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docs/pt/docs/advanced/sub-applications.md
Dessa forma, a sub-aplicação saberá usar esse prefixo de caminho para a interface de documentação. E a sub-aplicação também poderia ter suas próprias sub-aplicações montadas e tudo funcionaria corretamente, porque o FastAPI lida com todos esses `root_path`s automaticamente.
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docs/fr/docs/deployment/versions.md
Ainsi, vous pouvez simplement laisser **FastAPI** utiliser la bonne version de Starlette. ## À propos de Pydantic Pydantic inclut des tests pour **FastAPI** avec ses propres tests, ainsi les nouvelles versions de Pydantic (au-dessus de `1.0.0`) sont toujours compatibles avec **FastAPI**. Vous pouvez épingler Pydantic à toute version supérieure à `1.0.0` qui fonctionne pour vous et inférieure à `2.0.0`. Par exemple : ```txt
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docs/pt/docs/tutorial/header-params.md
/// ## Cabeçalhos duplicados É possível receber cabeçalhos duplicados. Isso significa, o mesmo cabeçalho com vários valores. Você pode definir esses casos usando uma lista na declaração de tipo. Você receberá todos os valores do cabeçalho duplicado como uma `list` Python.
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docs/fr/docs/tutorial/query-params.md
* Annotations d'API et documentation automatique. ## Valeurs par défaut Les paramètres de requête ne sont pas une partie fixe d'un chemin, ils peuvent être optionnels et avoir des valeurs par défaut. Dans l'exemple ci-dessus, ils ont des valeurs par défaut qui sont `skip=0` et `limit=10`. Donc, accéder à l'URL : ``` http://127.0.0.1:8000/items/ ``` serait équivalent à accéder à l'URL : ```
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docs/de/docs/advanced/index.md
Obwohl das [Tutorial – Benutzerhandbuch](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} und dieses **Handbuch für fortgeschrittene Benutzer** als geführtes Tutorial (wie ein Buch) geschrieben sind und für Sie ausreichen sollten, um **FastAPI zu lernen**, möchten Sie sie vielleicht durch zusätzliche Kurse ergänzen. Oder Sie belegen einfach lieber andere Kurse, weil diese besser zu Ihrem Lernstil passen.
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docs/de/docs/tutorial/response-model.md
/// /// info FastAPI verwendet `.dict()` von Pydantic Modellen, <a href="https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict" class="external-link" target="_blank">mit dessen `exclude_unset`-Parameter</a>, um das zu erreichen. /// /// info Sie können auch: * `response_model_exclude_defaults=True` * `response_model_exclude_none=True`
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docs/pt/docs/tutorial/bigger-applications.md
Podemos declarar tudo isso sem precisar modificar o `APIRouter` original passando esses parâmetros para `app.include_router()`: ```Python hl_lines="14-17" title="app/main.py" {!../../docs_src/bigger_applications/app/main.py!} ```
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docs/de/docs/tutorial/testing.md
/// info Beachten Sie, dass der `TestClient` Daten empfängt, die nach JSON konvertiert werden können, keine Pydantic-Modelle. Wenn Sie ein Pydantic-Modell in Ihrem Test haben und dessen Daten während des Testens an die Anwendung senden möchten, können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, der in [JSON-kompatibler Encoder](encoder.md){.internal-link target=_blank} beschrieben wird. /// ## Tests ausführen
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docs/fr/docs/deployment/docker.md
Le génerateur de projet adéquat est conçu pour être intégré à ce cluster Docker Swarm avec Traefik et HTTPS décrit ci-dessus. Vous pouvez générer un projet en 2 min environ.
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docs/de/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
Beachten Sie, dass wir in der *Pfadoperation-Funktion* nur eine einzige Abhängigkeit deklarieren, den `query_or_cookie_extractor`. Aber **FastAPI** wird wissen, dass es zuerst `query_extractor` auflösen muss, um dessen Resultat `query_or_cookie_extractor` zu übergeben, wenn dieses aufgerufen wird. /// ```mermaid graph TB query_extractor(["query_extractor"]) query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"]) read_query["/items/"]
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