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  1. docs/pt/docs/tutorial/body.md

    * Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.
        * Como você o declarou na função como do tipo `Item`, você também terá o suporte do editor (completação, etc) para todos os atributos e seus tipos.
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  2. docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md

    Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic:
    
    
    ```Python
    images: List[Image]
    ```
    
    como em:
    
    {* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py hl[15] *}
    
    ## Suporte de editor em todo canto
    
    E você obtém suporte do editor em todos os lugares.
    
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  3. docs/pt/docs/benchmarks.md

        * Você não conseguiria escrever uma aplicação em Uvicorn diretamente. Isso significa que seu código deveria conter, mais ou menos, todo o código fornecido pelo Starlette (ou **FastAPI**). E se você fizesse isso, sua aplicação final poderia ter a mesma sobrecarga que utilizar um _framework_ que minimiza o código e _bugs_ da sua aplicação.
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  4. docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md

    /// tip | Dica
    
    Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras de forma personalizada.
    
    Por exemplo, você pode usar isso para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.
    
    ///
    
    ## `Field` de argumentos adicionais
    
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  5. docs/pt/docs/tutorial/header-params.md

    Você pode definir esses casos usando uma lista na declaração de tipo.
    
    Você receberá todos os valores do cabeçalho duplicado como uma `list` Python.
    
    Por exemplo, para declarar um cabeçalho de `X-Token` que pode aparecer mais de uma vez, você pode escrever:
    
    {* ../../docs_src/header_params/tutorial003_py310.py hl[7] *}
    
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  6. docs/pt/docs/tutorial/middleware.md

    ///
    
    /// note | Detalhes técnicos
    
    Você também pode usar `from starlette.requests import Request`.
    
    **FastAPI** fornece isso como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas vem diretamente da Starlette.
    
    ///
    
    ### Antes e depois da `response`
    
    Você pode adicionar código para ser executado com a `request`, antes que qualquer *operação de rota* o receba.
    
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  7. docs/pt/docs/tutorial/security/index.md

    ///
    
    ## **FastAPI** utilitários
    
    **FastAPI** fornece várias ferramentas para cada um desses esquemas de segurança no módulo `fastapi.security` que simplesmente usa esses mecanismos de segurança.
    
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  8. docs/pt/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md

    ## Não Separe Schemas
    
    Agora, há alguns casos em que você pode querer ter o **mesmo esquema para entrada e saída**.
    
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    - Last Modified: Mon Nov 18 02:25:44 UTC 2024
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  9. docs/pt/docs/tutorial/encoder.md

    # Codificador Compatível com JSON
    
    Existem alguns casos em que você pode precisar converter um tipo de dados (como um modelo Pydantic) para algo compatível com JSON (como um `dict`, `list`, etc).
    
    Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.
    
    Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.
    
    ## Usando a função `jsonable_encoder`
    
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  10. docs/pt/docs/deployment/server-workers.md

    Até este ponto, com todos os tutoriais nos documentos, você provavelmente estava executando um **programa de servidor**, por exemplo, usando o comando `fastapi`, que executa o Uvicorn, executando um **único processo**.
    
    Ao implantar aplicativos, você provavelmente desejará ter alguma **replicação de processos** para aproveitar **vários núcleos** e poder lidar com mais solicitações.
    
    Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025
    - Last Modified: Thu Jan 09 20:41:07 UTC 2025
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