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docs/fr/docs/tutorial/body.md
Commencez par importer la classe `BaseModel` du module `pydantic` : {* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[4] *} ## Créez votre modèle de données Déclarez ensuite votre modèle de données en tant que classe qui hérite de `BaseModel`. Utilisez les types Python standard pour tous les attributs : {* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[7:11] *}
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 27 17:34:41 UTC 2024 - 7.6K bytes - Viewed (0) -
docs/fr/docs/features.md
Vous écrivez du python standard avec des annotations de types: ```Python from datetime import date from pydantic import BaseModel # Déclare une variable comme étant une str # et profitez de l'aide de votre IDE dans cette fonction def main(user_id: str): return user_id # Un modèle Pydantic class User(BaseModel): id: int name: str joined: date ``` Qui peuvent ensuite être utilisés comme cela:
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docs/de/docs/advanced/settings.md
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docs/fr/docs/project-generation.md
⚠️ **ATTENTION** ⚠️ Si vous démarrez un nouveau projet de zéro, allez voir les alternatives au début de cette page.
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docs/pt-BR/README.md
O Fess é baseado no [OpenSearch](https://github.com/opensearch-project/OpenSearch), mas não é necessário ter conhecimento ou experiência com OpenSearch. O Fess fornece uma interface de administração fácil de usar, que permite configurar o sistema através do seu navegador.
Registered: Thu Oct 31 13:40:30 UTC 2024 - Last Modified: Sat Oct 12 07:19:47 UTC 2024 - 7.4K bytes - Viewed (0) -
docs/fr/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
Néanmoins, nous pouvons déclarer le schéma attendu pour le corps de la requête. ### Type de contenu OpenAPI personnalisé En utilisant cette même astuce, vous pouvez utiliser un modèle Pydantic pour définir le schéma JSON qui est ensuite inclus dans la section de schéma OpenAPI personnalisée pour le *chemin* concerné.
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docs/de/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
/// tip | "Tipp" Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich. /// ```Python commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams) ``` //// Das letzte `CommonQueryParams`, in: ```Python ... Depends(CommonQueryParams) ``` ... ist das, was **FastAPI** tatsächlich verwendet, um die Abhängigkeit zu ermitteln.
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docs/pt/docs/tutorial/handling-errors.md
E a classe de erro `HTTPException` do **FastAPI** herda da classe de erro do `HTTPException` do Starlette. A diferença entre os dois é a de que o `HTTPException` do **FastAPI** permite que você adicione *headers* que serão incluídos nas *responses*. Esses *headers* são necessários/utilizados internamente pelo OAuth 2.0 e também por outras utilidades de segurança.
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docs/pt/docs/tutorial/query-params-str-validations.md
# Parâmetros de consulta e validações de texto O **FastAPI** permite que você declare informações adicionais e validações aos seus parâmetros. Vamos utilizar essa aplicação como exemplo: ```Python hl_lines="9" {!../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001.py!} ```
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docs/pt/docs/advanced/openapi-callbacks.md
## Um aplicativo com callbacks Vamos ver tudo isso com um exemplo. Imagine que você tem um aplicativo que permite criar faturas. Essas faturas terão um `id`, `title` (opcional), `customer` e `total`. O usuário da sua API (um desenvolvedor externo) criará uma fatura em sua API com uma solicitação POST.
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