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🌐 Add Portuguese translation for `docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md` (#12381)
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d4e183da3f
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@ -0,0 +1,204 @@
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# Corpo - Atualizações
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## Atualização de dados existentes com `PUT`
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Para atualizar um item, você pode usar a operação <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT" class="external-link" target="_blank">HTTP `PUT`</a>.
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Você pode usar `jsonable_encoder` para converter os dados de entrada em dados que podem ser armazenados como JSON (por exemplo, com um banco de dados NoSQL). Por exemplo, convertendo `datetime` em `str`.
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//// tab | Python 3.10+
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```Python hl_lines="28-33"
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{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py!}
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```
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////
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//// tab | Python 3.9+
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```Python hl_lines="30-35"
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{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001_py39.py!}
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```
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////
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//// tab | Python 3.8+
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```Python hl_lines="30-35"
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{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001.py!}
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```
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////
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`PUT` é usado para receber dados que devem substituir os dados existentes.
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### Aviso sobre a substituição
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Isso significa que, se você quiser atualizar o item `bar` usando `PUT` com um corpo contendo:
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```Python
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{
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"name": "Barz",
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"price": 3,
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"description": None,
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}
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```
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Como ele não inclui o atributo já armazenado `"tax": 20.2`, o modelo de entrada assumiria o valor padrão de `"tax": 10.5`.
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E os dados seriam salvos com esse "novo" `tax` de `10.5`.
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## Atualizações parciais com `PATCH`
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Você também pode usar a operação <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH" class="external-link" target="_blank">HTTP `PATCH`</a> para *atualizar* parcialmente os dados.
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Isso significa que você pode enviar apenas os dados que deseja atualizar, deixando o restante intacto.
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/// note | Nota
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`PATCH` é menos comumente usado e conhecido do que `PUT`.
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E muitas equipes usam apenas `PUT`, mesmo para atualizações parciais.
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Você é **livre** para usá-los como preferir, **FastAPI** não impõe restrições.
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Mas este guia te dá uma ideia de como eles são destinados a serem usados.
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### Usando o parâmetro `exclude_unset` do Pydantic
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Se você quiser receber atualizações parciais, é muito útil usar o parâmetro `exclude_unset` no método `.model_dump()` do modelo do Pydantic.
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Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
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/// info | Informação
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No Pydantic v1, o método que era chamado `.dict()` e foi depreciado (mas ainda suportado) no Pydantic v2. Agora, deve-se usar o método `.model_dump()`.
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Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` a partir do Pydantic v2.
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Isso gera um `dict` com apenas os dados definidos ao criar o modelo `item`, excluindo os valores padrão.
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Então, você pode usar isso para gerar um `dict` com apenas os dados definidos (enviados na solicitação), omitindo valores padrão:
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//// tab | Python 3.10+
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```Python hl_lines="32"
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{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py!}
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```
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////
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//// tab | Python 3.9+
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```Python hl_lines="34"
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{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py39.py!}
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```
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////
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//// tab | Python 3.8+
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```Python hl_lines="34"
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{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
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```
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////
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### Usando o parâmetro `update` do Pydantic
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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.
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/// info | Informação
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No Pydantic v1, o método era chamado `.copy()`, ele foi depreciado (mas ainda suportado) no Pydantic v2, e renomeado para `.model_copy()`.
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Os exemplos aqui usam `.copy()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_copy()` com o Pydantic v2.
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Como `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
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//// tab | Python 3.10+
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```Python hl_lines="33"
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{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py!}
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```
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////
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//// tab | Python 3.9+
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```Python hl_lines="35"
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{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py39.py!}
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```
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////
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//// tab | Python 3.8+
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```Python hl_lines="35"
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{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
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```
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### Recapitulando as atualizações parciais
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Resumindo, para aplicar atualizações parciais você pode:
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* (Opcionalmente) usar `PATCH` em vez de `PUT`.
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* Recuperar os dados armazenados.
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* Colocar esses dados em um modelo do Pydantic.
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* Gerar um `dict` sem valores padrão a partir do modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
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* 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.
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* Criar uma cópia do modelo armazenado, atualizando seus atributos com as atualizações parciais recebidas (usando o parâmetro `update`).
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* Converter o modelo copiado em algo que possa ser armazenado no seu banco de dados (por exemplo, usando o `jsonable_encoder`).
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* 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`.
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* Salvar os dados no seu banco de dados.
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* Retornar o modelo atualizado.
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//// tab | Python 3.10+
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```Python hl_lines="28-35"
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{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py!}
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```
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////
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//// tab | Python 3.9+
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```Python hl_lines="30-37"
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{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py39.py!}
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```
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////
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//// tab | Python 3.8+
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```Python hl_lines="30-37"
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{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
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```
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/// tip | Dica
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Você pode realmente usar essa mesma técnica com uma operação HTTP `PUT`.
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Mas o exemplo aqui usa `PATCH` porque foi criado para esses casos de uso.
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/// note | Nota
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Observe que o modelo de entrada ainda é validado.
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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`).
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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}.
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