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Co-authored-by: Marcelo Trylesinski <marcelotryle@gmail.com>

docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md

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+# Corpo - Modelos aninhados
+
+Com o **FastAPI**, você pode definir, validar, documentar e usar modelos profundamente aninhados de forma arbitrária (graças ao Pydantic).
+
+## Campos do tipo Lista
+
+Você pode definir um atributo como um subtipo. Por exemplo, uma `list` do Python:
+
+```Python hl_lines="14"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial001.py!}
+```
+
+Isso fará com que tags seja uma lista de itens mesmo sem declarar o tipo dos elementos desta lista.
+
+## Campos do tipo Lista com um parâmetro de tipo
+
+Mas o Python tem uma maneira específica de declarar listas com tipos internos ou "parâmetros de tipo":
+
+### Importe `List` do typing
+
+Primeiramente, importe `List` do módulo `typing` que já vem por padrão no Python:
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
+```
+
+### Declare a `List` com um parâmetro de tipo
+
+Para declarar tipos que têm parâmetros de tipo(tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`:
+
+* Importe os do modulo `typing`
+* Passe o(s) tipo(s) interno(s) como "parâmetros de tipo" usando colchetes: `[` e `]`
+
+```Python
+from typing import List
+
+my_list: List[str]
+```
+
+Essa é a sintaxe padrão do Python para declarações de tipo.
+
+Use a mesma sintaxe padrão para atributos de modelo com tipos internos.
+
+Portanto, em nosso exemplo, podemos fazer com que `tags` sejam especificamente uma "lista de strings":
+
+
+```Python hl_lines="14"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
+```
+
+## Tipo "set"
+
+
+Mas então, quando nós pensamos mais, percebemos que as tags não devem se repetir, elas provavelmente devem ser strings únicas.
+
+E que o Python tem um tipo de dados especial para conjuntos de itens únicos, o `set`.
+
+Então podemos importar `Set` e declarar `tags` como um `set` de `str`s:
+
+
+```Python hl_lines="1  14"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003.py!}
+```
+
+Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.
+
+E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.
+
+E também teremos anotações/documentação em conformidade.
+
+## Modelos aninhados
+
+Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.
+
+Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.
+
+Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.
+
+Tudo isso, aninhado arbitrariamente.
+
+### Defina um sub-modelo
+
+Por exemplo, nós podemos definir um modelo `Image`:
+
+```Python hl_lines="9-11"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!}
+```
+
+### Use o sub-modelo como um tipo
+
+E então podemos usa-lo como o tipo de um atributo:
+
+```Python hl_lines="20"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!}
+```
+
+Isso significa que o **FastAPI** vai esperar um corpo similar à:
+
+```JSON
+{
+    "name": "Foo",
+    "description": "The pretender",
+    "price": 42.0,
+    "tax": 3.2,
+    "tags": ["rock", "metal", "bar"],
+    "image": {
+        "url": "http://example.com/baz.jpg",
+        "name": "The Foo live"
+    }
+}
+```
+
+Novamente, apenas fazendo essa declaração, com o **FastAPI**, você ganha:
+
+* Suporte do editor de texto (compleção, etc), inclusive para modelos aninhados
+* Conversão de dados
+* Validação de dados
+* Documentação automatica
+
+## Tipos especiais e validação
+
+Além dos tipos singulares normais como `str`, `int`, `float`, etc. Você também pode usar tipos singulares mais complexos que herdam de `str`.
+
+Para ver todas as opções possíveis, cheque a documentação para os<a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/types/" class="external-link" target="_blank">tipos exoticos do Pydantic</a>. Você verá alguns exemplos no próximo capitulo.
+
+Por exemplo, no modelo `Image` nós temos um campo `url`, nós podemos declara-lo como um `HttpUrl` do Pydantic invés de como uma `str`:
+
+```Python hl_lines="4  10"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py!}
+```
+
+A string será verificada para se tornar uma URL válida e documentada no esquema JSON/1OpenAPI como tal.
+
+## Atributos como listas de submodelos
+
+Você também pode usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc:
+
+```Python hl_lines="20"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial006.py!}
+```
+
+Isso vai esperar(converter, validar, documentar, etc) um corpo JSON tal qual:
+
+```JSON hl_lines="11"
+{
+    "name": "Foo",
+    "description": "The pretender",
+    "price": 42.0,
+    "tax": 3.2,
+    "tags": [
+        "rock",
+        "metal",
+        "bar"
+    ],
+    "images": [
+        {
+            "url": "http://example.com/baz.jpg",
+            "name": "The Foo live"
+        },
+        {
+            "url": "http://example.com/dave.jpg",
+            "name": "The Baz"
+        }
+    ]
+}
+```
+
+!!! Informação
+    Note como o campo `images` agora tem uma lista de objetos de image.
+
+## Modelos profundamente aninhados
+
+Você pode definir modelos profundamente aninhados de forma arbitrária:
+
+```Python hl_lines="9  14  20  23  27"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py!}
+```
+
+!!! Informação
+    Note como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez possui opcionalmente uma lista `Image`s
+
+## Corpos de listas puras
+
+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:
+
+```Python hl_lines="15"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py!}
+```
+
+## Suporte de editor em todo canto
+
+E você obtém suporte do editor em todos os lugares.
+
+Mesmo para itens dentro de listas:
+
+<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">
+
+Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic.
+
+Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também.
+
+## Corpos de `dict`s arbitrários
+
+Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.
+
+Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic).
+
+Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.
+
+---
+
+Outro caso útil é quando você deseja ter chaves de outro tipo, por exemplo, `int`.
+
+É isso que vamos ver aqui.
+
+Neste caso, você aceitaria qualquer `dict`, desde que tenha chaves` int` com valores `float`:
+
+```Python hl_lines="9"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial009.py!}
+```
+
+!!! Dica
+    Leve em condideração que o JSON só suporta `str` como chaves.
+
+    Mas o Pydantic tem conversão automática de dados.
+
+    Isso significa que, embora os clientes da API só possam enviar strings como chaves, desde que essas strings contenham inteiros puros, o Pydantic irá convertê-los e validá-los.
+
+    E o `dict` que você recebe como `weights` terá, na verdade, chaves `int` e valores` float`.
+
+## Recapitulação
+
+Com **FastAPI** você tem a flexibilidade máxima fornecida pelos modelos Pydantic, enquanto seu código é mantido simples, curto e elegante.
+
+Mas com todos os benefícios:
+
+* Suporte do editor (compleção em todo canto!)
+* Conversão de dados (leia-se parsing/serialização)
+* Validação de dados
+* Documentação dos esquemas
+* Documentação automática

docs/pt/mkdocs.yml

@@ -71,6 +71,7 @@ nav:
   - tutorial/body.md
   - tutorial/body-multiple-params.md
   - tutorial/body-fields.md
+  - tutorial/body-nested-models.md
   - tutorial/extra-data-types.md
   - tutorial/extra-models.md
   - tutorial/query-params-str-validations.md