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Results 1 - 10 of 15 for rodor (0.03 sec)
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guava/src/com/google/common/base/CharMatcher.java
* replaced by a given replacement character. For example: * * <pre>{@code * CharMatcher.is('a').replaceFrom("radar", 'o') * }</pre> * * ... returns {@code "rodor"}. * * <p>The default implementation uses {@link #indexIn(CharSequence)} to find the first matching * character, then iterates the remainder of the sequence calling {@link #matches(char)} for each * character.
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docs/pt/docs/contributing.md
E se você atualizar o código fonte do FastAPI local, como ele é instalado com `-e`, quando você rodar aquele arquivo Python novamente, ele irá utilizar a nova versão do FastAPI que você acabou de editar. Desse modo, você não tem que "instalar" sua versão local para ser capaz de testar cada mudança. ### Formato Tem um arquivo que você pode rodar que irá formatar e limpar todo o seu código: <div class="termy"> ```console
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docs/pt/docs/advanced/wsgi.md
{!../../docs_src/wsgi/tutorial001.py!} ``` ## Conferindo Agora todas as requisições sob o caminho `/v1/` serão manipuladas pela aplicação utilizando Flask. E o resto será manipulado pelo **FastAPI**. Se você rodar a aplicação e ir até <a href="http://localhost:8000/v1/" class="external-link" target="_blank">http://localhost:8000/v1/</a>, você verá o retorno do Flask: ```txt Hello, World from Flask! ```
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docs/pt/docs/fastapi-cli.md
# FastAPI CLI **FastAPI CLI** é uma interface por linha de comando do `fastapi` que você pode usar para rodar sua app FastAPI, gerenciar seu projeto FastAPI e mais. Quando você instala o FastAPI (ex.: com `pip install fastapi`), isso inclui um pacote chamado `fastapi-cli`. Esse pacote disponibiliza o comando `fastapi` no terminal. Para rodar seu app FastAPI em desenvolvimento, você pode usar o comando `fastapi dev`: <div class="termy"> ```console
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docs/pt/docs/benchmarks.md
* Se você quer fazer comparações com o Uvicorn, compare com Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Servidores de Aplicação. * **Starlette**: * Terá a melhor performance, depois do Uvicorn. De fato, Starlette utiliza Uvicorn para rodar. Então, ele provavelmente será "mais lento" que Uvicorn por ter que executar mais código. * Mas ele fornece a você as ferramentas para construir aplicações _web_ simples, com roteamento baseado em caminhos, etc.
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docs/pt/docs/advanced/events.md
Essas funções podem ser declaradas com `async def` ou `def` normal. ### Evento `startup` Para adicionar uma função que deve rodar antes da aplicação iniciar, declare-a com o evento `"startup"`: ```Python hl_lines="8" {!../../docs_src/events/tutorial001.py!} ```
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docs/pt/docs/tutorial/index.md
Então você poderá voltar e ver exatamente o que precisar. ## Rode o código Todos os blocos de código podem ser copiados e utilizados diretamente (eles são, na verdade, arquivos Python testados). Para rodar qualquer um dos exemplos, copie o codigo para um arquivo `main.py`, e inicie o `uvivorn` com: <div class="termy"> ```console $ uvicorn main:app --reload
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docs/pt/docs/deployment/docker.md
Dessa forma, contêineres consomem **poucos recursos**, uma quantidade comparável com rodar os processos diretamente (uma máquina virtual consumiria muito mais).
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docs/pt/docs/tutorial/path-params.md
```Python hl_lines="6-7" {!../../docs_src/path_params/tutorial001.py!} ``` O valor do parâmetro que foi passado à `item_id` será passado para a sua função como o argumento `item_id`. Então, se você rodar este exemplo e for até <a href="http://127.0.0.1:8000/items/foo" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/foo</a>, você verá a seguinte resposta: ```JSON {"item_id":"foo"} ```
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docs/pt/docs/advanced/benchmarks.md
* Se você está comparando o Uvicorn, compare com os servidores de aplicação Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. * **Starlette**: * Terá o melhor desempenho, depois do Uvicorn. Na verdade, o Starlette utiliza o Uvicorn para rodar. Portanto, ele pode ficar mais "devagar" que o Uvicorn apenas por ter que executar mais código. * Mas ele fornece as ferramentas para construir aplicações web simples, com roteamento baseado em caminhos, etc.
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