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docs/pt/docs/advanced/settings.md
Importe a classe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma nova subclasse, de forma parecida com um modelo do Pydantic. Os atributos da classe são declarados com anotações de tipo, e possíveis valores padrão, da mesma maneira que os modelos do Pydantic. Você pode utilizar todas as ferramentas e funcionalidades de validação que são utilizadas nos modelos do Pydantic, como tipos de dados diferentes e validações adicionei com `Field()`.
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docs/pt/docs/tutorial/path-params.md
/// /// tip | "Dica" /// Se você está se perguntando, "AlexNet", "ResNet", e "LeNet" são apenas nomes de <abbr title="técnicamente, modelos de arquitetura de Deep Learning">modelos</abbr> de Machine Learning (aprendizado de máquina). ### Declare um *parâmetro de rota* Logo, crie um *parâmetro de rota* com anotações de tipo usando a classe enum que você criou (`ModelName`):
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docs/es/docs/tutorial/first-steps.md
```Python hl_lines="8" {!../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!} ``` Puedes devolver `dict`, `list`, valores singulares como un `str`, `int`, etc. También puedes devolver modelos de Pydantic (ya verás más sobre esto más adelante). Hay muchos objetos y modelos que pueden ser convertidos automáticamente a JSON (incluyendo ORMs, etc.). Intenta usar tus favoritos, es muy probable que ya tengan soporte. ## Repaso * Importa `FastAPI`.
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docs/es/docs/tutorial/path-params.md
/// /// tip | Consejo Si lo estás dudando, "AlexNet", "ResNet", y "LeNet" son solo nombres de <abbr title="Técnicamente, arquitecturas de modelos de Deep Learning">modelos</abbr> de Machine Learning. /// ### Declara un *parámetro de path* Luego, crea un *parámetro de path* con anotaciones de tipos usando la clase enum que creaste (`ModelName`):
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docs/pt/docs/tutorial/first-steps.md
{!../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!} ``` Você pode retornar um `dict`, `list` e valores singulares como `str`, `int`, etc. Você também pode devolver modelos Pydantic (você verá mais sobre isso mais tarde). Existem muitos outros objetos e modelos que serão convertidos automaticamente para JSON (incluindo ORMs, etc). Tente usar seus favoritos, é altamente provável que já sejam compatíveis. ## Recapitulando
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docs/pt/docs/tutorial/body-multiple-params.md
Suponha que você tem um único parâmetro de corpo `item`, a partir de um modelo Pydantic `Item`. Por padrão, o **FastAPI** esperará que seu conteúdo venha no corpo diretamente. Mas se você quiser que ele espere por um JSON com uma chave `item` e dentro dele os conteúdos do modelo, como ocorre ao declarar vários parâmetros de corpo, você pode usar o parâmetro especial de `Body` chamado `embed`:
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docs/pt/docs/tutorial/testing.md
/// info | "Informação" Observe que o `TestClient` recebe dados que podem ser convertidos para JSON, não para modelos Pydantic. Se você tiver um modelo Pydantic em seu teste e quiser enviar seus dados para o aplicativo durante o teste, poderá usar o `jsonable_encoder` descrito em [Codificador compatível com JSON](encoder.md){.internal-link target=_blank}. ///
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docs/pt/docs/index.md
* Converte tipos Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list` etc). * Objetos `datetime`. * Objetos `UUID`. * Modelos de Banco de Dados. * ...e muito mais. * Documentação interativa automática da API, incluindo 2 alternativas de interface de usuário: * Swagger UI. * ReDoc. ---
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docs/es/docs/index.md
Lo haces con tipos modernos estándar de Python. No tienes que aprender una sintaxis nueva, los métodos o clases de una library específica, etc. Solo **Python** estándar. Por ejemplo, para un `int`: ```Python item_id: int ``` o para un modelo más complejo de `Item`: ```Python item: Item ```
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docs/pt/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md
hashed_password = user_dict["hashed_password"], ) ``` /// info | Informação Para uma explicação mais completa de `**user_dict`, verifique [a documentação para **Extra Models**](../extra-models.md#about-user_indict){.internal-link target=_blank}. /// ## Retorne o token A resposta do endpoint `token` deve ser um objeto JSON.
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