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Results 51 - 60 of 72 for Luego (0.38 sec)

  1. docs/es/docs/tutorial/header-params.md

    ## Importar `Header`
    
    Primero importa `Header`:
    
    {* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
    
    ## Declarar parámetros de `Header`
    
    Luego declara los parámetros de header usando la misma estructura que con `Path`, `Query` y `Cookie`.
    
    Puedes definir el valor por defecto así como toda la validación extra o los parámetros de anotaciones:
    
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  2. docs/es/docs/advanced/response-directly.md

    Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor de retorno a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.
    
    Luego, detrás de escena, pondría esos datos compatibles con JSON (por ejemplo, un `dict`) dentro de un `JSONResponse` que se usaría para enviar el response al cliente.
    
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  3. docs/es/docs/tutorial/body-nested-models.md

    Así, en nuestro ejemplo, podemos hacer que `tags` sea específicamente una "lista de strings":
    
    {* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}
    
    ## Tipos de conjunto
    
    Pero luego pensamos en ello, y nos damos cuenta de que los tags no deberían repetirse, probablemente serían strings únicos.
    
    Y Python tiene un tipo de datos especial para conjuntos de elementos únicos, el `set`.
    
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  4. docs/es/docs/advanced/templates.md

    ///
    
    ## Escribiendo plantillas
    
    Luego puedes escribir una plantilla en `templates/item.html` con, por ejemplo:
    
    ```jinja hl_lines="7"
    {!../../docs_src/templates/templates/item.html!}
    ```
    
    ### Valores de Contexto de la Plantilla
    
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  5. docs/es/docs/tutorial/body.md

    ///
    
    ## Importar `BaseModel` de Pydantic
    
    Primero, necesitas importar `BaseModel` de `pydantic`:
    
    {* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}
    
    ## Crea tu modelo de datos
    
    Luego, declaras tu modelo de datos como una clase que hereda de `BaseModel`.
    
    Usa tipos estándar de Python para todos los atributos:
    
    {* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
    
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  6. docs/es/docs/deployment/concepts.md

    Te mostraré algunos ejemplos concretos en los próximos capítulos.
    
    ---
    
    Luego, los siguientes conceptos a considerar son todos acerca del programa que ejecuta tu API real (por ejemplo, Uvicorn).
    
    ## Programa y Proceso
    
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  7. docs/es/docs/tutorial/cookie-param-models.md

    /// tip | Consejo
    
    Esta misma técnica se aplica a `Query`, `Cookie`, y `Header`. 😎
    
    ///
    
    ## Cookies con un Modelo de Pydantic
    
    Declara los parámetros de **cookie** que necesites en un **modelo de Pydantic**, y luego declara el parámetro como `Cookie`:
    
    {* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}
    
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  8. docs/es/docs/tutorial/body-multiple-params.md

    {* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}
    
    /// info | Información
    
    `Body` también tiene todos los mismos parámetros de validación y metadatos extras que `Query`, `Path` y otros que verás luego.
    
    ///
    
    ## Embeber un solo parámetro de cuerpo
    
    Supongamos que solo tienes un único parámetro de cuerpo `item` de un modelo Pydantic `Item`.
    
    Por defecto, **FastAPI** esperará su cuerpo directamente.
    
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  9. docs/es/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md

      "full_name": "John Doe",
      "disabled": false,
      "hashed_password": "fakehashedsecret"
    }
    ```
    
    <img src="/img/tutorial/security/image06.png">
    
    Si haces clic en el icono de candado y cierras sesión, y luego intentas la misma operación nuevamente, obtendrás un error HTTP 401 de:
    
    ```JSON
    {
      "detail": "Not authenticated"
    }
    ```
    
    ### Usuario inactivo
    
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  10. docs/es/docs/fastapi-cli.md

    FastAPI CLI toma el path de tu programa Python (por ejemplo, `main.py`), detecta automáticamente la `FastAPI` instance (comúnmente llamada `app`), determina el proceso de import correcto, y luego la sirve.
    
    Para producción usarías `fastapi run` en su lugar. 🚀
    
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