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docs/pt/docs/advanced/templates.md
* Use o `template` que você criou para renderizar e retornar uma `TemplateResponse`, passe o nome do template, o request object, e um "context" dict com pares chave-valor a serem usados dentro do template do Jinja2. ```Python hl_lines="4 11 15-18" {!../../docs_src/templates/tutorial001.py!} ``` /// note Antes do FastAPI 0.108.0, Starlette 0.29.0, `name` era o primeiro parâmetro.
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docs/pt/docs/tutorial/body-multiple-params.md
E o **FastAPI** vai manipulá-los, mandar para você os dados corretos na sua função, e validar e documentar o schema correto na *operação de rota*. Você também pode declarar valores singulares para serem recebidos como parte do corpo.
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docs/pt/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
E o valor retornado é salvo em um <abbr title="Um utilitário/sistema para armazenar valores calculados/gerados para serem reutilizados em vez de computá-los novamente.">"cache"</abbr> e repassado para todos os "dependentes" que precisam dele em uma requisição específica, em vez de chamar a dependência múltiplas vezes para uma mesma requisição.
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docs/pt/docs/advanced/events.md
Isso é que nós iremos resolver, vamos carregar o modelo antes das requisições serem manuseadas, mas apenas um pouco antes da aplicação começar a receber requisições, não enquanto o código estiver sendo carregado. ## Vida útil (_Lifespan_)
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docs/pt/docs/tutorial/background-tasks.md
# Tarefas em segundo plano Você pode definir tarefas em segundo plano a serem executadas _ após _ retornar uma resposta. Isso é útil para operações que precisam acontecer após uma solicitação, mas que o cliente realmente não precisa esperar a operação ser concluída para receber a resposta. Isso inclui, por exemplo: - Envio de notificações por email após a realização de uma ação:
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docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md
E muitas equipes usam apenas `PUT`, mesmo para atualizações parciais. Você é **livre** para usá-los como preferir, **FastAPI** não impõe restrições. Mas este guia te dá uma ideia de como eles são destinados a serem usados. /// ### Usando o parâmetro `exclude_unset` do Pydantic Se você quiser receber atualizações parciais, é muito útil usar o parâmetro `exclude_unset` no método `.model_dump()` do modelo do Pydantic.
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docs/pt/docs/tutorial/request_files.md
# Arquivos de Requisição Você pode definir arquivos para serem enviados para o cliente utilizando `File`. /// info Para receber arquivos compartilhados, primeiro instale <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>. E.g. `pip install python-multipart`. Isso se deve por que arquivos enviados são enviados como "dados de formulário". /// ## Importe `File`
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docs/pt/docs/help-fastapi.md
você mesmo resolva o problema antes de perguntar. E no GitHub eu garanto que sempre irei responder todas as perguntas, mesmo que leve um tempo. Eu pessoalmente não consigo fazer isso via chat. 😅 Conversas no chat não são tão fáceis de serem encontrados quanto no GitHub, então questões e respostas podem se perder dentro da conversa. E apenas as que estão nas questões do GitHub contam para você se tornar um [Expert em FastAPI](fastapi-people.md#especialistas){.internal-link target=_blank},...
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docs/pt/docs/tutorial/path-params.md
Você pode retornar *membros de enum* da sua *rota de operação*, em um corpo JSON aninhado (por exemplo um `dict`). Eles serão convertidos para o seus valores correspondentes (strings nesse caso) antes de serem retornados ao cliente: ```Python hl_lines="18 21 23" {!../../docs_src/path_params/tutorial005.py!} ``` No seu cliente você vai obter uma resposta JSON como: ```JSON {
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docs/pt/docs/tutorial/sql-databases.md
E no código, obtemos um `dict` com todos os dados enviados pelo cliente, **apenas os dados enviados pelo cliente**, excluindo quaisquer valores que estariam lá apenas por serem os valores padrão. Para fazer isso, usamos `exclude_unset=True`. Este é o truque principal. 🪄 Em seguida, usamos `hero_db.sqlmodel_update(hero_data)` para atualizar o `hero_db` com os dados de `hero_data`.
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