modelo de dados* `HeroCreate`, e a partir dele, criamos um *modelo de tabela* `Hero`.
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docs/pt/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md
Prefira usar a versão `Annotated`, se possível. /// ```Python hl_lines="3 77-79" {!> ../../docs_src/security/tutorial003.py!} ``` //// ### Confira a password (senha) Neste ponto temos os dados do usuário do nosso banco de dados, mas não verificamos a senha. Vamos colocar esses dados primeiro no modelo `UserInDB` do Pydantic.
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docs/pt/docs/alternatives.md
E ele gera _schemas_ OpenAPI. É assim como funciona no Flask, Starlette, Responder etc. Mas então, nós temos novamente o problema de ter uma micro-sintaxe, dentro de uma string Python (um grande YAML).
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