diff --git a/docs/pt/docs/_llm-test.md b/docs/pt/docs/_llm-test.md index 3da5e8a71d..b59292f47c 100644 --- a/docs/pt/docs/_llm-test.md +++ b/docs/pt/docs/_llm-test.md @@ -1,8 +1,8 @@ # Arquivo de teste de LLM { #llm-test-file } -Este documento testa se o LLM, que traduz a documentação, entende o `general_prompt` em `scripts/translate.py` e o prompt específico do idioma em `docs/{language code}/llm-prompt.md`. O prompt específico do idioma é anexado ao `general_prompt`. +Este documento testa se o LLM, que traduz a documentação, entende o `general_prompt` em `scripts/translate.py` e o prompt específico do idioma em `docs/{language code}/llm-prompt.md`. O prompt específico do idioma é anexado ao `general_prompt`. -Os testes adicionados aqui serão vistos por todos os autores dos prompts específicos de idioma. +Os testes adicionados aqui serão vistos por todos os designers dos prompts específicos de idioma. Use da seguinte forma: @@ -23,7 +23,7 @@ Este é um trecho de código: `foo`. E este é outro trecho de código: `bar`. E //// -//// tab | Informações +//// tab | Informação O conteúdo dos trechos de código deve ser deixado como está. @@ -45,9 +45,9 @@ O LLM provavelmente vai traduzir isso errado. O interessante é apenas se ele ma //// -//// tab | Informações +//// tab | Informação -O autor do prompt pode escolher se deseja converter aspas neutras em aspas tipográficas. Também é aceitável deixá-las como estão. +O designer do prompt pode escolher se quer converter aspas neutras em aspas tipográficas. Também é aceitável deixá-las como estão. Veja, por exemplo, a seção `### Quotes` em `docs/de/llm-prompt.md`. @@ -67,7 +67,7 @@ Pesado: `Yesterday, my friend wrote: "If you spell incorrectly correctly, you ha //// -//// tab | Informações +//// tab | Informação ... No entanto, as aspas dentro de trechos de código devem permanecer como estão. @@ -95,24 +95,24 @@ $ fastapi run GTD -* lt -* XWT -* PSGI +* GTD +* lt +* XWT +* PSGI ### O abbr fornece uma explicação { #the-abbr-gives-an-explanation } @@ -209,12 +209,12 @@ Aqui estão algumas coisas envolvidas em elementos HTML "abbr" (algumas são inv ### O abbr fornece uma frase completa e uma explicação { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation } -* MDN -* I/O. +* MDN +* I/O. //// -//// tab | Informações +//// tab | Informação Os atributos "title" dos elementos "abbr" são traduzidos seguindo algumas instruções específicas. @@ -228,7 +228,7 @@ Veja a seção `### HTML abbr elements` no prompt geral em `scripts/translate.py //// tab | Teste -### Desenvolver uma aplicação web - um tutorial { #develop-a-webapp-a-tutorial } +### Desenvolver uma webapp - um tutorial { #develop-a-webapp-a-tutorial } Olá. @@ -242,7 +242,7 @@ Olá novamente. //// -//// tab | Informações +//// tab | Informação A única regra rígida para títulos é que o LLM deixe a parte do hash dentro de chaves inalterada, o que garante que os links não quebrem. @@ -494,9 +494,9 @@ Para algumas instruções específicas do idioma, veja, por exemplo, a seção ` //// -//// tab | Informações +//// tab | Informação -Esta é uma lista não completa e não normativa de termos (principalmente) técnicos vistos na documentação. Pode ser útil para o autor do prompt descobrir para quais termos o LLM precisa de uma ajudinha. Por exemplo, quando ele continua revertendo uma boa tradução para uma tradução subótima. Ou quando tem problemas para conjugar/declinar um termo no seu idioma. +Esta é uma lista não completa e não normativa de termos (principalmente) técnicos vistos na documentação. Pode ser útil para o designer do prompt descobrir para quais termos o LLM precisa de uma ajudinha. Por exemplo, quando ele continua revertendo uma boa tradução para uma tradução subótima. Ou quando tem problemas para conjugar/declinar um termo no seu idioma. Veja, por exemplo, a seção `### List of English terms and their preferred German translations` em `docs/de/llm-prompt.md`. diff --git a/docs/pt/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md b/docs/pt/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md index e1c3e5ab89..b3af116a28 100644 --- a/docs/pt/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md +++ b/docs/pt/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md @@ -10,7 +10,7 @@ Se você não é um "especialista" no OpenAPI, você provavelmente não precisa Você pode definir o `operationId` do OpenAPI que será utilizado na sua *operação de rota* com o parâmetro `operation_id`. -Você precisa ter certeza que ele é único para cada operação. +Você deveria ter certeza que ele é único para cada operação. {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py39.py hl[6] *} @@ -18,13 +18,13 @@ Você precisa ter certeza que ele é único para cada operação. Se você quiser utilizar o nome das funções da sua API como `operationId`s, você pode iterar sobre todos esses nomes e sobrescrever o `operation_id` em cada *operação de rota* utilizando o `APIRoute.name` dela. -Você deve fazer isso depois de adicionar todas as suas *operações de rota*. +Você deveria fazer isso depois de adicionar todas as suas *operações de rota*. {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py39.py hl[2, 12:21, 24] *} /// tip | Dica -Se você chamar `app.openapi()` manualmente, os `operationId`s devem ser atualizados antes dessa chamada. +Se você chamar `app.openapi()` manualmente, você deveria atualizar os `operationId`s antes dessa chamada. /// @@ -44,11 +44,11 @@ Para excluir uma *operação de rota* do esquema OpenAPI gerado (e por consequê ## Descrição avançada a partir de docstring { #advanced-description-from-docstring } -Você pode limitar as linhas utilizadas a partir de uma docstring de uma *função de operação de rota* para o OpenAPI. +Você pode limitar as linhas utilizadas a partir da docstring de uma *função de operação de rota* para o OpenAPI. -Adicionar um `\f` (um caractere de escape para alimentação de formulário) faz com que o **FastAPI** restrinja a saída utilizada pelo OpenAPI até esse ponto. +Adicionar um `\f` (um caractere de escape para "form feed") faz com que o **FastAPI** trunque a saída usada para o OpenAPI até esse ponto. -Ele não será mostrado na documentação, mas outras ferramentas (como o Sphinx) serão capazes de utilizar o resto do texto. +Ele não será mostrado na documentação, mas outras ferramentas (como o Sphinx) serão capazes de utilizar o resto. {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *} @@ -131,70 +131,38 @@ E se você olhar o esquema OpenAPI resultante (na rota `/openapi.json` da sua AP ### Esquema de *operação de rota* do OpenAPI personalizado { #custom-openapi-path-operation-schema } -O dicionário em `openapi_extra` vai ter todos os seus níveis mesclados dentro do esquema OpenAPI gerado automaticamente para a *operação de rota*. +O dicionário em `openapi_extra` vai ser mesclado profundamente com o esquema OpenAPI gerado automaticamente para a *operação de rota*. -Então, você pode adicionar dados extras para o esquema gerado automaticamente. +Então, você pode adicionar dados extras ao esquema gerado automaticamente. -Por exemplo, você poderia optar por ler e validar a requisição com seu próprio código, sem utilizar funcionalidades automatizadas do FastAPI com o Pydantic, mas você ainda pode quere definir a requisição no esquema OpenAPI. +Por exemplo, você poderia decidir ler e validar a requisição com seu próprio código, sem usar as funcionalidades automáticas do FastAPI com o Pydantic, mas ainda assim querer definir a requisição no esquema OpenAPI. Você pode fazer isso com `openapi_extra`: {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py39.py hl[19:36, 39:40] *} -Nesse exemplo, nós não declaramos nenhum modelo do Pydantic. Na verdade, o corpo da requisição não está nem mesmo analisado como JSON, ele é lido diretamente como `bytes` e a função `magic_data_reader()` seria a responsável por analisar ele de alguma forma. +Nesse exemplo, nós não declaramos nenhum modelo do Pydantic. Na verdade, o corpo da requisição não está nem mesmo analisado como JSON, ele é lido diretamente como `bytes`, e a função `magic_data_reader()` seria a responsável por analisar ele de alguma forma. De toda forma, nós podemos declarar o esquema esperado para o corpo da requisição. ### Tipo de conteúdo do OpenAPI personalizado { #custom-openapi-content-type } -Utilizando esse mesmo truque, você pode utilizar um modelo Pydantic para definir o JSON Schema que é então incluído na seção do esquema personalizado do OpenAPI na *operação de rota*. +Utilizando esse mesmo truque, você pode usar um modelo Pydantic para definir o JSON Schema que é então incluído na seção do esquema personalizado do OpenAPI na *operação de rota*. -E você pode fazer isso até mesmo quando os dados da requisição não seguem o formato JSON. +E você pode fazer isso até mesmo quando o tipo de dados na requisição não é JSON. -Por exemplo, nesta aplicação nós não usamos a funcionalidade integrada ao FastAPI de extrair o JSON Schema dos modelos Pydantic nem a validação automática do JSON. Na verdade, estamos declarando o tipo do conteúdo da requisição como YAML, em vez de JSON: - -//// tab | Pydantic v2 +Por exemplo, nesta aplicação nós não usamos a funcionalidade integrada ao FastAPI de extrair o JSON Schema dos modelos Pydantic nem a validação automática para JSON. Na verdade, estamos declarando o tipo de conteúdo da requisição como YAML, em vez de JSON: {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[15:20, 22] *} -//// +Entretanto, mesmo que não utilizemos a funcionalidade integrada por padrão, ainda estamos usando um modelo Pydantic para gerar um JSON Schema manualmente para os dados que queremos receber em YAML. -//// tab | Pydantic v1 +Então utilizamos a requisição diretamente e extraímos o corpo como `bytes`. Isso significa que o FastAPI não vai sequer tentar analisar o payload da requisição como JSON. -{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1_py39.py hl[15:20, 22] *} - -//// - -/// info | Informação - -Na versão 1 do Pydantic, o método para obter o JSON Schema de um modelo é `Item.schema()`, na versão 2 do Pydantic, o método é `Item.model_json_schema()`. - -/// - -Entretanto, mesmo que não utilizemos a funcionalidade integrada por padrão, ainda estamos usando um modelo Pydantic para gerar um JSON Schema manualmente para os dados que queremos receber no formato YAML. - -Então utilizamos a requisição diretamente, e extraímos o corpo como `bytes`. Isso significa que o FastAPI não vai sequer tentar analisar o corpo da requisição como JSON. - -E então no nosso código, nós analisamos o conteúdo YAML diretamente, e estamos utilizando o mesmo modelo Pydantic para validar o conteúdo YAML: - -//// tab | Pydantic v2 +E então no nosso código, nós analisamos o conteúdo YAML diretamente e, em seguida, estamos usando novamente o mesmo modelo Pydantic para validar o conteúdo YAML: {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[24:31] *} -//// - -//// tab | Pydantic v1 - -{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1_py39.py hl[24:31] *} - -//// - -/// info | Informação - -Na versão 1 do Pydantic, o método para analisar e validar um objeto era `Item.parse_obj()`, na versão 2 do Pydantic, o método é chamado de `Item.model_validate()`. - -/// - /// tip | Dica Aqui reutilizamos o mesmo modelo do Pydantic. diff --git a/docs/pt/docs/advanced/settings.md b/docs/pt/docs/advanced/settings.md index 6f5b7feae7..28411269bb 100644 --- a/docs/pt/docs/advanced/settings.md +++ b/docs/pt/docs/advanced/settings.md @@ -46,12 +46,6 @@ $ pip install "fastapi[all]" -/// info | Informação - -No Pydantic v1 ele vinha incluído no pacote principal. Agora é distribuído como um pacote independente para que você possa optar por instalá-lo ou não, caso não precise dessa funcionalidade. - -/// - ### Criar o objeto `Settings` { #create-the-settings-object } Importe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma subclasse, muito parecido com um modelo do Pydantic. @@ -60,24 +54,8 @@ Da mesma forma que com modelos do Pydantic, você declara atributos de classe co Você pode usar as mesmas funcionalidades e ferramentas de validação que usa em modelos do Pydantic, como diferentes tipos de dados e validações adicionais com `Field()`. -//// tab | Pydantic v2 - {* ../../docs_src/settings/tutorial001_py39.py hl[2,5:8,11] *} -//// - -//// tab | Pydantic v1 - -/// info | Informação - -No Pydantic v1 você importaria `BaseSettings` diretamente de `pydantic` em vez de `pydantic_settings`. - -/// - -{* ../../docs_src/settings/tutorial001_pv1_py39.py hl[2,5:8,11] *} - -//// - /// tip | Dica Se você quer algo rápido para copiar e colar, não use este exemplo, use o último abaixo. @@ -215,8 +193,6 @@ APP_NAME="ChimichangApp" E então atualizar seu `config.py` com: -//// tab | Pydantic v2 - {* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/config.py hl[9] *} /// tip | Dica @@ -225,26 +201,6 @@ O atributo `model_config` é usado apenas para configuração do Pydantic. Você /// -//// - -//// tab | Pydantic v1 - -{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/config_pv1.py hl[9:10] *} - -/// tip | Dica - -A classe `Config` é usada apenas para configuração do Pydantic. Você pode ler mais em Pydantic Model Config. - -/// - -//// - -/// info | Informação - -Na versão 1 do Pydantic a configuração era feita em uma classe interna `Config`, na versão 2 do Pydantic é feita em um atributo `model_config`. Esse atributo recebe um `dict`, e para ter autocompletar e erros inline você pode importar e usar `SettingsConfigDict` para definir esse `dict`. - -/// - Aqui definimos a configuração `env_file` dentro da sua classe `Settings` do Pydantic e definimos o valor como o nome do arquivo dotenv que queremos usar. ### Criando o `Settings` apenas uma vez com `lru_cache` { #creating-the-settings-only-once-with-lru-cache } diff --git a/docs/pt/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md b/docs/pt/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md index 2a2659a03d..0995e10285 100644 --- a/docs/pt/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md +++ b/docs/pt/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md @@ -2,21 +2,23 @@ Se você tem uma aplicação FastAPI antiga, pode estar usando o Pydantic versão 1. -O FastAPI tem suporte ao Pydantic v1 ou v2 desde a versão 0.100.0. +O FastAPI versão 0.100.0 tinha suporte ao Pydantic v1 ou v2. Ele usaria aquele que você tivesse instalado. -Se você tiver o Pydantic v2 instalado, ele será utilizado. Se, em vez disso, tiver o Pydantic v1, será ele que será utilizado. +O FastAPI versão 0.119.0 introduziu suporte parcial ao Pydantic v1 a partir de dentro do Pydantic v2 (como `pydantic.v1`), para facilitar a migração para o v2. -O Pydantic v1 está agora descontinuado e o suporte a ele será removido nas próximas versões do FastAPI, você deveria migrar para o Pydantic v2. Assim, você terá as funcionalidades, melhorias e correções mais recentes. +O FastAPI 0.126.0 removeu o suporte ao Pydantic v1, enquanto ainda oferece suporte a `pydantic.v1` por mais algum tempo. /// warning | Atenção -Além disso, a equipe do Pydantic interrompeu o suporte ao Pydantic v1 para as versões mais recentes do Python, a partir do **Python 3.14**. +A equipe do Pydantic interrompeu o suporte ao Pydantic v1 para as versões mais recentes do Python, a partir do **Python 3.14**. + +Isso inclui `pydantic.v1`, que não é mais suportado no Python 3.14 e superiores. Se quiser usar as funcionalidades mais recentes do Python, você precisará garantir que usa o Pydantic v2. /// -Se você tem uma aplicação FastAPI antiga com Pydantic v1, aqui vou mostrar como migrá-la para o Pydantic v2 e as **novas funcionalidades no FastAPI 0.119.0** para ajudar em uma migração gradual. +Se você tem uma aplicação FastAPI antiga com Pydantic v1, aqui vou mostrar como migrá-la para o Pydantic v2, e as **funcionalidades no FastAPI 0.119.0** para ajudar em uma migração gradual. ## Guia oficial { #official-guide } @@ -44,7 +46,7 @@ Depois disso, você pode rodar os testes e verificar se tudo funciona. Se funcio ## Pydantic v1 no v2 { #pydantic-v1-in-v2 } -O Pydantic v2 inclui tudo do Pydantic v1 como um submódulo `pydantic.v1`. +O Pydantic v2 inclui tudo do Pydantic v1 como um submódulo `pydantic.v1`. Mas isso não é mais suportado em versões acima do Python 3.13. Isso significa que você pode instalar a versão mais recente do Pydantic v2 e importar e usar os componentes antigos do Pydantic v1 a partir desse submódulo, como se tivesse o Pydantic v1 antigo instalado. @@ -66,7 +68,7 @@ Tenha em mente que, como a equipe do Pydantic não oferece mais suporte ao Pydan ### Pydantic v1 e v2 na mesma aplicação { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app } -Não é suportado pelo Pydantic ter um modelo do Pydantic v2 com campos próprios definidos como modelos do Pydantic v1, ou vice-versa. +Não é **suportado** pelo Pydantic ter um modelo do Pydantic v2 com campos próprios definidos como modelos do Pydantic v1, ou vice-versa. ```mermaid graph TB @@ -86,7 +88,7 @@ graph TB style V2Field fill:#f9fff3 ``` -...but, you can have separated models using Pydantic v1 and v2 in the same app. +...mas, você pode ter modelos separados usando Pydantic v1 e v2 na mesma aplicação. ```mermaid graph TB @@ -106,7 +108,7 @@ graph TB style V2Field fill:#f9fff3 ``` -Em alguns casos, é até possível ter modelos Pydantic v1 e v2 na mesma operação de rota na sua aplicação FastAPI: +Em alguns casos, é até possível ter modelos Pydantic v1 e v2 na mesma **operação de rota** na sua aplicação FastAPI: {* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *} @@ -122,7 +124,7 @@ Se você precisar usar algumas das ferramentas específicas do FastAPI para par /// tip | Dica -Primeiro tente com o `bump-pydantic`; se seus testes passarem e isso funcionar, então você concluiu tudo com um único comando. ✨ +Primeiro tente com o `bump-pydantic`, se seus testes passarem e isso funcionar, então você concluiu tudo com um único comando. ✨ /// diff --git a/docs/pt/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md b/docs/pt/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md index 8855934fd9..f757025a09 100644 --- a/docs/pt/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md +++ b/docs/pt/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md @@ -1,8 +1,8 @@ # Esquemas OpenAPI Separados para Entrada e Saída ou Não { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not } -Ao usar **Pydantic v2**, o OpenAPI gerado é um pouco mais exato e **correto** do que antes. 😎 +Desde que o **Pydantic v2** foi lançado, o OpenAPI gerado é um pouco mais exato e **correto** do que antes. 😎 -Inclusive, em alguns casos, ele terá até **dois JSON Schemas** no OpenAPI para o mesmo modelo Pydantic, para entrada e saída, dependendo se eles possuem **valores padrão**. +De fato, em alguns casos, ele terá até **dois JSON Schemas** no OpenAPI para o mesmo modelo Pydantic, para entrada e saída, dependendo se eles possuem **valores padrão**. Vamos ver como isso funciona e como alterar se for necessário. @@ -95,10 +95,8 @@ O suporte para `separate_input_output_schemas` foi adicionado no FastAPI `0.102. ### Mesmo Esquema para Modelos de Entrada e Saída na Documentação { #same-schema-for-input-and-output-models-in-docs } -E agora haverá um único esquema para entrada e saída para o modelo, apenas `Item`, e `description` **não será obrigatório**: +E agora haverá um único esquema para entrada e saída para o modelo, apenas `Item`, e ele terá `description` como **não obrigatório**:
- -Esse é o mesmo comportamento do Pydantic v1. 🤓 diff --git a/docs/pt/docs/index.md b/docs/pt/docs/index.md index 0428c3a798..4e3be586da 100644 --- a/docs/pt/docs/index.md +++ b/docs/pt/docs/index.md @@ -40,8 +40,8 @@ Os recursos chave são: * **Rápido**: alta performance, equivalente a **NodeJS** e **Go** (graças ao Starlette e Pydantic). [Um dos frameworks mais rápidos disponíveis](#performance). * **Rápido para codar**: Aumenta a velocidade para desenvolver recursos entre 200% a 300%. * * **Poucos bugs**: Reduz cerca de 40% de erros induzidos por humanos (desenvolvedores). * -* **Intuitivo**: Grande suporte a _IDEs_. Preenchimento automático em todos os lugares. Menos tempo debugando. -* **Fácil**: Projetado para ser fácil de aprender e usar. Menos tempo lendo documentação. +* **Intuitivo**: Grande suporte a editores. Completação em todos os lugares. Menos tempo debugando. +* **Fácil**: Projetado para ser fácil de aprender e usar. Menos tempo lendo docs. * **Enxuto**: Minimize duplicação de código. Múltiplas funcionalidades para cada declaração de parâmetro. Menos bugs. * **Robusto**: Tenha código pronto para produção. E com documentação interativa automática. * **Baseado em padrões**: Baseado em (e totalmente compatível com) os padrões abertos para APIs: OpenAPI (anteriormente conhecido como Swagger) e JSON Schema. @@ -73,7 +73,7 @@ Os recursos chave são: ## Opiniões { #opinions } -"*[...] Estou usando **FastAPI** muito esses dias. [...] Estou na verdade planejando utilizar ele em todos os times de **serviços _Machine Learning_ na Microsoft**. Alguns deles estão sendo integrados no _core_ do produto **Windows** e alguns produtos **Office**.*" +"_[...] Estou usando **FastAPI** muito esses dias. [...] Estou na verdade planejando utilizar ele em todos os times de **serviços ML na Microsoft**. Alguns deles estão sendo integrados no _core_ do produto **Windows** e alguns produtos **Office**._"
Kabir Khan - Microsoft (ref)
@@ -91,39 +91,45 @@ Os recursos chave são: --- -"*Estou extremamente entusiasmado com o **FastAPI**. É tão divertido!*" +"_Estou muito entusiasmado com o **FastAPI**. É tão divertido!_" -
Brian Okken - Python Bytes podcaster (ref)
+
Brian Okken - Python Bytes apresentador do podcast (ref)
--- -"*Honestamente, o que você construiu parece super sólido e rebuscado. De muitas formas, eu queria que o **Hug** fosse assim - é realmente inspirador ver alguém que construiu ele.*" +"_Honestamente, o que você construiu parece super sólido e refinado. De muitas formas, é o que eu queria que o **Hug** fosse - é realmente inspirador ver alguém construir isso._"
Timothy Crosley - criador doHug (ref)
--- -"*Se você está procurando aprender um **_framework_ moderno** para construir aplicações _REST_, dê uma olhada no **FastAPI** [...] É rápido, fácil de usar e fácil de aprender [...]*" +"_Se você está procurando aprender um **framework moderno** para construir APIs REST, dê uma olhada no **FastAPI** [...] É rápido, fácil de usar e fácil de aprender [...]_" -"*Nós trocamos nossas **APIs** por **FastAPI** [...] Acredito que vocês gostarão dele [...]*" +"_Nós trocamos nossas **APIs** por **FastAPI** [...] Acredito que você gostará dele [...]_"
Ines Montani - Matthew Honnibal - fundadores da Explosion AI - criadores da spaCy (ref) - (ref)
--- -"_Se alguém estiver procurando construir uma API Python para produção, eu recomendaria fortemente o **FastAPI**. Ele é **lindamente projetado**, **simples de usar** e **altamente escalável**. Ele se tornou um **componente chave** para a nossa estratégia API first de desenvolvimento e está impulsionando diversas automações e serviços, como o nosso Virtual TAC Engineer._" +"_Se alguém estiver procurando construir uma API Python para produção, eu recomendaria fortemente o **FastAPI**. Ele é **lindamente projetado**, **simples de usar** e **altamente escalável**, e se tornou um **componente chave** para a nossa estratégia de desenvolvimento API first, impulsionando diversas automações e serviços, como o nosso Virtual TAC Engineer._"
Deon Pillsbury - Cisco (ref)
--- +## Mini documentário do FastAPI { #fastapi-mini-documentary } + +Há um mini documentário do FastAPI lançado no fim de 2025, você pode assisti-lo online: + +FastAPI Mini Documentary + ## **Typer**, o FastAPI das interfaces de linhas de comando { #typer-the-fastapi-of-clis } -Se você estiver construindo uma aplicação CLI para ser utilizada em um terminal ao invés de uma aplicação web, dê uma olhada no **Typer**. +Se você estiver construindo uma aplicação CLI para ser utilizada no terminal ao invés de uma API web, dê uma olhada no **Typer**. -**Typer** é o irmão menor do FastAPI. E seu propósito é ser o **FastAPI das _CLIs_**. ⌨️ 🚀 +**Typer** é o irmão menor do FastAPI. E seu propósito é ser o **FastAPI das CLIs**. ⌨️ 🚀 ## Requisitos { #requirements } @@ -255,10 +261,10 @@ Você verá a resposta JSON como: Você acabou de criar uma API que: -* Recebe requisições HTTP nas _rotas_ `/` e `/items/{item_id}`. -* Ambas _rotas_ fazem operações `GET` (também conhecido como _métodos_ HTTP). -* A _rota_ `/items/{item_id}` tem um _parâmetro de rota_ `item_id` que deve ser um `int`. -* A _rota_ `/items/{item_id}` tem um _parâmetro query_ `q` `str` opcional. +* Recebe requisições HTTP nos _paths_ `/` e `/items/{item_id}`. +* Ambos _paths_ fazem operações `GET` (também conhecido como _métodos_ HTTP). +* O _path_ `/items/{item_id}` tem um _parâmetro de path_ `item_id` que deve ser um `int`. +* O _path_ `/items/{item_id}` tem um _parâmetro query_ `q` `str` opcional. ### Documentação Interativa da API { #interactive-api-docs } @@ -278,7 +284,7 @@ Você verá a documentação automática alternativa (fornecida por http://127.0.0.1:8000/redoc. -* A documentação alternativa também irá refletir o novo parâmetro da _query_ e o corpo: +* A documentação alternativa também irá refletir o novo parâmetro query e o corpo: ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png) @@ -368,15 +374,15 @@ item: Item * Validação de dados: * Erros automáticos e claros quando o dado é inválido. * Validação até para objetos JSON profundamente aninhados. -* Conversão de dados de entrada: vindo da rede para dados e tipos Python. Consegue ler: +* Conversão de dados de entrada: vindo da rede para dados e tipos Python. Consegue ler: * JSON. - * Parâmetros de rota. - * Parâmetros de _query_ . - * _Cookies_. + * Parâmetros de path. + * Parâmetros query. + * Cookies. * Cabeçalhos. * Formulários. * Arquivos. -* Conversão de dados de saída de tipos e dados Python para dados de rede (como JSON): +* Conversão de dados de saída: convertendo de tipos e dados Python para dados de rede (como JSON): * Converte tipos Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list` etc). * Objetos `datetime`. * Objetos `UUID`. @@ -390,17 +396,17 @@ item: Item Voltando ao código do exemplo anterior, **FastAPI** irá: -* Validar que existe um `item_id` na rota para requisições `GET` e `PUT`. +* Validar que existe um `item_id` no path para requisições `GET` e `PUT`. * Validar que `item_id` é do tipo `int` para requisições `GET` e `PUT`. - * Se não é validado, o cliente verá um útil, claro erro. -* Verificar se existe um parâmetro de _query_ opcional nomeado como `q` (como em `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) para requisições `GET`. + * Se não for, o cliente verá um erro útil e claro. +* Verificar se existe um parâmetro query opcional nomeado como `q` (como em `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) para requisições `GET`. * Como o parâmetro `q` é declarado com `= None`, ele é opcional. - * Sem o `None` ele poderia ser obrigatório (como o corpo no caso de `PUT`). + * Sem o `None` ele seria obrigatório (como o corpo no caso de `PUT`). * Para requisições `PUT` para `/items/{item_id}`, lerá o corpo como JSON: * Verifica que tem um atributo obrigatório `name` que deve ser `str`. - * Verifica que tem um atributo obrigatório `price` que deve ser `float`. - * Verifica que tem an atributo opcional `is_offer`, que deve ser `bool`, se presente. - * Tudo isso também funciona para objetos JSON profundamente aninhados. + * Verifica que tem um atributo obrigatório `price` que tem que ser um `float`. + * Verifica que tem um atributo opcional `is_offer`, que deve ser um `bool`, se presente. + * Tudo isso também funcionaria para objetos JSON profundamente aninhados. * Converter de e para JSON automaticamente. * Documentar tudo com OpenAPI, que poderá ser usado por: * Sistemas de documentação interativos. @@ -409,7 +415,7 @@ Voltando ao código do exemplo anterior, **FastAPI** irá: --- -Nós apenas arranhamos a superfície, mas você já tem idéia de como tudo funciona. +Nós apenas arranhamos a superfície, mas você já tem ideia de como tudo funciona. Experimente mudar a seguinte linha: @@ -437,22 +443,22 @@ Para um exemplo mais completo incluindo mais recursos, veja Injeção de Dependência**. -* Segurança e autenticação, incluindo suporte para **OAuth2** com autenticação **JWT tokens** e **HTTP Basic**. +* Declaração de **parâmetros** de diferentes lugares como: **cabeçalhos**, **cookies**, **campos de formulários** e **arquivos**. +* Como configurar **limitações de validação** como `maximum_length` ou `regex`. +* Um poderoso e fácil de usar sistema de **Injeção de Dependência**. +* Segurança e autenticação, incluindo suporte para **OAuth2** com autenticação com **JWT tokens** e **HTTP Basic**. * Técnicas mais avançadas (mas igualmente fáceis) para declaração de **modelos JSON profundamente aninhados** (graças ao Pydantic). * Integrações **GraphQL** com o Strawberry e outras bibliotecas. * Muitos recursos extras (graças ao Starlette) como: * **WebSockets** - * testes extrememamente fáceis baseados em HTTPX e `pytest` + * testes extremamente fáceis baseados em HTTPX e `pytest` * **CORS** * **Cookie Sessions** * ...e mais. ### Implemente sua aplicação (opcional) { #deploy-your-app-optional } -Você pode opcionalmente implantar sua aplicação FastAPI na FastAPI Cloud, inscreva-se na lista de espera se ainda não o fez. 🚀 +Você pode opcionalmente implantar sua aplicação FastAPI na FastAPI Cloud, vá e entre na lista de espera se ainda não o fez. 🚀 Se você já tem uma conta na **FastAPI Cloud** (nós convidamos você da lista de espera 😉), pode implantar sua aplicação com um único comando. @@ -506,7 +512,7 @@ Siga os tutoriais do seu provedor de nuvem para implantar aplicações FastAPI c Testes de performance da _Independent TechEmpower_ mostram aplicações **FastAPI** rodando sob Uvicorn como um dos _frameworks_ Python mais rápidos disponíveis, somente atrás de Starlette e Uvicorn (utilizados internamente pelo FastAPI). (*) -Para entender mais sobre performance, veja a seção Comparações. +Para entender mais sobre isso, veja a seção Comparações. ## Dependências { #dependencies } @@ -514,7 +520,7 @@ O FastAPI depende do Pydantic e do Starlette. ### Dependências `standard` { #standard-dependencies } -Quando você instala o FastAPI com `pip install "fastapi[standard]"`, ele vêm com o grupo `standard` (padrão) de dependências opcionais: +Quando você instala o FastAPI com `pip install "fastapi[standard]"`, ele vem com o grupo `standard` de dependências opcionais: Utilizado pelo Pydantic: @@ -524,7 +530,7 @@ Utilizado pelo Starlette: * httpx - Obrigatório caso você queira utilizar o `TestClient`. * jinja2 - Obrigatório se você quer utilizar a configuração padrão de templates. -* python-multipart - Obrigatório se você deseja suporte a "parsing" de formulário, com `request.form()`. +* python-multipart - Obrigatório se você deseja suporte a "parsing" de formulário, com `request.form()`. Utilizado pelo FastAPI: @@ -547,7 +553,7 @@ Existem algumas dependências adicionais que você pode querer instalar. Dependências opcionais adicionais do Pydantic: * pydantic-settings - para gerenciamento de configurações. -* pydantic-extra-types - tipos extras para serem utilizados com o Pydantic. +* pydantic-extra-types - para tipos extras a serem utilizados com o Pydantic. Dependências opcionais adicionais do FastAPI: diff --git a/docs/pt/docs/tutorial/bigger-applications.md b/docs/pt/docs/tutorial/bigger-applications.md index 9dec7b1968..87bd13375a 100644 --- a/docs/pt/docs/tutorial/bigger-applications.md +++ b/docs/pt/docs/tutorial/bigger-applications.md @@ -31,7 +31,7 @@ Digamos que você tenha uma estrutura de arquivos como esta: /// tip | Dica -Existem vários arquivos `__init__.py` presentes em cada diretório ou subdiretório. +Existem vários arquivos `__init__.py`: um em cada diretório ou subdiretório. Isso permite a importação de código de um arquivo para outro. @@ -43,32 +43,32 @@ from app.routers import items /// -* O diretório `app` contém todo o código da aplicação. Ele possui um arquivo `app/__init__.py` vazio, o que o torna um "pacote Python" (uma coleção de "módulos Python"): `app`. -* Dentro dele, o arquivo `app/main.py` está localizado em um pacote Python (diretório com `__init__.py`). Portanto, ele é um "módulo" desse pacote: `app.main`. -* Existem também um arquivo `app/dependencies.py`, assim como o `app/main.py`, ele é um "módulo": `app.dependencies`. +* O diretório `app` contém tudo. E possui um arquivo vazio `app/__init__.py`, então ele é um "pacote Python" (uma coleção de "módulos Python"): `app`. +* Ele contém um arquivo `app/main.py`. Como está dentro de um pacote Python (um diretório com um arquivo `__init__.py`), ele é um "módulo" desse pacote: `app.main`. +* Existe também um arquivo `app/dependencies.py`, assim como `app/main.py`, ele é um "módulo": `app.dependencies`. * Há um subdiretório `app/routers/` com outro arquivo `__init__.py`, então ele é um "subpacote Python": `app.routers`. -* O arquivo `app/routers/items.py` está dentro de um pacote, `app/routers/`, portanto, é um "submódulo": `app.routers.items`. -* O mesmo com `app/routers/users.py`, ele é outro submódulo: `app.routers.users`. -* Há também um subdiretório `app/internal/` com outro arquivo `__init__.py`, então ele é outro "subpacote Python":`app.internal`. +* O arquivo `app/routers/items.py` está dentro de um pacote, `app/routers/`, portanto é um submódulo: `app.routers.items`. +* O mesmo com `app/routers/users.py`, ele é outro submódulo: `app.routers.users`. +* Há também um subdiretório `app/internal/` com outro arquivo `__init__.py`, então ele é outro "subpacote Python": `app.internal`. * E o arquivo `app/internal/admin.py` é outro submódulo: `app.internal.admin`. A mesma estrutura de arquivos com comentários: -``` +```bash . -├── app # "app" é um pacote Python -│   ├── __init__.py # este arquivo torna "app" um "pacote Python" -│   ├── main.py # "main" módulo, e.g. import app.main -│   ├── dependencies.py # "dependencies" módulo, e.g. import app.dependencies -│   └── routers # "routers" é um "subpacote Python" -│   │ ├── __init__.py # torna "routers" um "subpacote Python" -│   │ ├── items.py # "items" submódulo, e.g. import app.routers.items -│   │ └── users.py # "users" submódulo, e.g. import app.routers.users -│   └── internal # "internal" é um "subpacote Python" -│   ├── __init__.py # torna "internal" um "subpacote Python" -│   └── admin.py # "admin" submódulo, e.g. import app.internal.admin +├── app # "app" is a Python package +│   ├── __init__.py # this file makes "app" a "Python package" +│   ├── main.py # "main" module, e.g. import app.main +│   ├── dependencies.py # "dependencies" module, e.g. import app.dependencies +│   └── routers # "routers" is a "Python subpackage" +│   │ ├── __init__.py # makes "routers" a "Python subpackage" +│   │ ├── items.py # "items" submodule, e.g. import app.routers.items +│   │ └── users.py # "users" submodule, e.g. import app.routers.users +│   └── internal # "internal" is a "Python subpackage" +│   ├── __init__.py # makes "internal" a "Python subpackage" +│   └── admin.py # "admin" submodule, e.g. import app.internal.admin ``` ## `APIRouter` { #apirouter } @@ -79,11 +79,11 @@ Você quer manter as *operações de rota* relacionadas aos seus usuários separ Mas ele ainda faz parte da mesma aplicação/web API **FastAPI** (faz parte do mesmo "pacote Python"). -Você pode criar as *operações de rotas* para esse módulo usando o `APIRouter`. +Você pode criar as *operações de rota* para esse módulo usando o `APIRouter`. ### Importe `APIRouter` { #import-apirouter } -você o importa e cria uma "instância" da mesma maneira que faria com a classe `FastAPI`: +Você o importa e cria uma "instância" da mesma maneira que faria com a classe `FastAPI`: {* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *} @@ -91,7 +91,7 @@ você o importa e cria uma "instância" da mesma maneira que faria com a classe E então você o utiliza para declarar suas *operações de rota*. -Utilize-o da mesma maneira que utilizaria a classe `FastAPI`: +Utilize-o da mesma maneira que utilizaria a classe `FastAPI`: {* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *} @@ -151,7 +151,7 @@ Então, em vez de adicionar tudo isso a cada *operação de rota*, podemos adici {* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *} -Como o caminho de cada *operação de rota* deve começar com `/`, como em: +Como o path de cada *operação de rota* tem que começar com `/`, como em: ```Python hl_lines="1" @router.get("/{item_id}") @@ -163,9 +163,9 @@ async def read_item(item_id: str): Então, o prefixo neste caso é `/items`. -Também podemos adicionar uma lista de `tags` e `responses` extras que serão aplicadas a todas as *operações de rota* incluídas neste roteador. +Também podemos adicionar uma list de `tags` e `responses` extras que serão aplicadas a todas as *operações de rota* incluídas neste router. -E podemos adicionar uma lista de `dependencies` que serão adicionadas a todas as *operações de rota* no roteador e serão executadas/resolvidas para cada request feita a elas. +E podemos adicionar uma list de `dependencies` que serão adicionadas a todas as *operações de rota* no router e serão executadas/resolvidas para cada request feita a elas. /// tip | Dica @@ -173,7 +173,7 @@ Observe que, assim como [dependências em *decoradores de operação de rota*](d /// -O resultado final é que os caminhos dos itens agora são: +O resultado final é que os paths dos itens agora são: * `/items/` * `/items/{item_id}` @@ -183,9 +183,9 @@ O resultado final é que os caminhos dos itens agora são: * Elas serão marcadas com uma lista de tags que contêm uma única string `"items"`. * Essas "tags" são especialmente úteis para os sistemas de documentação interativa automática (usando OpenAPI). * Todas elas incluirão as `responses` predefinidas. -* Todas essas *operações de rota* terão a lista de `dependencies` avaliada/executada antes delas. +* Todas essas *operações de rota* terão a list de `dependencies` avaliada/executada antes delas. * Se você também declarar dependências em uma *operação de rota* específica, **elas também serão executadas**. - * As dependências do roteador são executadas primeiro, depois as [`dependencies` no decorador](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank} e, em seguida, as dependências de parâmetros normais. + * As dependências do router são executadas primeiro, depois as [`dependencies` no decorador](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank} e, em seguida, as dependências de parâmetros normais. * Você também pode adicionar [dependências de `Segurança` com `scopes`](../advanced/security/oauth2-scopes.md){.internal-link target=_blank}. /// tip | Dica @@ -246,7 +246,7 @@ from ..dependencies import get_token_header significa: -* Começando no mesmo pacote em que este módulo (o arquivo `app/routers/items.py`) reside (o diretório `app/routers/`)... +* Começando no mesmo pacote em que este módulo (o arquivo `app/routers/items.py`) vive (o diretório `app/routers/`)... * vá para o pacote pai (o diretório `app/`)... * e lá, encontre o módulo `dependencies` (o arquivo em `app/dependencies.py`)... * e dele, importe a função `get_token_header`. @@ -283,9 +283,9 @@ Mas ainda podemos adicionar _mais_ `tags` que serão aplicadas a uma *operação /// tip | Dica -Esta última operação de caminho terá a combinação de tags: `["items", "custom"]`. +Esta última operação de rota terá a combinação de tags: `["items", "custom"]`. -E também terá ambas as respostas na documentação, uma para `404` e uma para `403`. +E também terá ambas as responses na documentação, uma para `404` e uma para `403`. /// @@ -325,7 +325,7 @@ from .routers import items, users significa: -* Começando no mesmo pacote em que este módulo (o arquivo `app/main.py`) reside (o diretório `app/`)... +* Começando no mesmo pacote em que este módulo (o arquivo `app/main.py`) vive (o diretório `app/`)... * procure o subpacote `routers` (o diretório em `app/routers/`)... * e dele, importe o submódulo `items` (o arquivo em `app/routers/items.py`) e `users` (o arquivo em `app/routers/users.py`)... @@ -376,7 +376,7 @@ Então, para poder usar ambos no mesmo arquivo, importamos os submódulos direta {* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[5] title["app/main.py"] *} -### Inclua os `APIRouter`s para `usuários` e `itens` { #include-the-apirouters-for-users-and-items } +### Inclua os `APIRouter`s para `users` e `items` { #include-the-apirouters-for-users-and-items } Agora, vamos incluir os `router`s dos submódulos `users` e `items`: @@ -392,7 +392,7 @@ E `items.router` contém o `APIRouter` dentro do arquivo `app/routers/items.py`. Com `app.include_router()` podemos adicionar cada `APIRouter` ao aplicativo principal `FastAPI`. -Ele incluirá todas as rotas daquele roteador como parte dele. +Ele incluirá todas as rotas daquele router como parte dele. /// note | Detalhes Técnicos @@ -404,7 +404,7 @@ Então, nos bastidores, ele realmente funcionará como se tudo fosse o mesmo apl /// check | Verifique -Você não precisa se preocupar com desempenho ao incluir roteadores. +Você não precisa se preocupar com desempenho ao incluir routers. Isso levará microssegundos e só acontecerá na inicialização. @@ -453,7 +453,7 @@ e funcionará corretamente, junto com todas as outras *operações de rota* adic /// note | Detalhes Técnicos Avançados -**Observação**: este é um detalhe muito técnico que você provavelmente pode **simplesmente pular**. +**Nota**: este é um detalhe muito técnico que você provavelmente pode **simplesmente pular**. --- @@ -479,15 +479,15 @@ $ fastapi dev app/main.py -E abra os documentos em http://127.0.0.1:8000/docs. +E abra a documentação em http://127.0.0.1:8000/docs. -Você verá a documentação automática da API, incluindo os caminhos de todos os submódulos, usando os caminhos (e prefixos) corretos e as tags corretas: +Você verá a documentação automática da API, incluindo os paths de todos os submódulos, usando os paths (e prefixos) corretos e as tags corretas: -## Inclua o mesmo roteador várias vezes com `prefix` diferentes { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix } +## Inclua o mesmo router várias vezes com `prefix` diferentes { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix } -Você também pode usar `.include_router()` várias vezes com o *mesmo* roteador usando prefixos diferentes. +Você também pode usar `.include_router()` várias vezes com o *mesmo* router usando prefixos diferentes. Isso pode ser útil, por exemplo, para expor a mesma API sob prefixos diferentes, por exemplo, `/api/v1` e `/api/latest`. @@ -495,10 +495,10 @@ Esse é um uso avançado que você pode não precisar, mas está lá caso precis ## Inclua um `APIRouter` em outro { #include-an-apirouter-in-another } -Da mesma forma que você pode incluir um `APIRouter` em um aplicativo `FastAPI`, você pode incluir um `APIRouter` em outro `APIRouter` usando: +Da mesma forma que você pode incluir um `APIRouter` em uma aplicação `FastAPI`, você pode incluir um `APIRouter` em outro `APIRouter` usando: ```Python router.include_router(other_router) ``` -Certifique-se de fazer isso antes de incluir `router` no aplicativo `FastAPI`, para que as *operações de rota* de `other_router` também sejam incluídas. +Certifique-se de fazer isso antes de incluir `router` na aplicação `FastAPI`, para que as *operações de rota* de `other_router` também sejam incluídas. diff --git a/docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md b/docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md index 67bf684925..95f89c8d23 100644 --- a/docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md +++ b/docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Corpo - Atualizações { #body-updates } -## Atualização de dados existentes com `PUT` { #update-replacing-with-put } +## Atualização substituindo com `PUT` { #update-replacing-with-put } Para atualizar um item, você pode usar a operação HTTP `PUT`. @@ -22,13 +22,13 @@ Isso significa que, se você quiser atualizar o item `bar` usando `PUT` com um c } ``` -Como ele não inclui o atributo já armazenado `"tax": 20.2`, o modelo de entrada assumiria o valor padrão de `"tax": 10.5`. +como ele não inclui o atributo já armazenado `"tax": 20.2`, o modelo de entrada assumiria o valor padrão de `"tax": 10.5`. E os dados seriam salvos com esse "novo" `tax` de `10.5`. ## Atualizações parciais com `PATCH` { #partial-updates-with-patch } -Você também pode usar a operação HTTP `PATCH` para atualizar parcialmente os dados. +Você também pode usar a operação HTTP `PATCH` para atualizar dados *parcialmente*. Isso significa que você pode enviar apenas os dados que deseja atualizar, deixando o restante intacto. @@ -40,25 +40,17 @@ 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. +Mas este guia mostra, mais ou menos, como eles são destinados a serem usados. /// ### Usando o parâmetro `exclude_unset` do Pydantic { #using-pydantics-exclude-unset-parameter } -Se você quiser receber atualizações parciais, é muito útil usar o parâmetro `exclude_unset` no método `.model_dump()` do modelo do Pydantic. +Se você quiser receber atualizações parciais, é muito útil usar o parâmetro `exclude_unset` no `.model_dump()` do modelo do Pydantic. Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`. -/// info | Informação - -No Pydantic v1, o método que era chamado `.dict()` e foi descontinuado (mas ainda suportado) no Pydantic v2. Agora, deve-se usar o método `.model_dump()`. - -Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` a partir do Pydantic v2. - -/// - -Isso gera um `dict` com apenas os dados definidos ao criar o modelo `item`, excluindo os valores padrão. +Isso geraria um `dict` com apenas os dados que foram definidos ao criar o modelo `item`, excluindo os valores padrão. Então, você pode usar isso para gerar um `dict` com apenas os dados definidos (enviados na solicitação), omitindo valores padrão: @@ -68,31 +60,23 @@ Então, você pode usar isso para gerar um `dict` com apenas os dados definidos Agora, você pode criar uma cópia do modelo existente usando `.model_copy()`, e passar o parâmetro `update` com um `dict` contendo os dados para atualizar. -/// info | Informação - -No Pydantic v1, o método era chamado `.copy()`, ele foi descontinuado (mas ainda suportado) no Pydantic v2, e renomeado para `.model_copy()`. - -Os exemplos aqui usam `.copy()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_copy()` com o Pydantic v2. - -/// - Como `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`: {* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *} ### Recapitulando as atualizações parciais { #partial-updates-recap } -Resumindo, para aplicar atualizações parciais você pode: +Resumindo, para aplicar atualizações parciais você deveria: * (Opcionalmente) usar `PATCH` em vez de `PUT`. * Recuperar os dados armazenados. * Colocar esses dados em um modelo do Pydantic. * Gerar um `dict` sem valores padrão a partir do modelo de entrada (usando `exclude_unset`). - * Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores definidos pelo usuário, em vez de substituir os valores já armazenados com valores padrão em seu modelo. + * Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores realmente definidos pelo usuário, em vez de substituir valores já armazenados por valores padrão do modelo. * Criar uma cópia do modelo armazenado, atualizando seus atributos com as atualizações parciais recebidas (usando o parâmetro `update`). -* Converter o modelo copiado em algo que possa ser armazenado no seu banco de dados (por exemplo, usando o `jsonable_encoder`). - * Isso é comparável ao uso do método `.model_dump()`, mas garante (e converte) os valores para tipos de dados que possam ser convertidos em JSON, por exemplo, `datetime` para `str`. -* Salvar os dados no seu banco de dados. +* Converter o modelo copiado em algo que possa ser armazenado no seu BD (por exemplo, usando o `jsonable_encoder`). + * Isso é comparável a usar o método `.model_dump()` do modelo novamente, mas garante (e converte) os valores para tipos de dados que possam ser convertidos em JSON, por exemplo, `datetime` para `str`. +* Salvar os dados no seu BD. * Retornar o modelo atualizado. {* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *} @@ -109,8 +93,8 @@ Mas o exemplo aqui usa `PATCH` porque foi criado para esses casos de uso. Observe que o modelo de entrada ainda é validado. -Portanto, se você quiser receber atualizações parciais que possam omitir todos os atributos, precisará ter um modelo com todos os atributos marcados como opcionais (com valores padrão ou `None`). +Portanto, se você quiser receber atualizações parciais que possam omitir todos os atributos, você precisa ter um modelo com todos os atributos marcados como opcionais (com valores padrão ou `None`). -Para distinguir os modelos com todos os valores opcionais para **atualizações** e modelos com valores obrigatórios para **criação**, você pode usar as ideias descritas em [Modelos Adicionais](extra-models.md){.internal-link target=_blank}. +Para distinguir entre os modelos com todos os valores opcionais para **atualizações** e modelos com valores obrigatórios para **criação**, você pode usar as ideias descritas em [Modelos Adicionais](extra-models.md){.internal-link target=_blank}. /// diff --git a/docs/pt/docs/tutorial/body.md b/docs/pt/docs/tutorial/body.md index 1330f4458f..669334439a 100644 --- a/docs/pt/docs/tutorial/body.md +++ b/docs/pt/docs/tutorial/body.md @@ -10,11 +10,11 @@ Para declarar um corpo da **requisição**, você utiliza os modelos do 0.95.0) exigiam que você usasse `Query` como valor padrão do seu parâmetro, em vez de colocá-lo em `Annotated`. É muito provável que você veja código assim por aí, então vou te explicar. +Versões anteriores do FastAPI (antes de 0.95.0) exigiam que você usasse `Query` como valor padrão do seu parâmetro, em vez de colocá-lo em `Annotated`, há uma grande chance de você ver código usando isso por aí, então vou explicar. /// tip | Dica @@ -192,7 +192,7 @@ Você também pode adicionar um parâmetro `min_length`: ## Adicione expressões regulares { #add-regular-expressions } -Você pode definir um `pattern` de expressão regular que o parâmetro deve corresponder: +Você pode definir um `pattern` de expressão regular que o parâmetro deve corresponder: {* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_an_py310.py hl[11] *} @@ -206,20 +206,6 @@ Se você se sentir perdido com essas ideias de **"expressão regular"**, não se Agora você sabe que, sempre que precisar delas, pode usá-las no **FastAPI**. -### Pydantic v1 `regex` em vez de `pattern` { #pydantic-v1-regex-instead-of-pattern } - -Antes da versão 2 do Pydantic e antes do FastAPI 0.100.0, o parâmetro se chamava `regex` em vez de `pattern`, mas agora está descontinuado. - -Você ainda pode ver algum código usando isso: - -//// tab | Pydantic v1 - -{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_regex_an_py310.py hl[11] *} - -//// - -Mas saiba que isso está descontinuado e deve ser atualizado para usar o novo parâmetro `pattern`. 🤓 - ## Valores padrão { #default-values } Você pode, claro, usar valores padrão diferentes de `None`. @@ -280,7 +266,7 @@ Então, com uma URL como: http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar ``` -você receberá os múltiplos valores do *parâmetro de consulta* `q` (`foo` e `bar`) em uma `list` Python dentro da sua *função de operação de rota*, no *parâmetro da função* `q`. +você receberia os múltiplos valores dos *parâmetros de consulta* `q` (`foo` e `bar`) em uma `list` Python dentro da sua *função de operação de rota*, no *parâmetro da função* `q`. Assim, a resposta para essa URL seria: @@ -350,7 +336,7 @@ Essas informações serão incluídas no OpenAPI gerado e usadas pelas interface Tenha em mente que ferramentas diferentes podem ter níveis diferentes de suporte ao OpenAPI. -Algumas delas podem ainda não mostrar todas as informações extras declaradas, embora na maioria dos casos o recurso ausente já esteja planejado para desenvolvimento. +Algumas delas podem ainda não mostrar todas as informações extras declaradas, embora na maioria dos casos a funcionalidade ausente já esteja planejada para desenvolvimento. /// @@ -386,7 +372,7 @@ Então você pode declarar um `alias`, e esse alias será usado para encontrar o Agora digamos que você não gosta mais desse parâmetro. -Você tem que deixá-lo por um tempo, pois há clientes usando-o, mas quer que a documentação mostre claramente que ele está descontinuado. +Você tem que deixá-lo por um tempo, pois há clientes usando-o, mas quer que a documentação mostre claramente que ele está deprecated. Então passe o parâmetro `deprecated=True` para `Query`: @@ -416,7 +402,7 @@ O Pydantic também tem ISBN ou com `imdb-` para um ID de URL de filme IMDB: +Por exemplo, este validador personalizado verifica se o ID do item começa com `isbn-` para um número de livro ISBN ou com `imdb-` para um ID de URL de filme IMDB: {* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *} @@ -428,7 +414,7 @@ Isso está disponível com a versão 2 do Pydantic ou superior. 😎 /// tip | Dica -Se você precisar fazer qualquer tipo de validação que exija comunicação com algum **componente externo**, como um banco de dados ou outra API, você deve usar **Dependências do FastAPI** em vez disso; você aprenderá sobre elas mais adiante. +Se você precisar fazer qualquer tipo de validação que exija comunicação com algum **componente externo**, como um banco de dados ou outra API, você deveria usar **Dependências do FastAPI** em vez disso; você aprenderá sobre elas mais adiante. Esses validadores personalizados são para coisas que podem ser verificadas **apenas** com os **mesmos dados** fornecidos na requisição. @@ -440,7 +426,7 @@ O ponto importante é apenas usar **`AfterValidator` com uma função dentro de --- -Mas se você está curioso sobre este exemplo específico e ainda entretido, aqui vão alguns detalhes extras. +Mas se você estiver curioso sobre este exemplo de código específico e ainda entretido, aqui vão alguns detalhes extras. #### String com `value.startswith()` { #string-with-value-startswith } @@ -450,7 +436,7 @@ Percebeu? Uma string usando `value.startswith()` pode receber uma tupla, e verif #### Um item aleatório { #a-random-item } -Com `data.items()` obtemos um objeto iterável com tuplas contendo a chave e o valor de cada item do dicionário. +Com `data.items()` obtemos um objeto iterável com tuplas contendo a chave e o valor de cada item do dicionário. Convertimos esse objeto iterável em uma `list` adequada com `list(data.items())`. diff --git a/docs/pt/docs/tutorial/response-model.md b/docs/pt/docs/tutorial/response-model.md index dc66bb46c4..8a7a712488 100644 --- a/docs/pt/docs/tutorial/response-model.md +++ b/docs/pt/docs/tutorial/response-model.md @@ -252,20 +252,6 @@ Então, se você enviar uma solicitação para essa *operação de rota* para o /// info | Informação -No Pydantic v1, o método era chamado `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda suportado) no Pydantic v2 e renomeado para `.model_dump()`. - -Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` em vez disso se puder usar Pydantic v2. - -/// - -/// info | Informação - -O FastAPI usa `.dict()` do modelo Pydantic com seu parâmetro `exclude_unset` para chegar a isso. - -/// - -/// info | Informação - Você também pode usar: * `response_model_exclude_defaults=True` diff --git a/docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md b/docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md index bddd320cd3..2d62ffd851 100644 --- a/docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md +++ b/docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md @@ -8,39 +8,17 @@ Aqui estão várias maneiras de fazer isso. Você pode declarar `examples` para um modelo Pydantic que serão adicionados ao JSON Schema gerado. -//// tab | Pydantic v2 - {* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *} -//// - -//// tab | Pydantic v1 - -{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_pv1_py310.py hl[13:23] *} - -//// - Essas informações extras serão adicionadas como estão ao **JSON Schema** de saída para esse modelo e serão usadas na documentação da API. -//// tab | Pydantic v2 - -Na versão 2 do Pydantic, você usaria o atributo `model_config`, que recebe um `dict`, conforme descrito na documentação do Pydantic: Configuration. +Você pode usar o atributo `model_config`, que recebe um `dict`, conforme descrito na documentação do Pydantic: Configuration. Você pode definir `"json_schema_extra"` com um `dict` contendo quaisquer dados adicionais que você queira que apareçam no JSON Schema gerado, incluindo `examples`. -//// - -//// tab | Pydantic v1 - -Na versão 1 do Pydantic, você usaria uma classe interna `Config` e `schema_extra`, conforme descrito na documentação do Pydantic: Schema customization. - -Você pode definir `schema_extra` com um `dict` contendo quaisquer dados adicionais que você queira que apareçam no JSON Schema gerado, incluindo `examples`. - -//// - /// tip | Dica -Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras personalizadas. +Você poderia usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras personalizadas. Por exemplo, você poderia usá-la para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc. @@ -50,7 +28,7 @@ Por exemplo, você poderia usá-la para adicionar metadados para uma interface d O OpenAPI 3.1.0 (usado desde o FastAPI 0.99.0) adicionou suporte a `examples`, que faz parte do padrão **JSON Schema**. -Antes disso, ele suportava apenas a palavra‑chave `example` com um único exemplo. Isso ainda é suportado pelo OpenAPI 3.1.0, mas é descontinuado e não faz parte do padrão JSON Schema. Portanto, é recomendado migrar de `example` para `examples`. 🤓 +Antes disso, ele suportava apenas a palavra‑chave `example` com um único exemplo. Isso ainda é suportado pelo OpenAPI 3.1.0, mas é descontinuado e não faz parte do padrão JSON Schema. Portanto, você é incentivado a migrar de `example` para `examples`. 🤓 Você pode ler mais no final desta página. @@ -102,7 +80,7 @@ No entanto, no momento em que isto foi escrito, Antes do **JSON Schema** suportar `examples`, o OpenAPI já tinha suporte para um campo diferente também chamado `examples`. -Esse `examples` específico do OpenAPI vai em outra seção da especificação. Ele fica nos **detalhes de cada função de operação de rota**, não dentro de cada JSON Schema. +Esse `examples` **específico do OpenAPI** vai em outra seção da especificação OpenAPI. Ele fica nos **detalhes de cada *operação de rota***, não dentro de cada JSON Schema. E o Swagger UI tem suportado esse campo `examples` particular há algum tempo. Então, você pode usá-lo para **mostrar** diferentes **exemplos na UI da documentação**. @@ -189,9 +167,9 @@ Depois, o JSON Schema adicionou um campo