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Results 21 - 30 of 67 for Nara (6.04 sec)

  1. docs/es/docs/python-types.md

    Para declarar esos tipos y sub-tipos puedes usar el módulo estándar de Python `typing`.
    
    Él existe específicamente para dar soporte a este tipo de type hints.
    
    #### Listas
    
    Por ejemplo, vamos a definir una variable para que sea una `list` compuesta de `str`.
    
    De `typing`, importa `List` (con una `L` mayúscula):
    
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  2. docs/pt/docs/history-design-future.md

    </blockquote>
    
    ## Investigação
    
    Ao usar todas as alternativas anteriores, eu tive a chance de aprender com todas elas, aproveitar ideias e combiná-las da melhor maneira que encontrei para mim e para os times de desenvolvedores com os quais trabalhava.
    
    Por exemplo, estava claro que idealmente ele deveria ser baseado nos _type hints_ padrões do Python.
    
    Também, a melhor abordagem era usar padrões já existentes.
    
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  3. docs/pt/docs/contributing.md

    * Adicione um único _pull request_ por página traduzida. Isso tornará muito mais fácil a revisão para as outras pessoas.
    
    Para as linguagens que eu não falo, vou esperar por várias pessoas revisarem a tradução antes de _mergear_.
    
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  4. docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md

    !!! tip "Dica"
        Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras de forma personalizada.
    
        Por exemplo, você pode usar isso para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.
    
    ## `Field` de argumentos adicionais
    
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  5. docs/es/docs/benchmarks.md

    * **Starlette**:
        * Tendrá el siguiente mejor desempeño, después de Uvicorn. De hecho, Starlette usa Uvicorn para correr. Por lo tanto, probablemente sólo pueda volverse "más lento" que Uvicorn al tener que ejecutar más código.
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  6. docs/es/docs/features.md

    Pero, todo **simplemente funciona** por defecto.
    
    ### Validación
    
    * Validación para la mayoría (¿o todos?) los **tipos de datos** de Python incluyendo:
        * Objetos JSON (`dict`).
        * JSON array (`list`) definiendo tipos de ítem.
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  7. docs/es/docs/tutorial/first-steps.md

    ---
    
    Cuando construyes APIs, normalmente usas uno de estos métodos específicos de HTTP para realizar una acción específica.
    
    Normalmente usas:
    
    * `POST`: para crear datos.
    * `GET`: para leer datos.
    * `PUT`: para actualizar datos.
    * `DELETE`: para borrar datos.
    
    Así que en OpenAPI, cada uno de estos métodos de HTTP es referido como una "operación".
    
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  8. docs/pt/docs/tutorial/query-params.md

    Como eles são parte da URL, eles são "naturalmente" strings.
    
    Mas quando você declara eles com os tipos do Python (no exemplo acima, como `int`), eles são convertidos para aquele tipo e validados em relação a ele.
    
    Todo o processo que era aplicado para parâmetros de rota também é aplicado para parâmetros de consulta:
    
    * Suporte do editor (obviamente)
    * <abbr title="convertendo uma string que vem de um request HTTP em um dado Python">"Parsing"</abbr> de dados
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  9. docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md

    * Suporte do editor de texto (compleção, etc), inclusive para modelos aninhados
    * Conversão de dados
    * Validação de dados
    * Documentação automatica
    
    ## Tipos especiais e validação
    
    Além dos tipos singulares normais como `str`, `int`, `float`, etc. Você também pode usar tipos singulares mais complexos que herdam de `str`.
    
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  10. docs/pt/docs/deployment/index.md

    # Implantação
    
    A implantação de uma aplicação **FastAPI** é relativamente simples.
    
    Existem várias maneiras para fazer isso, dependendo do seu caso específico e das ferramentas que você utiliza.
    
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