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docs/pt/docs/tutorial/header-params.md
Você pode definir esses casos usando uma lista na declaração de tipo. Você receberá todos os valores do cabeçalho duplicado como uma `list` Python. Por exemplo, para declarar um cabeçalho de `X-Token` que pode aparecer mais de uma vez, você pode escrever: //// tab | Python 3.10+ ```Python hl_lines="7" {!> ../../docs_src/header_params/tutorial003_py310.py!} ```
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docs/pt/docs/async.md
--- Exemplos comuns de limite de CPU são coisas que exigem processamento matemático complexo. Por exemplo: * **Processamento de áudio** ou **imagem**
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docs/pt/docs/tutorial/query-param-models.md
``` //// Caso um cliente tente enviar alguns dados **extras** nos **parâmetros de consulta**, eles receberão um retorno de **erro**. Por exemplo, se o cliente tentar enviar um parâmetro de consulta `tool` com o valor `plumbus`, como: ```http https://example.com/items/?limit=10&tool=plumbus ``` Eles receberão um retorno de **erro** informando-os que o parâmentro de consulta `tool` não é permitido: ```json
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docs/pt/docs/advanced/testing-dependencies.md
### Casos de uso: serviço externo Um exemplo pode ser que você possua um provedor de autenticação externo que você precisa chamar. Você envia ao serviço um *token* e ele retorna um usuário autenticado.
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docs/pt/docs/advanced/benchmarks.md
* Se você está comparando o FastAPI, compare-o com frameworks de aplicações web (ou conjunto de ferramentas) que oferecem validação de dados, serialização e documentação, como por exemplo o Flask-apispec, NestJS, Molten, etc. Frameworks que possuem validação integrada de dados, serialização e documentação....
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docs/pt/docs/alternatives.md
Outro grande recurso necessário nas APIs é validação de dados, certificando que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo, algum campo é `int`, e não alguma string aleatória. Isso é especialmente útil para dados que estão chegando.
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docs/pt/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
Para isso, nós atualizamos o modelo Pydantic `TokenData` com a nova propriedade `scopes`. Ao validar os dados com o Pydantic nós podemos garantir que temos, por exemplo, exatamente uma `list` de `str` com os escopos e uma `str` com o `username`. No lugar de, por exemplo, um `dict`, ou alguma outra coisa, que poderia quebrar a aplicação em algum lugar mais tarde, tornando isso um risco de segurança.
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docs/pt/docs/tutorial/dependencies/index.md
* Aplicar regras de segurança, autenticação, papéis de usuários, etc. * E muitas outras coisas... Tudo isso, enquanto minimizamos a repetição de código. ## Primeiros passos Vamos ver um exemplo simples. Tão simples que não será muito útil, por enquanto. Mas dessa forma podemos focar em como o sistema de **Injeção de Dependência** funciona. ### Criando uma dependência, ou "injetável"
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docs/pt/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query ``` ## Utilizando a mesma dependência múltiplas vezes Se uma de suas dependências é declarada várias vezes para a mesma *operação de rota*, por exemplo, múltiplas dependências com uma mesma subdependência, o **FastAPI** irá chamar essa subdependência uma única vez para cada requisição.
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docs/pt/docs/fastapi-cli.md
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