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docs/es/docs/tutorial/background-tasks.md
Puedes definir tareas en segundo plano para que se ejecuten *después* de devolver un response. Esto es útil para operaciones que necesitan ocurrir después de un request, pero para las que el cliente realmente no necesita esperar a que la operación termine antes de recibir el response. Esto incluye, por ejemplo: * Notificaciones por email enviadas después de realizar una acción:
Created: Sun Dec 28 07:19:09 GMT 2025 - Last Modified: Wed Dec 17 20:41:43 GMT 2025 - 5.1K bytes - Click Count (0) -
docs/es/docs/tutorial/index.md
``` </div> Es **ALTAMENTE recomendable** que escribas o copies el código, lo edites y lo ejecutes localmente. Usarlo en tu editor es lo que realmente te muestra los beneficios de FastAPI, al ver cuán poco código tienes que escribir, todos los chequeos de tipos, autocompletado, etc. --- ## Instalar FastAPI { #install-fastapi } El primer paso es instalar FastAPI.Created: Sun Dec 28 07:19:09 GMT 2025 - Last Modified: Tue Dec 16 16:33:45 GMT 2025 - 5.3K bytes - Click Count (0) -
docs/pt/docs/tutorial/background-tasks.md
Você pode definir tarefas em segundo plano para serem executadas *após* retornar uma resposta. Isso é útil para operações que precisam acontecer após uma request, mas que o cliente não precisa realmente esperar a operação terminar antes de receber a resposta. Isso inclui, por exemplo: * Notificações por e-mail enviadas após realizar uma ação:
Created: Sun Dec 28 07:19:09 GMT 2025 - Last Modified: Wed Dec 17 20:41:43 GMT 2025 - 5.2K bytes - Click Count (0) -
docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md
* Salvar os dados no seu banco de dados. * Retornar o modelo atualizado. {* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *} /// tip | Dica Você pode realmente usar essa mesma técnica com uma operação HTTP `PUT`. Mas o exemplo aqui usa `PATCH` porque foi criado para esses casos de uso. /// /// note | Nota Observe que o modelo de entrada ainda é validado.Created: Sun Dec 28 07:19:09 GMT 2025 - Last Modified: Wed Nov 12 16:23:57 GMT 2025 - 5.1K bytes - Click Count (0) -
docs/pt/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
/// Vamos supor que você queira declarar o parâmetro de consulta `q` como uma `str` obrigatória. E você não precisa declarar mais nada para esse parâmetro, então você realmente não precisa usar `Query`. Mas você ainda precisa usar `Path` para o parâmetro de path `item_id`. E você não quer usar `Annotated` por algum motivo.
Created: Sun Dec 28 07:19:09 GMT 2025 - Last Modified: Wed Dec 17 20:41:43 GMT 2025 - 6.7K bytes - Click Count (0) -
docs/pt/docs/deployment/https.md
Essa parte do Nome do Domínio se dá muito antes do HTTPS, mas como tudo depende do domínio e endereço IP público, vale a pena mencioná-la aqui. /// ### DNS { #dns } Agora vamos focar em todas as partes que realmente fazem parte do HTTPS. Primeiro, o navegador iria verificar com os servidores DNS qual o IP do domínio, nesse caso, `someapp.example.com`.Created: Sun Dec 28 07:19:09 GMT 2025 - Last Modified: Wed Nov 12 16:23:57 GMT 2025 - 14.8K bytes - Click Count (0) -
docs/es/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
Esto probablemente no es tan importante o necesario si usas `Annotated`. /// Supongamos que quieres declarar el parámetro de query `q` como un `str` requerido. Y no necesitas declarar nada más para ese parámetro, así que realmente no necesitas usar `Query`. Pero aún necesitas usar `Path` para el parámetro de path `item_id`. Y no quieres usar `Annotated` por alguna razón.
Created: Sun Dec 28 07:19:09 GMT 2025 - Last Modified: Wed Dec 17 20:41:43 GMT 2025 - 6.4K bytes - Click Count (0) -
docs/es/docs/tutorial/body-nested-models.md
Esto significa que, aunque tus clientes de API solo pueden enviar strings como claves, mientras esos strings contengan enteros puros, Pydantic los convertirá y validará. Y el `dict` que recibas como `weights` tendrá realmente claves `int` y valores `float`. /// ## Resumen { #recap } Con **FastAPI** tienes la máxima flexibilidad proporcionada por los modelos Pydantic, manteniendo tu código simple, corto y elegante.Created: Sun Dec 28 07:19:09 GMT 2025 - Last Modified: Wed Dec 17 20:41:43 GMT 2025 - 7.2K bytes - Click Count (0) -
docs/pt/docs/advanced/advanced-dependencies.md
...seria executado depois que a resposta terminar de enviar os dados lentos: {* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *} Mas como `generate_stream()` não usa a sessão do banco de dados, não é realmente necessário manter a sessão aberta enquanto envia a resposta. Se você tiver esse caso específico usando SQLModel (ou SQLAlchemy), você poderia fechar explicitamente a sessão depois que não precisar mais dela:Created: Sun Dec 28 07:19:09 GMT 2025 - Last Modified: Tue Dec 16 20:32:40 GMT 2025 - 10K bytes - Click Count (0) -
docs/es/docs/advanced/advanced-dependencies.md
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *} Pero como `generate_stream()` no usa la sesión de base de datos, no es realmente necesario mantener la sesión abierta mientras se envía la response. Si tienes este caso de uso específico usando SQLModel (o SQLAlchemy), podrías cerrar explícitamente la sesión después de que ya no la necesites:Created: Sun Dec 28 07:19:09 GMT 2025 - Last Modified: Tue Dec 16 16:33:45 GMT 2025 - 9.8K bytes - Click Count (0)