-당신이 돈을 냅니다 💸.
+이제 여러분 차례가 되어, 여러분과 짝사랑 상대를 위해 매우 고급스러운 햄버거 2개를 주문합니다. 🍔🍔
-점원 💁 은 주방 👨🍳 에 요리를 하라고 전달하고, 따라서 그들은 당신의 버거 🍔 를 준비해야한다는 사실을 알게됩니다(그들이 지금은 당신 앞 고객들의 주문을 준비하고 있을지라도 말입니다).
+
-점원 💁 은 당신의 순서가 적힌 번호표를 줍니다.
+점원은 주방의 요리사에게 무언가를 말해, (지금은 앞선 손님들의 주문을 준비하고 있더라도) 여러분의 햄버거를 준비해야 한다는 것을 알게 합니다.
-기다리는 동안, 당신은 짝사랑 상대 😍 와 함께 테이블을 고르고, 자리에 앉아 오랫동안 (당신이 주문한 버거는 꽤나 고급스럽기 때문에 준비하는데 시간이 조금 걸립니다 ✨🍔✨) 대화를 나눕니다.
+
-짝사랑 상대 😍 와 테이블에 앉아서 버거 🍔 를 기다리는 동안, 그 사람 😍 이 얼마나 멋지고, 사랑스럽고, 똑똑한지 감탄하며 시간을 보냅니다 ✨😍✨.
+여러분이 돈을 냅니다. 💸
-짝사랑 상대 😍 와 기다리면서 얘기하는 동안, 때때로, 당신은 당신의 차례가 되었는지 보기 위해 카운터의 번호를 확인합니다.
+점원은 여러분 차례 번호를 줍니다.
-그러다 어느 순간, 당신의 차례가 됩니다. 카운터에 가서, 버거 🍔 를 받고, 테이블로 다시 돌아옵니다.
+
-당신과 짝사랑 상대 😍 는 버거 🍔 를 먹으며 좋은 시간을 보냅니다 ✨.
+기다리는 동안, 여러분은 짝사랑 상대와 함께 자리를 고르고 앉아 오랫동안 대화를 나눕니다(여러분의 햄버거는 매우 고급스럽기 때문에 준비하는 데 시간이 좀 걸립니다).
+
+짝사랑 상대와 테이블에 앉아 햄버거를 기다리는 동안, 그 사람이 얼마나 멋지고 귀엽고 똑똑한지 감탄하며 시간을 보낼 수 있습니다 ✨😍✨.
+
+
+
+기다리며 대화하는 동안, 때때로 여러분은 카운터에 표시되는 번호를 확인해 여러분 차례인지 봅니다.
+
+그러다 어느 순간 마침내 여러분 차례가 됩니다. 여러분은 카운터에 가서 햄버거를 받고, 테이블로 돌아옵니다.
+
+
+
+여러분과 짝사랑 상대는 햄버거를 먹으며 좋은 시간을 보냅니다. ✨
+
+
+
+/// info | 정보
+
+아름다운 일러스트: 
-마침내 당신의 차례가 왔고, 당신은 당신과 짝사랑 상대 😍 를 위한 두 개의 고급스러운 버거 🍔 를 주문합니다.
+마침내 여러분 차례가 되어, 여러분과 짝사랑 상대를 위해 매우 고급스러운 햄버거 2개를 주문합니다.
-당신이 비용을 지불합니다 💸 .
+여러분이 돈을 냅니다 💸.
-점원이 주방에 갑니다 👨🍳 .
+
-당신은 번호표가 없기 때문에 누구도 당신의 버거 🍔 를 대신 가져갈 수 없도록 카운터에 서서 기다립니다 🕙 .
+점원은 주방으로 갑니다.
-당신과 짝사랑 상대 😍 는 다른 사람이 새치기해서 버거를 가져가지 못하게 하느라 바쁘기 때문에 🕙 , 짝사랑 상대에게 주의를 기울일 수 없습니다 😞 .
+여러분은 번호표가 없으므로, 다른 사람이 여러분보다 먼저 햄버거를 가져가지 못하도록 카운터 앞에 서서 기다립니다 🕙.
-이것은 "동기" 작업이고, 당신은 점원/요리사 👨🍳 와 "동기화" 되었습니다. 당신은 기다리고 🕙 , 점원/요리사 👨🍳 가 버거 🍔 준비를 완료한 후 당신에게 주거나, 누군가가 그것을 가져가는 그 순간에 그 곳에 있어야합니다.
+
-카운터 앞에서 오랫동안 기다린 후에 🕙 , 점원/요리사 👨🍳 가 당신의 버거 🍔 를 가지고 돌아옵니다.
+여러분과 짝사랑 상대는 햄버거가 나오면 다른 사람이 끼어들어 가져가지 못하게 하느라 바쁘기 때문에, 짝사랑 상대에게 집중할 수 없습니다. 😞
-당신은 버거를 받고 짝사랑 상대와 함께 테이블로 돌아옵니다.
+이것은 "동기" 작업이며, 여러분은 점원/요리사 👨🍳 와 "동기화"되어 있습니다. 점원/요리사 👨🍳 가 햄버거를 완성해 여러분에게 주는 정확한 순간에 그 자리에 있어야 하므로, 여러분은 기다려야 🕙 하고, 그렇지 않으면 다른 사람이 가져갈 수도 있습니다.
-단지 먹기만 하다가, 다 먹었습니다 🍔 ⏹.
+
-카운터 앞에서 기다리면서 🕙 너무 많은 시간을 허비했기 때문에 대화를 하거나 작업을 걸 시간이 거의 없었습니다 😞 .
+그러다 점원/요리사 👨🍳 가 카운터 앞에서 오랫동안 기다린 🕙 끝에 마침내 햄버거를 가지고 돌아옵니다.
----
+
+
+여러분은 햄버거를 받아 짝사랑 상대와 테이블로 갑니다.
+
+그냥 먹고, 끝입니다. ⏹
+
+
+
+대부분의 시간을 카운터 앞에서 기다리는 데 🕙 썼기 때문에, 대화하거나 작업을 걸 시간은 많지 않았습니다. 😞
-이 병렬 버거 시나리오에서, 당신은 기다리고 🕙 , 오랜 시간동안 "카운터에서 기다리는" 🕙 데에 주의를 기울이는 ⏯ 두 개의 프로세서(당신과 짝사랑 상대😍)를 가진 컴퓨터 / 프로그램 🤖 입니다.
+/// info | 정보
-패스트푸드점에는 8개의 프로세서(점원/요리사) 👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳 가 있습니다. 동시 버거는 단 두 개(한 명의 직원과 한 명의 요리사) 💁 👨🍳 만을 가지고 있었습니다.
+아름다운 일러스트: ---- +**FastAPI**는 다른 사람들이 이전에 해온 작업이 없었다면 존재하지 않았을 것입니다. -## 조사 +그 전에 만들어진 많은 도구들이 이것의 탄생에 영감을 주었습니다. -여러 대안을 사용해 보며 다양한 도구에서 배운 점들을 모아 저와 개발팀에게 가장 적합한 방식을 찾았습니다. +저는 여러 해 동안 새로운 프레임워크를 만드는 것을 피하고 있었습니다. 처음에는 **FastAPI**가 다루는 모든 기능을 여러 다른 프레임워크, 플러그인, 도구들을 사용해 해결하려고 했습니다. -예를 들어, 표준 :term:Python 타입 힌트-그래서 **FastAPI**의 코드를 작성하기 전에 몇 달 동안 OpenAPI, JSON Schema, OAuth2 명세를 연구하며 이들의 관계와 겹치는 부분, 차이점을 이해했습니다. +## 조사 { #investigation } ---- +이전의 모든 대안을 사용해 보면서, 각 도구로부터 배울 기회를 얻었고, 아이디어를 가져와 제가 일해온 개발 팀들과 저 자신에게 가장 적합하다고 찾은 방식으로 조합할 수 있었습니다. -## 디자인 +예를 들어, 이상적으로는 표준 Python 타입 힌트에 기반해야 한다는 점이 분명했습니다. -그 후, **FastAPI** 사용자가 될 개발자로서 사용하고 싶은 개발자 "API"를 디자인했습니다. +또한, 가장 좋은 접근법은 이미 존재하는 표준을 사용하는 것이었습니다. -[Python Developer Survey](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools)에 따르면 약 80%의 Python 개발자가 PyCharm, VS Code, Jedi 기반 편집기 등에서 개발합니다. 이 과정에서 여러 아이디어를 테스트했습니다. +그래서 **FastAPI**의 코딩을 시작하기도 전에, OpenAPI, JSON Schema, OAuth2 등과 같은 명세를 몇 달 동안 공부했습니다. 이들의 관계, 겹치는 부분, 차이점을 이해하기 위해서였습니다. -대부분의 다른 편집기도 유사하게 동작하기 때문에, **FastAPI**의 이점은 거의 모든 편집기에서 누릴 수 있습니다. +## 디자인 { #design } -이 과정을 통해 코드 중복을 최소화하고, 모든 곳에서 자동 완성, 타입 검사, 에러 확인 기능이 제공되는 최적의 방식을 찾아냈습니다. +그 다음에는 (FastAPI를 사용하는 개발자로서) 사용자로서 갖고 싶었던 개발자 "API"를 디자인하는 데 시간을 썼습니다. -이 모든 것은 개발자들에게 최고의 개발 경험을 제공하기 위해 설계되었습니다. +가장 인기 있는 Python 편집기들: PyCharm, VS Code, Jedi 기반 편집기에서 여러 아이디어를 테스트했습니다. ---- +약 80%의 사용자를 포함하는 최근 Python Developer Survey에 따르면 그렇습니다. -## 필요조건 +즉, **FastAPI**는 Python 개발자의 80%가 사용하는 편집기들로 특별히 테스트되었습니다. 그리고 대부분의 다른 편집기도 유사하게 동작하는 경향이 있으므로, 그 모든 이점은 사실상 모든 편집기에서 동작해야 합니다. -여러 대안을 테스트한 후, [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/)을 사용하기로 결정했습니다. +그렇게 해서 코드 중복을 가능한 한 많이 줄이고, 어디서나 자동 완성, 타입 및 에러 검사 등을 제공하는 최선의 방법을 찾을 수 있었습니다. -이후 저는 **Pydantic**이 JSON Schema와 완벽히 호환되도록 개선하고, 다양한 제약 조건 선언을 지원하며, 여러 편집기에서의 자동 완성과 타입 검사 기능을 향상하기 위해 기여했습니다. +모든 개발자에게 최고의 개발 경험을 제공하는 방식으로 말입니다. -또한, 또 다른 주요 필요조건이었던 [Starlette](https://www.starlette.dev/)에도 기여했습니다. +## 필요조건 { #requirements } ---- +여러 대안을 테스트한 후, 장점 때문에 **Pydantic**을 사용하기로 결정했습니다. -## 개발 +그 후, JSON Schema를 완전히 준수하도록 하고, 제약 조건 선언을 정의하는 다양한 방식을 지원하며, 여러 편집기에서의 테스트를 바탕으로 편집기 지원(타입 검사, 자동 완성)을 개선하기 위해 기여했습니다. -**FastAPI**를 개발하기 시작할 즈음에는 대부분의 준비가 이미 완료된 상태였습니다. 설계가 정의되었고, 필요조건과 도구가 준비되었으며, 표준과 명세에 대한 지식도 충분했습니다. +개발 과정에서, 또 다른 핵심 필요조건인 **Starlette**에도 기여했습니다. ---- +## 개발 { #development } -## 미래 +**FastAPI** 자체를 만들기 시작했을 때쯤에는, 대부분의 조각들이 이미 갖춰져 있었고, 디자인은 정의되어 있었으며, 필요조건과 도구는 준비되어 있었고, 표준과 명세에 대한 지식도 명확하고 최신 상태였습니다. -현시점에서 **FastAPI**가 많은 사람들에게 유용하다는 것이 명백해졌습니다. +## 미래 { #future } -여러 용도에 더 적합한 도구로서 기존 대안보다 선호되고 있습니다. -이미 많은 개발자와 팀들이 **FastAPI**에 의존해 프로젝트를 진행 중입니다 (저와 제 팀도 마찬가지입니다). +이 시점에는, **FastAPI**가 그 아이디어와 함께 많은 사람들에게 유용하다는 것이 이미 분명합니다. -하지만 여전히 개선해야 할 점과 추가할 기능들이 많이 남아 있습니다. +많은 사용 사례에 더 잘 맞기 때문에 이전 대안들보다 선택되고 있습니다. + +많은 개발자와 팀이 이미 자신의 프로젝트를 위해 **FastAPI**에 의존하고 있습니다(저와 제 팀도 포함해서요). + +하지만 여전히, 앞으로 나올 개선 사항과 기능들이 많이 있습니다. + +**FastAPI**의 미래는 밝습니다. -**FastAPI**는 밝은 미래로 나아가고 있습니다. 그리고 [여러분의 도움](help-fastapi.md){.internal-link target=_blank}은 큰 힘이 됩니다. diff --git a/docs/ko/llm-prompt.md b/docs/ko/llm-prompt.md index df807c949..be2f5be5d 100644 --- a/docs/ko/llm-prompt.md +++ b/docs/ko/llm-prompt.md @@ -8,6 +8,7 @@ Language code: ko. - Use polite, instructional Korean (e.g. 합니다/하세요 style). - Keep the tone consistent with the existing Korean FastAPI docs. +- Do not translate “You” literally as “당신”. Use “여러분” where appropriate, or omit the subject if it sounds more natural in Korean. ### Headings @@ -32,6 +33,9 @@ Use the following preferred translations when they apply in documentation prose: - response (HTTP): 응답 - path operation: 경로 처리 - path operation function: 경로 처리 함수 +- app: 애플리케이션 +- command: 명령어 +- burger: 햄버거 (NOT 버거) ### `///` admonitions diff --git a/docs/pt/docs/_llm-test.md b/docs/pt/docs/_llm-test.md index 3da5e8a71..b59292f47 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 -*에 기반하는 것이 이상적이라는 점이 명확했습니다. +하지만 어느 시점에는, 이전 도구들의 최고의 아이디어를 가져와 가능한 한 최선의 방식으로 조합하고, 이전에는 존재하지 않았던 언어 기능(Python 3.6+ type hints)을 사용해 이 모든 기능을 제공하는 무언가를 만드는 것 외에는 다른 선택지가 없었습니다. -또한, 이미 존재하는 표준을 활용하는 것이 가장 좋은 접근법이라 판단했습니다. +
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 e1c3e5ab8..b3af116a2 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] *}
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../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.
+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.
-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.
+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.
-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 6f5b7feae..28411269b 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 2a2659a03..0995e1028 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 8855934fd..f757025a0 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**:
+
## **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:
@@ -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 9dec7b196..87bd13375 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 67bf68492..95f89c8d2 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 1330f4458..669334439 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 dc66bb46c..8a7a71248 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 bddd320cd..2d62ffd85 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 LLM, переводящая документацию, `general_prompt` в `scripts/translate.py` и языковой специфичный промпт в `docs/{language code}/llm-prompt.md`. Языковой специфичный промпт добавляется к `general_prompt`.
+Этот документ проверяет, понимает ли LLM, переводящая документацию, `general_prompt` в `scripts/translate.py` и языковой специфичный промпт в `docs/{language code}/llm-prompt.md`. Языковой специфичный промпт добавляется к `general_prompt`.
-Тесты, добавленные здесь, увидят все создатели языковых промптов.
+Тесты, добавленные здесь, увидят все создатели языковых специфичных промптов.
Использование:
@@ -11,7 +11,7 @@
* Проверьте, всё ли в порядке в переводе.
* При необходимости улучшите ваш языковой специфичный промпт, общий промпт или английский документ.
* Затем вручную исправьте оставшиеся проблемы в переводе, чтобы он был хорошим.
-* Переведите заново, имея хороший перевод на месте. Идеальным результатом будет ситуация, когда LLM больше не вносит изменений в перевод. Это означает, что общий промпт и ваш языковой специфичный промпт максимально хороши (иногда он будет делать несколько, казалось бы, случайных изменений, причина в том, что LLM — недетерминированные алгоритмы).
+* Переведите заново, имея хороший перевод на месте. Идеальным результатом будет ситуация, когда LLM больше не вносит изменений в перевод. Это означает, что общий промпт и ваш языковой специфичный промпт настолько хороши, насколько это возможно (иногда он будет делать несколько, казалось бы, случайных изменений, причина в том, что LLM — недетерминированные алгоритмы).
Тесты:
@@ -197,10 +197,10 @@ works(foo="bar") # Это работает 🎉
### abbr даёт полную расшифровку { #the-abbr-gives-a-full-phrase }
-* GTD
-* lt
-* XWT
-* PSGI
+* GTD
+* lt
+* XWT
+* PSGI
### abbr даёт объяснение { #the-abbr-gives-an-explanation }
@@ -209,8 +209,8 @@ works(foo="bar") # Это работает 🎉
### abbr даёт полную расшифровку и объяснение { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
-* MDN
-* I/O.
+* MDN
+* I/O.
////
diff --git a/docs/ru/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md b/docs/ru/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
index eaf9ad052..86d3a5b63 100644
--- a/docs/ru/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
+++ b/docs/ru/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
@@ -14,7 +14,7 @@
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py39.py hl[6] *}
-### Использование имени функции-обработчика пути как operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
+### Использование имени *функции-обработчика пути* как operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
Если вы хотите использовать имена функций ваших API в качестве `operationId`, вы можете пройти по всем из них и переопределить `operation_id` каждой *операции пути* с помощью их `APIRoute.name`.
@@ -38,7 +38,7 @@
## Исключить из OpenAPI { #exclude-from-openapi }
-Чтобы исключить *операцию пути* из генерируемой схемы OpenAPI (а значит, и из автоматической документации), используйте параметр `include_in_schema` и установите его в `False`:
+Чтобы исключить *операцию пути* из генерируемой схемы OpenAPI (а значит, и из автоматических систем документации), используйте параметр `include_in_schema` и установите его в `False`:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py39.py hl[6] *}
@@ -48,7 +48,7 @@
Добавление `\f` (экранированного символа «form feed») заставит **FastAPI** обрезать текст, используемый для OpenAPI, в этой точке.
-Эта часть не попадёт в документацию, но другие инструменты (например, Sphinx) смогут использовать остальное.
+Это не отобразится в документации, но другие инструменты (например, Sphinx) смогут использовать остальное.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
@@ -56,7 +56,7 @@
Вы, вероятно, уже видели, как объявлять `response_model` и `status_code` для *операции пути*.
-Это определяет метаданные об основном ответе *операции пути*.
+Это определяет метаданные об основном HTTP-ответе *операции пути*.
Также можно объявлять дополнительные ответы с их моделями, статус-кодами и т.д.
@@ -76,7 +76,7 @@
Там есть `tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses` и т.д.
-Эта спецификация OpenAPI, специфичная для *операции пути*, обычно генерируется автоматически **FastAPI**, но вы также можете её расширить.
+Эта специфичная для *операции пути* схема OpenAPI обычно генерируется автоматически **FastAPI**, но вы также можете её расширить.
/// tip | Совет
@@ -129,13 +129,13 @@
}
```
-### Пользовательская схема OpenAPI для операции пути { #custom-openapi-path-operation-schema }
+### Пользовательская схема OpenAPI для *операции пути* { #custom-openapi-path-operation-schema }
-Словарь в `openapi_extra` будет объединён с автоматически сгенерированной схемой OpenAPI для *операции пути*.
+Словарь в `openapi_extra` будет глубоко объединён с автоматически сгенерированной схемой OpenAPI для *операции пути*.
Таким образом, вы можете добавить дополнительные данные к автоматически сгенерированной схеме.
-Например, вы можете решить читать и валидировать запрос своим кодом, не используя автоматические возможности FastAPI и Pydantic, но при этом захотите описать запрос в схеме OpenAPI.
+Например, вы можете решить читать и валидировать HTTP-запрос своим кодом, не используя автоматические возможности FastAPI и Pydantic, но при этом захотите описать HTTP-запрос в схеме OpenAPI.
Это можно сделать с помощью `openapi_extra`:
@@ -149,52 +149,20 @@
Используя тот же приём, вы можете воспользоваться Pydantic-моделью, чтобы определить JSON Schema, которая затем будет включена в пользовательский раздел схемы OpenAPI для *операции пути*.
-И вы можете сделать это, даже если тип данных в запросе — не JSON.
+И вы можете сделать это, даже если тип данных в HTTP-запросе — не JSON.
-Например, в этом приложении мы не используем встроенную функциональность FastAPI для извлечения JSON Schema из моделей Pydantic, равно как и автоматическую валидацию JSON. Мы объявляем тип содержимого запроса как YAML, а не JSON:
-
-//// tab | Pydantic v2
+Например, в этом приложении мы не используем встроенную функциональность FastAPI для извлечения JSON Schema из моделей Pydantic, равно как и автоматическую валидацию JSON. Мы объявляем тип содержимого HTTP-запроса как YAML, а не JSON:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[15:20, 22] *}
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1_py39.py hl[15:20, 22] *}
-
-////
-
-/// info | Информация
-
-В Pydantic версии 1 метод для получения JSON Schema модели назывался `Item.schema()`, в Pydantic версии 2 метод называется `Item.model_json_schema()`.
-
-///
-
Тем не менее, хотя мы не используем встроенную функциональность по умолчанию, мы всё равно используем Pydantic-модель, чтобы вручную сгенерировать JSON Schema для данных, которые мы хотим получить в YAML.
-Затем мы работаем с запросом напрямую и извлекаем тело как `bytes`. Это означает, что FastAPI даже не попытается распарсить полезную нагрузку запроса как JSON.
+Затем мы работаем с HTTP-запросом напрямую и извлекаем тело как `bytes`. Это означает, что FastAPI даже не попытается распарсить полезную нагрузку HTTP-запроса как JSON.
-А затем в нашем коде мы напрямую парсим этот YAML и снова используем ту же Pydantic-модель для валидации YAML-содержимого:
-
-//// tab | Pydantic v2
+А затем в нашем коде мы напрямую парсим это содержимое YAML и снова используем ту же Pydantic-модель, чтобы валидировать YAML-содержимое:
{* ../../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 | Информация
-
-В Pydantic версии 1 метод для парсинга и валидации объекта назывался `Item.parse_obj()`, в Pydantic версии 2 метод называется `Item.model_validate()`.
-
-///
-
/// tip | Совет
Здесь мы переиспользуем ту же Pydantic-модель.
diff --git a/docs/ru/docs/advanced/settings.md b/docs/ru/docs/advanced/settings.md
index b96ee44a3..8408faebf 100644
--- a/docs/ru/docs/advanced/settings.md
+++ b/docs/ru/docs/advanced/settings.md
@@ -46,12 +46,6 @@ $ pip install "fastapi[all]"
-/// info | Информация
-
-В Pydantic v1 он входил в основной пакет. Теперь он распространяется как отдельный пакет, чтобы вы могли установить его только при необходимости.
-
-///
-
### Создание объекта `Settings` { #create-the-settings-object }
Импортируйте `BaseSettings` из Pydantic и создайте подкласс, очень похожий на Pydantic‑модель.
@@ -60,24 +54,8 @@ $ pip install "fastapi[all]"
Вы можете использовать все те же возможности валидации и инструменты, что и для Pydantic‑моделей, например разные типы данных и дополнительную валидацию через `Field()`.
-//// tab | Pydantic v2
-
{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py39.py hl[2,5:8,11] *}
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-/// info | Информация
-
-В Pydantic v1 вы бы импортировали `BaseSettings` напрямую из `pydantic`, а не из `pydantic_settings`.
-
-///
-
-{* ../../docs_src/settings/tutorial001_pv1_py39.py hl[2,5:8,11] *}
-
-////
-
/// tip | Совет
Если вам нужно что-то быстро скопировать и вставить, не используйте этот пример — воспользуйтесь последним ниже.
@@ -215,8 +193,6 @@ APP_NAME="ChimichangApp"
Затем обновите ваш `config.py` так:
-//// tab | Pydantic v2
-
{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/config.py hl[9] *}
/// tip | Совет
@@ -225,26 +201,6 @@ APP_NAME="ChimichangApp"
///
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/config_pv1.py hl[9:10] *}
-
-/// tip | Совет
-
-Класс `Config` используется только для конфигурации Pydantic. Подробнее см. Pydantic Model Config.
-
-///
-
-////
-
-/// info | Информация
-
-В Pydantic версии 1 конфигурация задавалась во внутреннем классе `Config`, в Pydantic версии 2 — в атрибуте `model_config`. Этот атрибут принимает `dict`, и чтобы получить автозавершение и ошибки «на лету», вы можете импортировать и использовать `SettingsConfigDict` для описания этого `dict`.
-
-///
-
Здесь мы задаем параметр конфигурации `env_file` внутри вашего класса Pydantic `Settings` и устанавливаем значение равным имени файла dotenv, который хотим использовать.
### Создание `Settings` только один раз с помощью `lru_cache` { #creating-the-settings-only-once-with-lru-cache }
diff --git a/docs/ru/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md b/docs/ru/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
index 95481bc66..2b47c08f6 100644
--- a/docs/ru/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
+++ b/docs/ru/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
@@ -2,21 +2,23 @@
Если у вас старое приложение FastAPI, возможно, вы используете Pydantic версии 1.
-FastAPI поддерживает и Pydantic v1, и v2 начиная с версии 0.100.0.
+FastAPI версии 0.100.0 поддерживал либо Pydantic v1, либо v2. Он использовал ту версию, которая была установлена.
-Если у вас был установлен Pydantic v2, использовался он. Если вместо этого был установлен Pydantic v1 — использовался он.
+FastAPI версии 0.119.0 добавил частичную поддержку Pydantic v1 изнутри Pydantic v2 (как `pydantic.v1`), чтобы упростить миграцию на v2.
-Сейчас Pydantic v1 объявлен устаревшим, и поддержка его будет удалена в следующих версиях FastAPI, поэтому вам следует **перейти на Pydantic v2**. Так вы получите последние возможности, улучшения и исправления.
+FastAPI 0.126.0 убрал поддержку Pydantic v1, при этом ещё некоторое время продолжал поддерживать `pydantic.v1`.
/// warning | Предупреждение
-Кроме того, команда Pydantic прекратила поддержку Pydantic v1 для последних версий Python, начиная с **Python 3.14**.
+Команда Pydantic прекратила поддержку Pydantic v1 для последних версий Python, начиная с **Python 3.14**.
+
+Это включает `pydantic.v1`, который больше не поддерживается в Python 3.14 и выше.
Если вы хотите использовать последние возможности Python, вам нужно убедиться, что вы используете Pydantic v2.
///
-Если у вас старое приложение FastAPI с Pydantic v1, здесь я покажу, как мигрировать на Pydantic v2, и **новые возможности в FastAPI 0.119.0**, которые помогут выполнить постепенную миграцию.
+Если у вас старое приложение FastAPI с Pydantic v1, здесь я покажу, как мигрировать на Pydantic v2, и **возможности FastAPI 0.119.0**, которые помогут выполнить постепенную миграцию.
## Официальное руководство { #official-guide }
@@ -38,13 +40,13 @@ FastAPI поддерживает и Pydantic v1, и v2 начиная с вер
Вы можете использовать `bump-pydantic` от той же команды Pydantic.
-Этот инструмент поможет автоматически внести большую часть необходимых изменений в код.
+Этот инструмент поможет автоматически изменить большую часть кода, который нужно изменить.
-После этого запустите тесты и проверьте, что всё работает. Если да — на этом всё. 😎
+После этого вы можете запустить тесты и проверить, что всё работает. Если да — на этом всё. 😎
## Pydantic v1 в v2 { #pydantic-v1-in-v2 }
-Pydantic v2 включает всё из Pydantic v1 как подмодуль `pydantic.v1`.
+Pydantic v2 включает всё из Pydantic v1 как подмодуль `pydantic.v1`. Но это больше не поддерживается в версиях Python выше 3.13.
Это означает, что вы можете установить последнюю версию Pydantic v2 и импортировать и использовать старые компоненты Pydantic v1 из этого подмодуля так, как если бы у вас был установлен старый Pydantic v1.
@@ -52,7 +54,7 @@ Pydantic v2 включает всё из Pydantic v1 как подмодуль `
### Поддержка FastAPI для Pydantic v1 внутри v2 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
-Начиная с FastAPI 0.119.0, есть также частичная поддержка Pydantic v1 в составе Pydantic v2, чтобы упростить миграцию на v2.
+Начиная с FastAPI 0.119.0, есть также частичная поддержка Pydantic v1 изнутри Pydantic v2, чтобы упростить миграцию на v2.
Таким образом, вы можете обновить Pydantic до последней версии 2 и сменить импорты на подмодуль `pydantic.v1` — во многих случаях всё просто заработает.
@@ -106,7 +108,7 @@ graph TB
style V2Field fill:#f9fff3
```
-В некоторых случаях можно использовать и модели Pydantic v1, и v2 в одной и той же операции пути (обработчике пути) вашего приложения FastAPI:
+В некоторых случаях можно использовать и модели Pydantic v1, и v2 в одной и той же **операции пути** (обработчике пути) вашего приложения FastAPI:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}
@@ -122,12 +124,12 @@ graph TB
/// tip | Совет
-Сначала попробуйте `bump-pydantic`. Если тесты проходят и всё работает, вы справились одной командой. ✨
+Сначала попробуйте `bump-pydantic`: если тесты проходят и всё работает, вы справились одной командой. ✨
///
Если `bump-pydantic` не подходит для вашего случая, вы можете использовать поддержку одновременной работы моделей Pydantic v1 и v2 в одном приложении, чтобы мигрировать на Pydantic v2 постепенно.
-Сначала обновите Pydantic до последней 2-й версии и измените импорты так, чтобы все ваши модели использовали `pydantic.v1`.
+Сначала вы можете обновить Pydantic до последней 2-й версии и изменить импорты так, чтобы все ваши модели использовали `pydantic.v1`.
-Затем начните мигрировать ваши модели с Pydantic v1 на v2 группами, поэтапно. 🚶
+Затем вы можете начать мигрировать ваши модели с Pydantic v1 на v2 группами, поэтапно. 🚶
diff --git a/docs/ru/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md b/docs/ru/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
index 5b1214016..8f6c83e7e 100644
--- a/docs/ru/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
+++ b/docs/ru/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
@@ -2,7 +2,7 @@
При использовании **Pydantic v2** сгенерированный OpenAPI становится чуть более точным и **корректным**, чем раньше. 😎
-На самом деле, в некоторых случаях в OpenAPI будет даже **две JSON схемы** для одной и той же Pydantic‑модели: для входа и для выхода — в зависимости от наличия **значений по умолчанию**.
+На самом деле, в некоторых случаях в OpenAPI будет даже **две JSON-схемы** для одной и той же Pydantic‑модели: для входа и для выхода — в зависимости от наличия **значений по умолчанию**.
Посмотрим, как это работает, и как это изменить при необходимости.
@@ -34,7 +34,7 @@
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py hl[19] *}
-…то, поскольку у `description` есть значение по умолчанию, даже если вы **ничего не вернёте** для этого поля, оно всё равно будет иметь это **значение по умолчанию**.
+…то, поскольку у `description` есть значение по умолчанию, если вы **ничего не вернёте** для этого поля, оно всё равно будет иметь это **значение по умолчанию**.
### Модель для данных ответа { #model-for-output-response-data }
@@ -46,13 +46,13 @@
Это означает, что у него **всегда будет какое‑то значение**, просто иногда это значение может быть `None` (или `null` в JSON).
-Следовательно, клиентам, использующим ваш API, не нужно проверять наличие этого значения: они могут **исходить из того, что поле всегда присутствует**, а в некоторых случаях имеет значение по умолчанию `None`.
+Это означает, что клиентам, использующим ваш API, не нужно проверять, существует ли это значение или нет: они могут **исходить из того, что поле всегда присутствует**, но в некоторых случаях оно будет иметь значение по умолчанию `None`.
В OpenAPI это описывается тем, что поле помечается как **обязательное**, поскольку оно всегда присутствует.
Из‑за этого JSON Schema для модели может отличаться в зависимости от использования для **входа** или **выхода**:
-* для **входа** `description` не будет обязательным
+* для **входа** `description` **не будет обязательным**
* для **выхода** оно будет **обязательным** (и при этом может быть `None`, или, в терминах JSON, `null`)
### Выходная модель в документации { #model-for-output-in-docs }
@@ -81,9 +81,9 @@
Однако бывают случаи, когда вы хотите иметь **одну и ту же схему для входа и выхода**.
-Главный сценарий — когда у вас уже есть сгенерированный клиентский код/SDK, и вы пока не хотите обновлять весь этот автогенерируемый код/SDK (рано или поздно вы это сделаете, но не сейчас).
+Главный сценарий — когда у вас уже есть сгенерированный клиентский код/SDK, и вы пока не хотите обновлять весь этот автогенерируемый клиентский код/SDK, вероятно, вы захотите сделать это в какой-то момент, но, возможно, не прямо сейчас.
-В таком случае вы можете отключить эту функциональность в FastAPI с помощью параметра `separate_input_output_schemas=False`.
+В таком случае вы можете отключить эту функциональность в **FastAPI** с помощью параметра `separate_input_output_schemas=False`.
/// info | Информация
@@ -95,10 +95,8 @@
### Одна и та же схема для входной и выходной моделей в документации { #same-schema-for-input-and-output-models-in-docs }
-Теперь для этой модели будет одна общая схема и для входа, и для выхода — только `Item`, и в ней `description` будет **не обязательным**:
+И теперь для модели будет одна общая схема и для входа, и для выхода — только `Item`, и в ней `description` будет **не обязательным**:
- 
+
- Фреймворк FastAPI: высокая производительность, прост в изучении, быстрый в разработке, готов к продакшн + Фреймворк FastAPI: высокая производительность, прост в изучении, позволяет быстро писать код, готов к продакшн
@@ -40,7 +40,7 @@ FastAPI — это современный, быстрый (высокопрои
* **Скорость**: Очень высокая производительность, на уровне **NodeJS** и **Go** (благодаря Starlette и Pydantic). [Один из самых быстрых доступных фреймворков Python](#performance).
* **Быстрота разработки**: Увеличьте скорость разработки фич примерно на 200–300%. *
* **Меньше ошибок**: Сократите примерно на 40% количество ошибок, вызванных человеком (разработчиком). *
-* **Интуитивность**: Отличная поддержка редактора кода. Автозавершение везде. Меньше времени на отладку.
+* **Интуитивность**: Отличная поддержка редактора кода. Автозавершение везде. Меньше времени на отладку.
* **Простота**: Разработан так, чтобы его было легко использовать и осваивать. Меньше времени на чтение документации.
* **Краткость**: Минимизируйте дублирование кода. Несколько возможностей из каждого объявления параметров. Меньше ошибок.
* **Надежность**: Получите код, готовый к продакшн. С автоматической интерактивной документацией.
@@ -117,6 +117,12 @@ FastAPI — это современный, быстрый (высокопрои
---
+## Мини-документальный фильм о FastAPI { #fastapi-mini-documentary }
+
+В конце 2025 года вышел мини-документальный фильм о FastAPI, вы можете посмотреть его онлайн:
+
+
+
## **Typer**, FastAPI для CLI { #typer-the-fastapi-of-clis }
@@ -257,7 +263,7 @@ INFO: Application startup complete.
* Получает HTTP-запросы по _путям_ `/` и `/items/{item_id}`.
* Оба _пути_ используют `GET` операции (также известные как HTTP _методы_).
-* _Путь_ `/items/{item_id}` имеет _параметр пути_ `item_id`, который должен быть `int`.
+* _Путь_ `/items/{item_id}` имеет _path-параметр_ `item_id`, который должен быть `int`.
* _Путь_ `/items/{item_id}` имеет необязательный `str` _параметр запроса_ `q`.
### Интерактивная документация API { #interactive-api-docs }
@@ -278,9 +284,9 @@ INFO: Application startup complete.
## Пример обновления { #example-upgrade }
-Теперь измените файл `main.py`, чтобы принимать тело запроса из `PUT` запроса.
+Теперь измените файл `main.py`, чтобы принимать тело запроса из `PUT` HTTP-запроса.
-Объявите тело, используя стандартные типы Python, спасибо Pydantic.
+Объявите тело запроса, используя стандартные типы Python, спасибо Pydantic.
```Python hl_lines="4 9-12 25-27"
from typing import Union
@@ -318,7 +324,7 @@ def update_item(item_id: int, item: Item):
Перейдите на http://127.0.0.1:8000/docs.
-* Интерактивная документация API будет автоматически обновлена, включая новое тело:
+* Интерактивная документация API будет автоматически обновлена, включая новое тело запроса:
@@ -334,13 +340,13 @@ def update_item(item_id: int, item: Item):
Теперь откройте http://127.0.0.1:8000/redoc.
-* Альтернативная документация также отразит новый параметр запроса и тело:
+* Альтернативная документация также отразит новый параметр запроса и тело запроса:
### Подведём итоги { #recap }
-Итак, вы объявляете **один раз** типы параметров, тела запроса и т.д. как параметры функции.
+Итак, вы объявляете **один раз** типы параметров, тело запроса и т.д. как параметры функции.
Вы делаете это с помощью стандартных современных типов Python.
@@ -390,13 +396,13 @@ item: Item
Возвращаясь к предыдущему примеру кода, **FastAPI** будет:
-* Валидировать наличие `item_id` в пути для `GET` и `PUT` запросов.
-* Валидировать, что `item_id` имеет тип `int` для `GET` и `PUT` запросов.
+* Валидировать наличие `item_id` в пути для `GET` и `PUT` HTTP-запросов.
+* Валидировать, что `item_id` имеет тип `int` для `GET` и `PUT` HTTP-запросов.
* Если это не так, клиент увидит полезную понятную ошибку.
-* Проверять, есть ли необязательный параметр запроса с именем `q` (например, `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) для `GET` запросов.
+* Проверять, есть ли необязательный параметр запроса с именем `q` (например, `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) для `GET` HTTP-запросов.
* Поскольку параметр `q` объявлен с `= None`, он необязателен.
* Без `None` он был бы обязательным (как тело запроса в случае с `PUT`).
-* Для `PUT` запросов к `/items/{item_id}` читать тело запроса как JSON:
+* Для `PUT` HTTP-запросов к `/items/{item_id}` читать тело запроса как JSON:
* Проверять, что есть обязательный атрибут `name`, который должен быть `str`.
* Проверять, что есть обязательный атрибут `price`, который должен быть `float`.
* Проверять, что есть необязательный атрибут `is_offer`, который должен быть `bool`, если он присутствует.
@@ -435,11 +441,11 @@ item: Item
Более полный пример с дополнительными возможностями см. в Учебник - Руководство пользователя.
-**Осторожно, спойлер**: учебник - руководство включает:
+**Осторожно, спойлер**: учебник - руководство пользователя включает:
* Объявление **параметров** из других источников: **HTTP-заголовки**, **cookies**, **поля формы** и **файлы**.
* Как задать **ограничения валидации** вроде `maximum_length` или `regex`.
-* Очень мощную и простую в использовании систему **внедрения зависимостей**.
+* Очень мощную и простую в использовании систему **внедрения зависимостей**.
* Безопасность и аутентификацию, включая поддержку **OAuth2** с **JWT токенами** и **HTTP Basic** аутентификацию.
* Более продвинутые (но столь же простые) приёмы объявления **глубоко вложенных JSON-моделей** (спасибо Pydantic).
* Интеграцию **GraphQL** с Strawberry и другими библиотеками.
@@ -524,11 +530,11 @@ FastAPI зависит от Pydantic и Starlette.
* httpx — обязателен, если вы хотите использовать `TestClient`.
* jinja2 — обязателен, если вы хотите использовать конфигурацию шаблонов по умолчанию.
-* python-multipart — обязателен, если вы хотите поддерживать «парсинг» форм через `request.form()`.
+* python-multipart - обязателен, если вы хотите поддерживать «парсинг» форм через `request.form()`.
Используется FastAPI:
-* uvicorn — сервер, который загружает и обслуживает ваше приложение. Включает `uvicorn[standard]`, содержащий некоторые зависимости (например, `uvloop`), нужные для высокой производительности.
+* uvicorn — сервер, который загружает и «отдаёт» ваше приложение. Включает `uvicorn[standard]`, содержащий некоторые зависимости (например, `uvloop`), нужные для высокой производительности.
* `fastapi-cli[standard]` — чтобы предоставить команду `fastapi`.
* Включает `fastapi-cloud-cli`, который позволяет развернуть ваше приложение FastAPI в FastAPI Cloud.
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/bigger-applications.md b/docs/ru/docs/tutorial/bigger-applications.md
index 5e5d6ada9..76304523c 100644
--- a/docs/ru/docs/tutorial/bigger-applications.md
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/bigger-applications.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-# Большие приложения, в которых много файлов { #bigger-applications-multiple-files }
+# Большие приложения — несколько файлов { #bigger-applications-multiple-files }
При построении приложения или веб-API нам редко удается поместить всё в один файл.
@@ -31,7 +31,7 @@
/// tip | Подсказка
-Обратите внимание, что в каждом каталоге и подкаталоге имеется файл `__init__.py`
+Есть несколько файлов `__init__.py`: по одному в каждом каталоге или подкаталоге.
Это как раз то, что позволяет импортировать код из одного файла в другой.
@@ -43,61 +43,63 @@ from app.routers import items
///
-* Всё помещается в каталоге `app`. В нём также находится пустой файл `app/__init__.py`. Таким образом, `app` является "Python-пакетом" (коллекцией модулей Python).
-* Он содержит файл `app/main.py`. Данный файл является частью пакета (т.е. находится внутри каталога, содержащего файл `__init__.py`), и, соответственно, он является модулем пакета: `app.main`.
+* Всё помещается в каталоге `app`. В нём также находится пустой файл `app/__init__.py`. Таким образом, `app` является "Python-пакетом" (коллекцией "Python-модулей"): `app`.
+* Он содержит файл `app/main.py`. Данный файл является частью Python-пакета (т.е. находится внутри каталога, содержащего файл `__init__.py`), и, соответственно, он является модулем этого пакета: `app.main`.
* Он также содержит файл `app/dependencies.py`, который также, как и `app/main.py`, является модулем: `app.dependencies`.
-* Здесь также находится подкаталог `app/routers/`, содержащий `__init__.py`. Он является суб-пакетом: `app.routers`.
-* Файл `app/routers/items.py` находится внутри пакета `app/routers/`. Таким образом, он является суб-модулем: `app.routers.items`.
-* Точно также `app/routers/users.py` является ещё одним суб-модулем: `app.routers.users`.
-* Подкаталог `app/internal/`, содержащий файл `__init__.py`, является ещё одним суб-пакетом: `app.internal`.
-* А файл `app/internal/admin.py` является ещё одним суб-модулем: `app.internal.admin`.
+* Здесь также находится подкаталог `app/routers/`, содержащий `__init__.py`. Он является Python-подпакетом: `app.routers`.
+* Файл `app/routers/items.py` находится внутри пакета `app/routers/`. Таким образом, он является подмодулем: `app.routers.items`.
+* Точно так же `app/routers/users.py` является ещё одним подмодулем: `app.routers.users`.
+* Подкаталог `app/internal/`, содержащий файл `__init__.py`, является ещё одним Python-подпакетом: `app.internal`.
+* А файл `app/internal/admin.py` является ещё одним подмодулем: `app.internal.admin`.
Та же самая файловая структура приложения, но с комментариями:
-```
+```bash
.
├── app # "app" пакет
│ ├── __init__.py # этот файл превращает "app" в "Python-пакет"
│ ├── main.py # модуль "main", напр.: import app.main
│ ├── dependencies.py # модуль "dependencies", напр.: import app.dependencies
-│ └── routers # суб-пакет "routers"
-│ │ ├── __init__.py # превращает "routers" в суб-пакет
-│ │ ├── items.py # суб-модуль "items", напр.: import app.routers.items
-│ │ └── users.py # суб-модуль "users", напр.: import app.routers.users
-│ └── internal # суб-пакет "internal"
-│ ├── __init__.py # превращает "internal" в суб-пакет
-│ └── admin.py # суб-модуль "admin", напр.: import app.internal.admin
+│ └── routers # подпакет "routers"
+│ │ ├── __init__.py # превращает "routers" в подпакет
+│ │ ├── items.py # подмодуль "items", напр.: import app.routers.items
+│ │ └── users.py # подмодуль "users", напр.: import app.routers.users
+│ └── internal # подпакет "internal"
+│ ├── __init__.py # превращает "internal" в подпакет
+│ └── admin.py # подмодуль "admin", напр.: import app.internal.admin
```
## `APIRouter` { #apirouter }
-Давайте предположим, что для работы с пользователями используется отдельный файл (суб-модуль) `/app/routers/users.py`.
+Давайте предположим, что для работы с пользователями используется отдельный файл (подмодуль) `/app/routers/users.py`.
-Для лучшей организации приложения, вы хотите отделить операции пути, связанные с пользователями, от остального кода.
+Вы хотите отделить *операции пути*, связанные с пользователями, от остального кода, чтобы сохранить порядок.
-Но так, чтобы эти операции по-прежнему оставались частью **FastAPI** приложения/веб-API (частью одного пакета)
+Но это всё равно часть того же приложения/веб-API на **FastAPI** (часть того же «Python-пакета»).
-С помощью `APIRouter` вы можете создать *операции пути* (*эндпоинты*) для данного модуля.
+С помощью `APIRouter` вы можете создать *операции пути* для этого модуля.
### Импорт `APIRouter` { #import-apirouter }
-Точно также, как и в случае с классом `FastAPI`, вам нужно импортировать и создать объект класса `APIRouter`.
+Точно так же, как и в случае с классом `FastAPI`, вам нужно импортировать и создать его «экземпляр»:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
-### Создание *эндпоинтов* с помощью `APIRouter` { #path-operations-with-apirouter }
+### *Операции пути* с `APIRouter` { #path-operations-with-apirouter }
+
+И затем вы используете его, чтобы объявить ваши *операции пути*.
-В дальнейшем используйте `APIRouter` для объявления *эндпоинтов*, точно также, как вы используете класс `FastAPI`:
+Используйте его так же, как вы использовали бы класс `FastAPI`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}
-Вы можете думать об `APIRouter` как об "уменьшенной версии" класса FastAPI`.
+Вы можете думать об `APIRouter` как об «мини-классе `FastAPI`».
-`APIRouter` поддерживает все те же самые опции.
+Поддерживаются все те же опции.
-`APIRouter` поддерживает все те же самые параметры, такие как `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags`, и т. д.
+Все те же `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags` и т.д.
/// tip | Подсказка
@@ -105,21 +107,21 @@ from app.routers import items
///
-Мы собираемся подключить данный `APIRouter` к нашему основному приложению на `FastAPI`, но сначала давайте проверим зависимости и создадим ещё один модуль с `APIRouter`.
+Мы собираемся подключить данный `APIRouter` к нашему основному приложению на `FastAPI`, но сначала давайте проверим зависимости и ещё один `APIRouter`.
## Зависимости { #dependencies }
-Нам понадобятся некоторые зависимости, которые мы будем использовать в разных местах нашего приложения.
+Мы видим, что нам понадобятся некоторые зависимости, которые будут использоваться в нескольких местах приложения.
-Мы поместим их в отдельный модуль `dependencies` (`app/dependencies.py`).
+Поэтому мы поместим их в отдельный модуль `dependencies` (`app/dependencies.py`).
-Теперь мы воспользуемся простой зависимостью, чтобы прочитать кастомизированный `X-Token` из заголовка:
+Теперь мы воспользуемся простой зависимостью, чтобы прочитать кастомный HTTP-заголовок `X-Token`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}
/// tip | Подсказка
-Для простоты мы воспользовались неким воображаемым заголовоком.
+Для простоты мы воспользовались выдуманным заголовком.
В реальных случаях для получения наилучших результатов используйте интегрированные [утилиты безопасности](security/index.md){.internal-link target=_blank}.
@@ -127,30 +129,29 @@ from app.routers import items
## Ещё один модуль с `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }
-Давайте также предположим, что у вас есть *эндпоинты*, отвечающие за обработку "items", и они находятся в модуле `app/routers/items.py`.
+Давайте также предположим, что у вас есть эндпоинты, отвечающие за обработку «items» в вашем приложении, и они находятся в модуле `app/routers/items.py`.
-У вас определены следующие *операции пути* (*эндпоинты*):
+У вас определены *операции пути* для:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
-Тут всё точно также, как и в ситуации с `app/routers/users.py`.
+Тут всё та же структура, как и в случае с `app/routers/users.py`.
-Но теперь мы хотим поступить немного умнее и слегка упростить код.
+Но мы хотим поступить умнее и слегка упростить код.
-Мы знаем, что все *эндпоинты* данного модуля имеют некоторые общие свойства:
+Мы знаем, что все *операции пути* этого модуля имеют одинаковые:
-* Префикс пути: `/items`.
-* Теги: (один единственный тег: `items`).
-* Дополнительные ответы (responses)
-* Зависимости: использование созданной нами зависимости `X-token`
+* `prefix` пути: `/items`.
+* `tags`: (один единственный тег: `items`).
+* Дополнительные `responses`.
+* `dependencies`: всем им нужна та зависимость `X-Token`, которую мы создали.
-Таким образом, вместо того чтобы добавлять все эти свойства в функцию каждого отдельного *эндпоинта*,
-мы добавим их в `APIRouter`.
+Таким образом, вместо того чтобы добавлять всё это в каждую *операцию пути*, мы можем добавить это в `APIRouter`.
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
-Так как каждый *эндпоинт* начинается с символа `/`:
+Так как путь каждой *операции пути* должен начинаться с `/`, как здесь:
```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
@@ -162,73 +163,74 @@ async def read_item(item_id: str):
В нашем случае префиксом является `/items`.
-Мы также можем добавить в наш маршрутизатор (router) список `тегов` (`tags`) и дополнительных `ответов` (`responses`), которые являются общими для каждого *эндпоинта*.
+Мы также можем добавить список `tags` и дополнительные `responses`, которые будут применяться ко всем *операциям пути*, включённым в этот маршрутизатор.
-И ещё мы можем добавить в наш маршрутизатор список `зависимостей`, которые должны вызываться при каждом обращении к *эндпоинтам*.
+И ещё мы можем добавить список `dependencies`, которые будут добавлены ко всем *операциям пути* в маршрутизаторе и будут выполняться/разрешаться для каждого HTTP-запроса к ним.
/// tip | Подсказка
-Обратите внимание, что также, как и в случае с зависимостями в декораторах *эндпоинтов* ([зависимости в декораторах операций пути](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}), никакого значения в *функцию эндпоинта* передано не будет.
+Обратите внимание, что так же, как и в случае с [зависимостями в декораторах *операций пути*](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}, никакое значение не будет передано в вашу *функцию-обработчик пути*.
///
-В результате мы получим следующие эндпоинты:
+В результате пути для items теперь такие:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
...как мы и планировали.
-* Они будут помечены тегами из заданного списка, в нашем случае это `"items"`.
- * Эти теги особенно полезны для системы автоматической интерактивной документации (с использованием OpenAPI).
-* Каждый из них будет включать предопределенные ответы `responses`.
-* Каждый *эндпоинт* будет иметь список зависимостей (`dependencies`), исполняемых перед вызовом *эндпоинта*.
- * Если вы определили зависимости в самой операции пути, **то она также будет выполнена**.
- * Сначала выполняются зависимости маршрутизатора, затем вызываются [зависимости в декораторе](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}, и, наконец, обычные параметрические зависимости.
- * Вы также можете добавить [зависимости `Security` с `scopes`](../advanced/security/oauth2-scopes.md){.internal-link target=_blank}.
+* Они будут помечены списком тегов, содержащим одну строку `"items"`.
+ * Эти «теги» особенно полезны для систем автоматической интерактивной документации (с использованием OpenAPI).
+* Все они будут включать предопределённые `responses`.
+* Все эти *операции пути* будут иметь список `dependencies`, вычисляемых/выполняемых перед ними.
+ * Если вы также объявите зависимости в конкретной *операции пути*, **они тоже будут выполнены**.
+ * Сначала выполняются зависимости маршрутизатора, затем [`dependencies` в декораторе](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}, и затем обычные параметрические зависимости.
+ * Вы также можете добавить [`Security`-зависимости с `scopes`](../advanced/security/oauth2-scopes.md){.internal-link target=_blank}.
/// tip | Подсказка
-Например, с помощью зависимостей в `APIRouter` мы можем потребовать аутентификации для доступа ко всей группе *эндпоинтов*, не указывая зависимости для каждой отдельной функции *эндпоинта*.
+Например, с помощью зависимостей в `APIRouter` мы можем потребовать аутентификации для доступа ко всей группе *операций пути*. Даже если зависимости не добавляются по отдельности к каждой из них.
///
/// check | Заметка
-Параметры `prefix`, `tags`, `responses` и `dependencies` относятся к функционалу **FastAPI**, помогающему избежать дублирования кода.
+Параметры `prefix`, `tags`, `responses` и `dependencies` — это (как и во многих других случаях) просто возможность **FastAPI**, помогающая избежать дублирования кода.
///
### Импорт зависимостей { #import-the-dependencies }
-Наш код находится в модуле `app.routers.items` (файл `app/routers/items.py`).
+Этот код находится в модуле `app.routers.items`, в файле `app/routers/items.py`.
-И нам нужно вызвать функцию зависимости из модуля `app.dependencies` (файл `app/dependencies.py`).
+И нам нужно получить функцию зависимости из модуля `app.dependencies`, файла `app/dependencies.py`.
-Мы используем операцию относительного импорта `..` для импорта зависимости:
+Поэтому мы используем относительный импорт с `..` для зависимостей:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/items.py hl[3] title["app/routers/items.py"] *}
-#### Как работает относительный импорт? { #how-relative-imports-work }
+#### Как работает относительный импорт { #how-relative-imports-work }
/// tip | Подсказка
-Если вы прекрасно знаете, как работает импорт в Python, то переходите к следующему разделу.
+Если вы прекрасно знаете, как работает импорт, переходите к следующему разделу ниже.
///
-Одна точка `.`, как в данном примере:
+Одна точка `.`, как здесь:
```Python
from .dependencies import get_token_header
```
+
означает:
-* Начните с пакета, в котором находится данный модуль (файл `app/routers/items.py` расположен в каталоге `app/routers/`)...
-* ... найдите модуль `dependencies` (файл `app/routers/dependencies.py`)...
-* ... и импортируйте из него функцию `get_token_header`.
+* Начать в том же пакете, в котором находится этот модуль (файл `app/routers/items.py`) (каталог `app/routers/`)...
+* найти модуль `dependencies` (воображаемый файл `app/routers/dependencies.py`)...
+* и импортировать из него функцию `get_token_header`.
-К сожалению, такого файла не существует, и наши зависимости находятся в файле `app/dependencies.py`.
+Но такого файла не существует, наши зависимости находятся в файле `app/dependencies.py`.
Вспомните, как выглядит файловая структура нашего приложения:
@@ -236,7 +238,7 @@ from .dependencies import get_token_header
---
-Две точки `..`, как в данном примере:
+Две точки `..`, как здесь:
```Python
from ..dependencies import get_token_header
@@ -244,12 +246,12 @@ from ..dependencies import get_token_header
означают:
-* Начните с пакета, в котором находится данный модуль (файл `app/routers/items.py` находится в каталоге `app/routers/`)...
-* ... перейдите в родительский пакет (каталог `app/`)...
-* ... найдите в нём модуль `dependencies` (файл `app/dependencies.py`)...
-* ... и импортируйте из него функцию `get_token_header`.
+* Начать в том же пакете, в котором находится этот модуль (файл `app/routers/items.py`) (каталог `app/routers/`)...
+* перейти в родительский пакет (каталог `app/`)...
+* и там найти модуль `dependencies` (файл `app/dependencies.py`)...
+* и импортировать из него функцию `get_token_header`.
-Это работает верно! 🎉
+Это работает корректно! 🎉
---
@@ -261,29 +263,29 @@ from ...dependencies import get_token_header
то это бы означало:
-* Начните с пакета, в котором находится данный модуль (файл `app/routers/items.py` находится в каталоге `app/routers/`)...
-* ... перейдите в родительский пакет (каталог `app/`)...
-* ... затем перейдите в родительский пакет текущего пакета (такого пакета не существует, `app` находится на самом верхнем уровне 😱)...
-* ... найдите в нём модуль `dependencies` (файл `app/dependencies.py`)...
-* ... и импортируйте из него функцию `get_token_header`.
+* Начать в том же пакете, в котором находится этот модуль (файл `app/routers/items.py`) расположен в (каталоге `app/routers/`)...
+* перейти в родительский пакет (каталог `app/`)...
+* затем перейти в родительский пакет этого пакета (родительского пакета нет, `app` — верхний уровень 😱)...
+* и там найти модуль `dependencies` (файл `app/dependencies.py`)...
+* и импортировать из него функцию `get_token_header`.
-Это будет относиться к некоторому пакету, находящемуся на один уровень выше чем `app/` и содержащему свой собственный файл `__init__.py`. Но ничего такого у нас нет. Поэтому это приведет к ошибке в нашем примере. 🚨
+Это ссылалось бы на какой-то пакет выше `app/`, со своим файлом `__init__.py` и т.п. Но у нас такого нет. Поэтому это вызвало бы ошибку в нашем примере. 🚨
-Теперь вы знаете, как работает импорт в Python, и сможете использовать относительное импортирование в своих собственных приложениях любого уровня сложности. 🤓
+Но теперь вы знаете, как это работает, так что можете использовать относительные импорты в своих приложениях, независимо от того, насколько они сложные. 🤓
-### Добавление пользовательских тегов (`tags`), ответов (`responses`) и зависимостей (`dependencies`) { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
+### Добавление пользовательских `tags`, `responses` и `dependencies` { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
-Мы не будем добавлять префикс `/items` и список тегов `tags=["items"]` для каждого *эндпоинта*, т.к. мы уже их добавили с помощью `APIRouter`.
+Мы не добавляем префикс `/items` и `tags=["items"]` к каждой *операции пути*, потому что мы добавили их в `APIRouter`.
-Но помимо этого мы можем добавить новые теги для каждого отдельного *эндпоинта*, а также некоторые дополнительные ответы (`responses`), характерные для данного *эндпоинта*:
+Но мы всё равно можем добавить _ещё_ `tags`, которые будут применяться к конкретной *операции пути*, а также дополнительные `responses`, специфичные для этой *операции пути*:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *}
/// tip | Подсказка
-Последний *эндпоинт* будет иметь следующую комбинацию тегов: `["items", "custom"]`.
+Эта последняя операция пути будет иметь комбинацию тегов: `["items", "custom"]`.
-А также в его документации будут содержаться оба ответа: один для `404` и другой для `403`.
+И в документации у неё будут оба ответа: один для `404` и один для `403`.
///
@@ -293,29 +295,29 @@ from ...dependencies import get_token_header
Именно сюда вы импортируете и именно здесь вы используете класс `FastAPI`.
-Это основной файл вашего приложения, который объединяет всё в одно целое.
+Это основной файл вашего приложения, который связывает всё воедино.
-И теперь, когда большая часть логики приложения разделена на отдельные модули, основной файл `app/main.py` будет достаточно простым.
+И так как большая часть вашей логики теперь будет находиться в отдельных специфичных модулях, основной файл будет довольно простым.
### Импорт `FastAPI` { #import-fastapi }
-Вы импортируете и создаете класс `FastAPI` как обычно.
+Вы импортируете и создаёте класс `FastAPI` как обычно.
-Мы даже можем объявить [глобальные зависимости](dependencies/global-dependencies.md){.internal-link target=_blank}, которые будут объединены с зависимостями для каждого отдельного маршрутизатора:
+И мы даже можем объявить [глобальные зависимости](dependencies/global-dependencies.md){.internal-link target=_blank}, которые будут объединены с зависимостями для каждого `APIRouter`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[1,3,7] title["app/main.py"] *}
### Импорт `APIRouter` { #import-the-apirouter }
-Теперь мы импортируем другие суб-модули, содержащие `APIRouter`:
+Теперь мы импортируем другие подмодули, содержащие `APIRouter`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[4:5] title["app/main.py"] *}
-Так как файлы `app/routers/users.py` и `app/routers/items.py` являются суб-модулями одного и того же Python-пакета `app`, то мы сможем их импортировать, воспользовавшись операцией относительного импорта `.`.
+Так как файлы `app/routers/users.py` и `app/routers/items.py` являются подмодулями, входящими в один и тот же Python-пакет `app`, мы можем использовать одну точку `.` для импорта через «относительные импорты».
-### Как работает импорт? { #how-the-importing-works }
+### Как работает импорт { #how-the-importing-works }
-Данная строка кода:
+Этот фрагмент:
```Python
from .routers import items, users
@@ -323,15 +325,15 @@ from .routers import items, users
означает:
-* Начните с пакета, в котором содержится данный модуль (файл `app/main.py` содержится в каталоге `app/`)...
-* ... найдите суб-пакет `routers` (каталог `app/routers/`)...
-* ... и из него импортируйте суб-модули `items` (файл `app/routers/items.py`) и `users` (файл `app/routers/users.py`)...
+* Начать в том же пакете, в котором находится этот модуль (файл `app/main.py`) расположен в (каталоге `app/`)...
+* найти подпакет `routers` (каталог `app/routers/`)...
+* и импортировать из него подмодули `items` (файл `app/routers/items.py`) и `users` (файл `app/routers/users.py`)...
-В модуле `items` содержится переменная `router` (`items.router`), та самая, которую мы создали в файле `app/routers/items.py`, она является объектом класса `APIRouter`.
+В модуле `items` будет переменная `router` (`items.router`). Это та же самая, которую мы создали в файле `app/routers/items.py`, это объект `APIRouter`.
-И затем мы сделаем то же самое для модуля `users`.
+И затем мы делаем то же самое для модуля `users`.
-Мы также могли бы импортировать и другим методом:
+Мы также могли бы импортировать их так:
```Python
from app.routers import items, users
@@ -339,44 +341,44 @@ from app.routers import items, users
/// info | Примечание
-Первая версия является примером относительного импорта:
+Первая версия — это «относительный импорт»:
```Python
from .routers import items, users
```
-Вторая версия является примером абсолютного импорта:
+Вторая версия — это «абсолютный импорт»:
```Python
from app.routers import items, users
```
-Узнать больше о пакетах и модулях в Python вы можете из официальной документации Python о модулях
+Чтобы узнать больше о Python-пакетах и модулях, прочитайте официальную документацию Python о модулях.
///
-### Избегайте конфликтов имен { #avoid-name-collisions }
+### Избегайте конфликтов имён { #avoid-name-collisions }
-Вместо того чтобы импортировать только переменную `router`, мы импортируем непосредственно суб-модуль `items`.
+Мы импортируем подмодуль `items` напрямую, вместо того чтобы импортировать только его переменную `router`.
-Мы делаем это потому, что у нас есть ещё одна переменная `router` в суб-модуле `users`.
+Это потому, что у нас также есть другая переменная с именем `router` в подмодуле `users`.
-Если бы мы импортировали их одну за другой, как показано в примере:
+Если бы мы импортировали их одну за другой, как здесь:
```Python
from .routers.items import router
from .routers.users import router
```
-то переменная `router` из `users` переписал бы переменную `router` из `items`, и у нас не было бы возможности использовать их одновременно.
+то `router` из `users` перезаписал бы `router` из `items`, и мы не смогли бы использовать их одновременно.
-Поэтому, для того чтобы использовать обе эти переменные в одном файле, мы импортировали соответствующие суб-модули:
+Поэтому, чтобы иметь возможность использовать обе в одном файле, мы импортируем подмодули напрямую:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[5] title["app/main.py"] *}
-### Подключение маршрутизаторов (`APIRouter`) для `users` и для `items` { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
+### Подключение `APIRouter` для `users` и `items` { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
-Давайте подключим маршрутизаторы (`router`) из суб-модулей `users` и `items`:
+Теперь давайте подключим `router` из подмодулей `users` и `items`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[10:11] title["app/main.py"] *}
@@ -388,79 +390,78 @@ from .routers.users import router
///
-С помощью `app.include_router()` мы можем добавить каждый из маршрутизаторов (`APIRouter`) в основное приложение `FastAPI`.
+С помощью `app.include_router()` мы можем добавить каждый `APIRouter` в основное приложение `FastAPI`.
-Он подключит все маршруты заданного маршрутизатора к нашему приложению.
+Он включит все маршруты этого маршрутизатора как часть приложения.
/// note | Технические детали
-Фактически, внутри он создаст все *операции пути* для каждой операции пути объявленной в `APIRouter`.
+Фактически, внутри он создаст *операцию пути* для каждой *операции пути*, объявленной в `APIRouter`.
-И под капотом всё будет работать так, как будто бы мы имеем дело с одним файлом приложения.
+Так что под капотом всё будет работать так, как будто всё было одним приложением.
///
/// check | Заметка
-При подключении маршрутизаторов не стоит беспокоиться о производительности.
+При подключении маршрутизаторов не нужно беспокоиться о производительности.
-Операция подключения займёт микросекунды и понадобится только при запуске приложения.
+Это займёт микросекунды и произойдёт только при старте.
-Таким образом, это не повлияет на производительность. ⚡
+Так что это не повлияет на производительность. ⚡
///
-### Подключение `APIRouter` с пользовательскими префиксом (`prefix`), тегами (`tags`), ответами (`responses`), и зависимостями (`dependencies`) { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }
+### Подключение `APIRouter` с пользовательскими `prefix`, `tags`, `responses` и `dependencies` { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }
Теперь давайте представим, что ваша организация передала вам файл `app/internal/admin.py`.
-Он содержит `APIRouter` с некоторыми *эндпоитами* администрирования, которые ваша организация использует для нескольких проектов.
+Он содержит `APIRouter` с некоторыми административными *операциями пути*, которые ваша организация использует в нескольких проектах.
-В данном примере это сделать очень просто. Но давайте предположим, что поскольку файл используется для нескольких проектов,
-то мы не можем модифицировать его, добавляя префиксы (`prefix`), зависимости (`dependencies`), теги (`tags`), и т.д. непосредственно в `APIRouter`:
+Для этого примера всё будет очень просто. Но допустим, что поскольку он используется совместно с другими проектами в организации, мы не можем модифицировать его и добавить `prefix`, `dependencies`, `tags` и т.д. непосредственно в `APIRouter`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *}
-Но, несмотря на это, мы хотим использовать кастомный префикс (`prefix`) для подключенного маршрутизатора (`APIRouter`), в результате чего, каждая *операция пути* будет начинаться с `/admin`. Также мы хотим защитить наш маршрутизатор с помощью зависимостей, созданных для нашего проекта. И ещё мы хотим включить теги (`tags`) и ответы (`responses`).
+Но мы всё равно хотим задать пользовательский `prefix` при подключении `APIRouter`, чтобы все его *операции пути* начинались с `/admin`, хотим защитить его с помощью `dependencies`, которые у нас уже есть для этого проекта, и хотим включить `tags` и `responses`.
-Мы можем применить все вышеперечисленные настройки, не изменяя начальный `APIRouter`. Нам всего лишь нужно передать нужные параметры в `app.include_router()`.
+Мы можем объявить всё это, не изменяя исходный `APIRouter`, передав эти параметры в `app.include_router()`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[14:17] title["app/main.py"] *}
-Таким образом, оригинальный `APIRouter` не будет модифицирован, и мы сможем использовать файл `app/internal/admin.py` сразу в нескольких проектах организации.
+Таким образом исходный `APIRouter` не будет модифицирован, и мы сможем использовать файл `app/internal/admin.py` сразу в нескольких проектах организации.
-В результате, в нашем приложении каждый *эндпоинт* модуля `admin` будет иметь:
+В результате в нашем приложении каждая из *операций пути* из модуля `admin` будет иметь:
* Префикс `/admin`.
* Тег `admin`.
* Зависимость `get_token_header`.
* Ответ `418`. 🍵
-Это будет иметь место исключительно для `APIRouter` в нашем приложении, и не затронет любой другой код, использующий его.
+Но это повлияет только на этот `APIRouter` в нашем приложении, а не на любой другой код, который его использует.
-Например, другие проекты, могут использовать тот же самый `APIRouter` с другими методами аутентификации.
+Так что, например, другие проекты могут использовать тот же `APIRouter` с другим методом аутентификации.
-### Подключение отдельного *эндпоинта* { #include-a-path-operation }
+### Подключение *операции пути* { #include-a-path-operation }
-Мы также можем добавить *эндпоинт* непосредственно в основное приложение `FastAPI`.
+Мы также можем добавлять *операции пути* напрямую в приложение `FastAPI`.
-Здесь мы это делаем ... просто, чтобы показать, что это возможно 🤷:
+Здесь мы делаем это... просто чтобы показать, что можем 🤷:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *}
-и это будет работать корректно вместе с другими *эндпоинтами*, добавленными с помощью `app.include_router()`.
+и это будет работать корректно вместе со всеми другими *операциями пути*, добавленными через `app.include_router()`.
-/// info | Сложные технические детали
+/// info | Очень технические детали
-**Примечание**: это сложная техническая деталь, которую, скорее всего, **вы можете пропустить**.
+**Примечание**: это очень техническая деталь, которую, вероятно, можно **просто пропустить**.
---
-Маршрутизаторы (`APIRouter`) не "монтируются" по-отдельности и не изолируются от остального приложения.
+`APIRouter` не «монтируются», они не изолированы от остального приложения.
-Это происходит потому, что нужно включить их *эндпоинты* в OpenAPI схему и в интерфейс пользователя.
+Это потому, что мы хотим включить их *операции пути* в OpenAPI-схему и пользовательские интерфейсы.
-В силу того, что мы не можем их изолировать и "примонтировать" независимо от остальных, *эндпоинты* клонируются (пересоздаются) и не подключаются напрямую.
+Так как мы не можем просто изолировать их и «смонтировать» независимо от остального, *операции пути* «клонируются» (пересоздаются), а не включаются напрямую.
///
@@ -480,24 +481,24 @@ $ fastapi dev app/main.py
Откройте документацию по адресу http://127.0.0.1:8000/docs.
-Вы увидите автоматическую API документацию. Она включает в себя маршруты из суб-модулей, используя верные маршруты, префиксы и теги:
+Вы увидите автоматическую документацию API, включая пути из всех подмодулей, с использованием корректных путей (и префиксов) и корректных тегов:
-## Подключение существующего маршрута через новый префикс (`prefix`) { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
+## Подключение одного и того же маршрутизатора несколько раз с разными `prefix` { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
-Вы можете использовать `.include_router()` несколько раз с одним и тем же маршрутом, применив различные префиксы.
+Вы можете использовать `.include_router()` несколько раз с *одним и тем же* маршрутизатором, используя разные префиксы.
-Это может быть полезным, если нужно предоставить доступ к одному и тому же API через различные префиксы, например, `/api/v1` и `/api/latest`.
+Это может быть полезно, например, чтобы предоставить доступ к одному и тому же API с разными префиксами, например `/api/v1` и `/api/latest`.
-Это продвинутый способ, который вам может и не пригодится. Мы приводим его на случай, если вдруг вам это понадобится.
+Это продвинутое использование, которое вам может и не понадобиться, но оно есть на случай, если понадобится.
-## Включение одного маршрутизатора (`APIRouter`) в другой { #include-an-apirouter-in-another }
+## Подключение `APIRouter` в другой `APIRouter` { #include-an-apirouter-in-another }
-Точно так же, как вы включаете `APIRouter` в приложение `FastAPI`, вы можете включить `APIRouter` в другой `APIRouter`:
+Точно так же, как вы можете подключить `APIRouter` к приложению `FastAPI`, вы можете подключить `APIRouter` к другому `APIRouter`, используя:
```Python
router.include_router(other_router)
```
-Удостоверьтесь, что вы сделали это до того, как подключить маршрутизатор (`router`) к вашему `FastAPI` приложению, и *эндпоинты* маршрутизатора `other_router` были также подключены.
+Убедитесь, что вы сделали это до подключения `router` к приложению `FastAPI`, чтобы *операции пути* из `other_router` также были подключены.
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/body-updates.md b/docs/ru/docs/tutorial/body-updates.md
index 73f4e66c7..4a7adb255 100644
--- a/docs/ru/docs/tutorial/body-updates.md
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/body-updates.md
@@ -2,13 +2,13 @@
## Обновление с заменой при помощи `PUT` { #update-replacing-with-put }
-Для полного обновления элемента можно воспользоваться операцией HTTP `PUT`.
+Чтобы обновить элемент, вы можете использовать операцию HTTP `PUT`.
Вы можете использовать `jsonable_encoder`, чтобы преобразовать входные данные в данные, которые можно сохранить как JSON (например, в NoSQL-базе данных). Например, преобразование `datetime` в `str`.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}
-`PUT` используется для получения данных, которые должны полностью заменить существующие данные.
+`PUT` используется для получения данных, которые должны заменить существующие данные.
### Предупреждение о замене { #warning-about-replacing }
@@ -24,11 +24,11 @@
поскольку оно не включает уже сохраненный атрибут `"tax": 20.2`, входная модель примет значение по умолчанию `"tax": 10.5`.
-И данные будут сохранены с этим "новым" `tax`, равным `10,5`.
+И данные будут сохранены с этим «новым» `tax`, равным `10.5`.
## Частичное обновление с помощью `PATCH` { #partial-updates-with-patch }
-Также можно использовать HTTP `PATCH` операцию для *частичного* обновления данных.
+Также можно использовать операцию HTTP `PATCH` для *частичного* обновления данных.
Это означает, что можно передавать только те данные, которые необходимо обновить, оставляя остальные нетронутыми.
@@ -46,19 +46,13 @@
### Использование параметра `exclude_unset` в Pydantic { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }
-Если необходимо выполнить частичное обновление, то очень полезно использовать параметр `exclude_unset` в методе `.model_dump()` модели Pydantic.
+Если вы хотите получать частичные обновления, очень полезно использовать параметр `exclude_unset` в `.model_dump()` модели Pydantic.
Например, `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
-/// info | Информация
+В результате будет сгенерирован `dict`, содержащий только те данные, которые были заданы при создании модели `item`, без учета значений по умолчанию.
-В Pydantic v1 метод назывался `.dict()`, в Pydantic v2 он помечен как устаревший (но все еще поддерживается) и переименован в `.model_dump()`.
-
-Примеры здесь используют `.dict()` для совместимости с Pydantic v1, но если вы можете использовать Pydantic v2, лучше используйте `.model_dump()`.
-
-///
-
-В результате будет сгенерирован словарь, содержащий только те данные, которые были заданы при создании модели `item`, без учета значений по умолчанию. Затем вы можете использовать это для создания словаря только с теми данными, которые были установлены (отправлены в запросе), опуская значения по умолчанию:
+Затем вы можете использовать это для создания `dict` только с теми данными, которые были установлены (отправлены в запросе), опуская значения по умолчанию:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}
@@ -66,14 +60,6 @@
Теперь можно создать копию существующей модели, используя `.model_copy()`, и передать параметр `update` с `dict`, содержащим данные для обновления.
-/// info | Информация
-
-В Pydantic v1 метод назывался `.copy()`, в Pydantic v2 он помечен как устаревший (но все еще поддерживается) и переименован в `.model_copy()`.
-
-Примеры здесь используют `.copy()` для совместимости с Pydantic v1, но если вы можете использовать Pydantic v2, лучше используйте `.model_copy()`.
-
-///
-
Например, `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
@@ -84,9 +70,9 @@
* (Опционально) использовать `PATCH` вместо `PUT`.
* Извлечь сохранённые данные.
-* Поместить эти данные в Pydantic модель.
+* Поместить эти данные в Pydantic-модель.
* Сгенерировать `dict` без значений по умолчанию из входной модели (с использованием `exclude_unset`).
- * Таким образом, можно обновлять только те значения, которые действительно установлены пользователем, вместо того чтобы переопределять значения, уже сохраненные в модели по умолчанию.
+ * Таким образом, можно обновлять только те значения, которые действительно установлены пользователем, вместо того чтобы переопределять уже сохраненные значения значениями по умолчанию из вашей модели.
* Создать копию хранимой модели, обновив ее атрибуты полученными частичными обновлениями (с помощью параметра `update`).
* Преобразовать скопированную модель в то, что может быть сохранено в вашей БД (например, с помощью `jsonable_encoder`).
* Это сравнимо с повторным использованием метода модели `.model_dump()`, но при этом происходит проверка (и преобразование) значений в типы данных, которые могут быть преобразованы в JSON, например, `datetime` в `str`.
@@ -97,7 +83,7 @@
/// tip | Подсказка
-Эту же технику можно использовать и для операции HTTP `PUT`.
+На самом деле эту же технику можно использовать и для операции HTTP `PUT`.
Но в приведенном примере используется `PATCH`, поскольку он был создан именно для таких случаев использования.
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/body.md b/docs/ru/docs/tutorial/body.md
index b61f3e7a0..537d7ebc9 100644
--- a/docs/ru/docs/tutorial/body.md
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/body.md
@@ -32,9 +32,10 @@
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
+
Так же, как при объявлении параметров запроса: когда атрибут модели имеет значение по умолчанию, он не обязателен. Иначе он обязателен. Используйте `None`, чтобы сделать его просто необязательным.
-Например, модель выше описывает такой JSON "объект" (или Python `dict`):
+Например, модель выше описывает такой JSON "`object`" (или Python `dict`):
```JSON
{
@@ -45,7 +46,7 @@
}
```
-...так как `description` и `tax` являются необязательными (со значением по умолчанию `None`), такой JSON "объект" тоже будет корректным:
+...так как `description` и `tax` являются необязательными (со значением по умолчанию `None`), такой JSON "`object`" тоже будет корректным:
```JSON
{
@@ -73,7 +74,7 @@
* Передаст полученные данные в параметр `item`.
* Поскольку внутри функции вы объявили его с типом `Item`, у вас будет поддержка со стороны редактора кода (автозавершение и т. п.) для всех атрибутов и их типов.
* Сгенерирует определения JSON Schema для вашей модели; вы можете использовать их и в других местах, если это имеет смысл для вашего проекта.
-* Эти схемы будут частью сгенерированной схемы OpenAPI и будут использоваться автоматической документацией UIs.
+* Эти схемы будут частью сгенерированной схемы OpenAPI и будут использоваться автоматической документацией UIs.
## Автоматическая документация { #automatic-docs }
@@ -127,14 +128,6 @@ JSON Schema ваших моделей будет частью сгенериро
{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
-/// info | Информация
-
-В Pydantic v1 метод назывался `.dict()`, в Pydantic v2 он был помечен как устаревший (но всё ещё поддерживается) и переименован в `.model_dump()`.
-
-Примеры здесь используют `.dict()` для совместимости с Pydantic v1, но если вы можете использовать Pydantic v2, используйте `.model_dump()`.
-
-///
-
## Тело запроса + параметры пути { #request-body-path-parameters }
Вы можете одновременно объявить параметры пути и тело запроса.
@@ -143,6 +136,7 @@ JSON Schema ваших моделей будет частью сгенериро
{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}
+
## Тело запроса + параметры пути + параметры запроса { #request-body-path-query-parameters }
Вы также можете одновременно объявить параметры **тела**, **пути** и **запроса**.
@@ -153,7 +147,7 @@ JSON Schema ваших моделей будет частью сгенериро
Параметры функции будут распознаны следующим образом:
-* Если параметр также объявлен в **пути**, он будет использоваться как параметр пути.
+* Если параметр также объявлен в **пути**, он будет использоваться как path-параметр.
* Если параметр имеет **скалярный тип** (например, `int`, `float`, `str`, `bool` и т. п.), он будет интерпретирован как параметр **запроса**.
* Если параметр объявлен как тип **модели Pydantic**, он будет интерпретирован как **тело** запроса.
@@ -161,7 +155,7 @@ JSON Schema ваших моделей будет частью сгенериро
FastAPI понимает, что значение `q` не является обязательным из-за значения по умолчанию `= None`.
-Аннотации типов `str | None` (Python 3.10+) или `Union[str, None]` (Python 3.9+) не используются FastAPI для определения обязательности; он узнает, что параметр не обязателен, потому что у него есть значение по умолчанию `= None`.
+Аннотации типов `str | None` (Python 3.10+) или `Union` в `Union[str, None]` (Python 3.9+) не используются FastAPI для определения обязательности; он узнает, что параметр не обязателен, потому что у него есть значение по умолчанию `= None`.
Но добавление аннотаций типов позволит вашему редактору кода лучше вас поддерживать и обнаруживать ошибки.
@@ -169,4 +163,4 @@ FastAPI понимает, что значение `q` не является об
## Без Pydantic { #without-pydantic }
-Если вы не хотите использовать модели Pydantic, вы также можете использовать параметры **Body**. См. раздел документации [Тело — Несколько параметров: Единичные значения в теле](body-multiple-params.md#singular-values-in-body){.internal-link target=_blank}.
+Если вы не хотите использовать модели Pydantic, вы также можете использовать параметры **Body**. См. раздел документации [Тело запроса - Несколько параметров: Единичные значения в теле](body-multiple-params.md#singular-values-in-body){.internal-link target=_blank}.
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/extra-models.md b/docs/ru/docs/tutorial/extra-models.md
index 2f0ce4e33..03156f2b4 100644
--- a/docs/ru/docs/tutorial/extra-models.md
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/extra-models.md
@@ -22,21 +22,13 @@
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
-/// info | Информация
+### Про `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }
-В Pydantic v1 метод назывался `.dict()`, в Pydantic v2 он помечен как устаревший (но всё ещё поддерживается) и переименован в `.model_dump()`.
+#### `.model_dump()` из Pydantic { #pydantics-model-dump }
-В примерах здесь используется `.dict()` для совместимости с Pydantic v1, но если вы используете Pydantic v2, следует использовать `.model_dump()`.
+`user_in` — это Pydantic-модель класса `UserIn`.
-///
-
-### Про `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict }
-
-#### `.dict()` из Pydantic { #pydantics-dict }
-
-`user_in` - это Pydantic-модель класса `UserIn`.
-
-У Pydantic-моделей есть метод `.dict()`, который возвращает `dict` с данными модели.
+У Pydantic-моделей есть метод `.model_dump()`, который возвращает `dict` с данными модели.
Поэтому, если мы создадим Pydantic-объект `user_in` таким способом:
@@ -47,10 +39,10 @@ user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com
и затем вызовем:
```Python
-user_dict = user_in.dict()
+user_dict = user_in.model_dump()
```
-то теперь у нас есть `dict` с данными модели в переменной `user_dict` (это `dict` вместо объекта Pydantic-модели).
+то теперь у нас есть `dict` с данными в переменной `user_dict` (это `dict` вместо объекта Pydantic-модели).
И если мы вызовем:
@@ -58,7 +50,7 @@ user_dict = user_in.dict()
print(user_dict)
```
-мы можем получить `dict` с такими данными:
+мы получим Python `dict` с:
```Python
{
@@ -71,7 +63,7 @@ print(user_dict)
#### Распаковка `dict` { #unpacking-a-dict }
-Если мы возьмём `dict` наподобие `user_dict` и передадим его в функцию (или класс), используя `**user_dict`, Python распакует его. Он передаст ключи и значения `user_dict` напрямую как аргументы типа ключ-значение.
+Если мы возьмём `dict` наподобие `user_dict` и передадим его в функцию (или класс), используя `**user_dict`, Python его "распакует". Он передаст ключи и значения `user_dict` напрямую как аргументы типа ключ-значение.
Поэтому, продолжая описанный выше пример с `user_dict`, написание такого кода:
@@ -79,7 +71,7 @@ print(user_dict)
UserInDB(**user_dict)
```
-Будет работать так же, как примерно такой код:
+будет эквивалентно:
```Python
UserInDB(
@@ -90,7 +82,7 @@ UserInDB(
)
```
-Или, если для большей точности мы напрямую используем `user_dict` с любым потенциальным содержимым, то этот пример будет выглядеть так:
+Или, более точно, если использовать `user_dict` напрямую, с любым содержимым, которое он может иметь в будущем:
```Python
UserInDB(
@@ -101,22 +93,22 @@ UserInDB(
)
```
-#### Pydantic-модель из содержимого другой модели { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
+#### Pydantic-модель из содержимого другой { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
-Как в примере выше мы получили `user_dict` из `user_in.dict()`, этот код:
+Как в примере выше мы получили `user_dict` из `user_in.model_dump()`, этот код:
```Python
-user_dict = user_in.dict()
+user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```
будет равнозначен такому:
```Python
-UserInDB(**user_in.dict())
+UserInDB(**user_in.model_dump())
```
-...потому что `user_in.dict()` - это `dict`, и затем мы указываем, чтобы Python его "распаковал", когда передаём его в `UserInDB` и ставим перед ним `**`.
+...потому что `user_in.model_dump()` — это `dict`, и затем мы указываем, чтобы Python его "распаковал", когда передаём его в `UserInDB` с префиксом `**`.
Таким образом мы получаем Pydantic-модель на основе данных из другой Pydantic-модели.
@@ -125,10 +117,10 @@ UserInDB(**user_in.dict())
И затем, если мы добавим дополнительный именованный аргумент `hashed_password=hashed_password` как здесь:
```Python
-UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password)
+UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```
-... то мы получим что-то подобное:
+...то в итоге получится что-то подобное:
```Python
UserInDB(
@@ -142,13 +134,13 @@ UserInDB(
/// warning | Предупреждение
-Вспомогательные функции `fake_password_hasher` и `fake_save_user` используются только для демонстрации возможного потока данных и, конечно, не обеспечивают настоящую безопасность.
+Вспомогательные дополнительные функции `fake_password_hasher` и `fake_save_user` используются только для демонстрации возможного потока данных и, конечно, не обеспечивают настоящую безопасность.
///
## Сократите дублирование { #reduce-duplication }
-Сокращение дублирования кода - это одна из главных идей **FastAPI**.
+Сокращение дублирования кода — это одна из главных идей **FastAPI**.
Поскольку дублирование кода повышает риск появления багов, проблем с безопасностью, проблем десинхронизации кода (когда вы обновляете код в одном месте, но не обновляете в другом), и т.д.
@@ -166,7 +158,7 @@ UserInDB(
## `Union` или `anyOf` { #union-or-anyof }
-Вы можете определить ответ как `Union` из двух или более типов. Это означает, что ответ должен соответствовать одному из них.
+Вы можете объявить HTTP-ответ как `Union` из двух или более типов. Это означает, что HTTP-ответ может быть любым из них.
Он будет определён в OpenAPI как `anyOf`.
@@ -174,7 +166,7 @@ UserInDB(
/// note | Примечание
-При объявлении `Union`, сначала указывайте наиболее детальные типы, затем менее детальные. В примере ниже более детальный `PlaneItem` стоит перед `CarItem` в `Union[PlaneItem, CarItem]`.
+При объявлении `Union` сначала указывайте наиболее специфичный тип, затем менее специфичный. В примере ниже более специфичный `PlaneItem` стоит перед `CarItem` в `Union[PlaneItem, CarItem]`.
///
@@ -192,19 +184,19 @@ UserInDB(
some_variable: PlaneItem | CarItem
```
-Но если мы помещаем его в `response_model=PlaneItem | CarItem` мы получим ошибку, потому что Python попытается произвести **некорректную операцию** между `PlaneItem` и `CarItem` вместо того, чтобы интерпретировать это как аннотацию типа.
+Но если мы поместим это в присваивание `response_model=PlaneItem | CarItem`, мы получим ошибку, потому что Python попытается произвести **некорректную операцию** между `PlaneItem` и `CarItem` вместо того, чтобы интерпретировать это как аннотацию типа.
## Список моделей { #list-of-models }
-Таким же образом вы можете определять ответы как списки объектов.
+Таким же образом вы можете объявлять HTTP-ответы, возвращающие списки объектов.
-Для этого используйте `typing.List` из стандартной библиотеки Python (или просто `list` в Python 3.9 и выше):
+Для этого используйте стандартный `typing.List` в Python (или просто `list` в Python 3.9 и выше):
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}
## Ответ с произвольным `dict` { #response-with-arbitrary-dict }
-Вы также можете определить ответ, используя произвольный одноуровневый `dict` и определяя только типы ключей и значений без использования Pydantic-моделей.
+Вы также можете объявить HTTP-ответ, используя обычный произвольный `dict`, объявив только тип ключей и значений, без использования Pydantic-модели.
Это полезно, если вы заранее не знаете корректных названий полей/атрибутов (которые будут нужны при использовании Pydantic-модели).
@@ -214,6 +206,6 @@ some_variable: PlaneItem | CarItem
## Резюме { #recap }
-Используйте несколько Pydantic-моделей и свободно применяйте наследование для каждой из них.
+Используйте несколько Pydantic-моделей и свободно применяйте наследование для каждого случая.
-Вам не обязательно иметь единственную модель данных для каждой сущности, если эта сущность должна иметь возможность быть в разных "состояниях". Как в случае с "сущностью" пользователя, у которого есть состояния с полями `password`, `password_hash` и без пароля.
+Вам не обязательно иметь единственную модель данных для каждой сущности, если эта сущность должна иметь возможность быть в разных "состояниях". Как в случае с "сущностью" пользователя, у которого есть состояние, включающее `password`, `password_hash` и отсутствие пароля.
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/query-params-str-validations.md b/docs/ru/docs/tutorial/query-params-str-validations.md
index 3a4ecc37d..2bc2fb22c 100644
--- a/docs/ru/docs/tutorial/query-params-str-validations.md
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/query-params-str-validations.md
@@ -8,7 +8,7 @@
Query-параметр `q` имеет тип `str | None`, это означает, что он имеет тип `str`, но также может быть `None`. Значение по умолчанию действительно `None`, поэтому FastAPI будет знать, что он не обязателен.
-/// note | Технические детали
+/// note | Примечание
FastAPI поймёт, что значение `q` не обязательно, из‑за значения по умолчанию `= None`.
@@ -177,7 +177,7 @@ q: str = Query(default="rick")
**Значение по умолчанию** у **параметра функции** — это **настоящее значение по умолчанию**, что более интуитивно для Python. 😌
-Вы можете **вызвать** эту же функцию в **других местах** без FastAPI, и она будет **работать как ожидается**. Если есть **обязательный** параметр (без значения по умолчанию), ваш **редактор кода** сообщит об ошибке, **Python** тоже пожалуется, если вы запустите её без передачи обязательного параметра.
+Вы можете **вызвать** эту же функцию в **других местах** без FastAPI, и она будет **работать как ожидается**. Если есть **обязательный** параметр (без значения по умолчанию), ваш **редактор** сообщит об ошибке, **Python** тоже пожалуется, если вы запустите её без передачи обязательного параметра.
Если вы не используете `Annotated`, а применяете **(устаревший) стиль со значением по умолчанию**, то при вызове этой функции без FastAPI в **других местах** вам нужно **помнить** о том, что надо передать аргументы, чтобы всё работало корректно, иначе значения будут не такими, как вы ожидаете (например, вместо `str` будет `QueryInfo` или что-то подобное). И ни редактор, ни Python не будут ругаться при самом вызове функции — ошибка проявится лишь при операциях внутри.
@@ -191,7 +191,7 @@ q: str = Query(default="rick")
## Регулярные выражения { #add-regular-expressions }
-Вы можете определить регулярное выражение `pattern`, которому должен соответствовать параметр:
+Вы можете определить регулярное выражение `pattern`, которому должен соответствовать параметр:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_an_py310.py hl[11] *}
@@ -205,20 +205,6 @@ q: str = Query(default="rick")
Теперь вы знаете, что когда они понадобятся, вы сможете использовать их в **FastAPI**.
-### `regex` из Pydantic v1 вместо `pattern` { #pydantic-v1-regex-instead-of-pattern }
-
-До Pydantic версии 2 и до FastAPI 0.100.0 этот параметр назывался `regex`, а не `pattern`, но сейчас он устарел.
-
-Вы всё ещё можете встретить такой код:
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_regex_an_py310.py hl[11] *}
-
-////
-
-Имейте в виду, что это устарело, и код следует обновить на использование нового параметра `pattern`. 🤓
-
## Значения по умолчанию { #default-values }
Конечно, можно использовать и другие значения по умолчанию, не только `None`.
@@ -279,7 +265,7 @@ q: Annotated[str | None, Query(min_length=3)] = None
http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar
```
-вы получите множественные значения query-параметра `q` (`foo` и `bar`) в виде Python-`list` внутри вашей *функции обработки пути*, в *параметре функции* `q`.
+вы получите множественные значения *query-параметров* `q` (`foo` и `bar`) в виде Python-`list` внутри вашей *функции-обработчика пути*, в *параметре функции* `q`.
Таким образом, ответ на этот URL будет:
@@ -331,7 +317,7 @@ http://localhost:8000/items/
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py39.py hl[9] *}
-/// note | Технические детали
+/// note | Примечание
Имейте в виду, что в этом случае FastAPI не будет проверять содержимое списка.
@@ -345,7 +331,7 @@ http://localhost:8000/items/
Эта информация будет включена в сгенерированную OpenAPI-схему и использована интерфейсами документации и внешними инструментами.
-/// note | Технические детали
+/// note | Примечание
Помните, что разные инструменты могут иметь разный уровень поддержки OpenAPI.
@@ -415,7 +401,7 @@ http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
///
-Например, эта кастомная проверка убеждается, что ID элемента начинается с `isbn-` для номера книги ISBN или с `imdb-` для ID URL фильма на IMDB:
+Например, эта кастомная проверка убеждается, что ID элемента начинается с `isbn-` для номера книги ISBN или с `imdb-` для ID URL фильма на IMDB:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
@@ -455,7 +441,7 @@ http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
Затем с `random.choice()` можно получить **случайное значение** из списка — то есть кортеж вида `(id, name)`. Это будет что‑то вроде `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")`.
-После этого мы **распаковываем** эти два значения кортежа в переменные `id` и `name`.
+После этого мы **присваиваем эти два значения** кортежа переменным `id` и `name`.
Так что, если пользователь не передал ID элемента, он всё равно получит случайную рекомендацию.
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/response-model.md b/docs/ru/docs/tutorial/response-model.md
index 07308c1db..22a811cd5 100644
--- a/docs/ru/docs/tutorial/response-model.md
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/response-model.md
@@ -6,11 +6,11 @@
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}
-FastAPI будет использовать этот тип ответа для:
+FastAPI будет использовать этот возвращаемый тип, чтобы:
-* **Валидации** возвращаемых данных.
- * Если данные невалидны (например, отсутствует поле), это означает, что код *вашего* приложения работает некорректно и возвращает не то, что должен. В таком случае будет возвращена ошибка сервера вместо неправильных данных. Так вы и ваши клиенты можете быть уверены, что получите ожидаемые данные и ожидаемую структуру.
-* Добавления **JSON Schema** для ответа в OpenAPI *операции пути*.
+* **Валидировать** возвращаемые данные.
+ * Если данные невалидны (например, отсутствует поле), это означает, что код *вашего* приложения работает некорректно и возвращает не то, что должен. В таком случае будет возвращена ошибка сервера вместо неправильных данных. Так вы и ваши клиенты можете быть уверены, что получите ожидаемые данные и ожидаемую структуру данных.
+* Добавить **JSON Schema** для ответа в OpenAPI *операции пути*.
* Это будет использовано **автоматической документацией**.
* Это также будет использовано инструментами автоматической генерации клиентского кода.
@@ -23,7 +23,7 @@ FastAPI будет использовать этот тип ответа для:
Бывают случаи, когда вам нужно или хочется возвращать данные, которые не в точности соответствуют объявленному типу.
-Например, вы можете хотеть **возвращать словарь (dict)** или объект из базы данных, но **объявить его как Pydantic-модель**. Тогда Pydantic-модель выполнит документирование данных, валидацию и т.п. для объекта, который вы вернули (например, словаря или объекта из базы данных).
+Например, вы можете хотеть **возвращать словарь** или объект из базы данных, но **объявить его как Pydantic-модель**. Тогда Pydantic-модель выполнит документирование данных, валидацию и т.п. для объекта, который вы вернули (например, словаря или объекта из базы данных).
Если вы добавите аннотацию возвращаемого типа, инструменты и редакторы кода начнут жаловаться (и будут правы), что функция возвращает тип (например, dict), отличный от объявленного (например, Pydantic-модель).
@@ -47,13 +47,13 @@ FastAPI будет использовать этот тип ответа для:
`response_model` принимает тот же тип, что вы бы объявили для поля Pydantic-модели, то есть это может быть одна Pydantic-модель, а может быть, например, `list` Pydantic-моделей, как `List[Item]`.
-FastAPI будет использовать `response_model` для документации, валидации и т. п., а также для **конвертации и фильтрации выходных данных** к объявленному типу.
+FastAPI будет использовать этот `response_model` для документирования, валидации данных и т.п., а также для **конвертации и фильтрации выходных данных** к объявленному типу.
/// tip | Совет
-Если у вас в редакторе кода, mypy и т. п. включены строгие проверки типов, вы можете объявить возвращаемый тип функции как `Any`.
+Если у вас в редакторе кода, mypy и т.п. включены строгие проверки типов, вы можете объявить возвращаемый тип функции как `Any`.
-Так вы сообщите редактору, что намеренно возвращаете что угодно. Но FastAPI всё равно выполнит документацию данных, валидацию, фильтрацию и т.д. с помощью `response_model`.
+Так вы сообщите редактору, что намеренно возвращаете что угодно. Но FastAPI всё равно выполнит документирование, валидацию, фильтрацию данных и т.д. с помощью `response_model`.
///
@@ -61,7 +61,7 @@ FastAPI будет использовать `response_model` для докуме
Если вы объявите и возвращаемый тип, и `response_model`, приоритет будет у `response_model`, именно его использует FastAPI.
-Так вы можете добавить корректные аннотации типов к своим функциям, даже если фактически возвращаете тип, отличный от модели ответа, чтобы ими пользовались редактор и инструменты вроде mypy. И при этом FastAPI продолжит выполнять валидацию данных, документацию и т.д. с использованием `response_model`.
+Так вы можете добавить корректные аннотации типов к своим функциям, даже если фактически возвращаете тип, отличный от модели ответа, чтобы ими пользовались редактор кода и инструменты вроде mypy. И при этом FastAPI продолжит выполнять валидацию данных, документацию и т.д. с использованием `response_model`.
Вы также можете указать `response_model=None`, чтобы отключить создание модели ответа для данной *операции пути*. Это может понадобиться, если вы добавляете аннотации типов для вещей, не являющихся валидными полями Pydantic. Пример вы увидите ниже.
@@ -75,7 +75,7 @@ FastAPI будет использовать `response_model` для докуме
Чтобы использовать `EmailStr`, сначала установите `email-validator`.
-Создайте [виртуальное окружение](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, активируйте его и затем установите пакет, например:
+Убедитесь, что вы создали [виртуальное окружение](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, активировали его, а затем установите пакет, например:
```console
$ pip install email-validator
@@ -105,7 +105,7 @@ $ pip install "pydantic[email]"
///
-## Добавить модель для ответа { #add-an-output-model }
+## Добавить выходную модель { #add-an-output-model }
Вместо этого мы можем создать входную модель с паролем в открытом виде и выходную модель без него:
@@ -123,7 +123,7 @@ $ pip install "pydantic[email]"
### `response_model` или возвращаемый тип { #response-model-or-return-type }
-В этом случае, поскольку две модели различаются, если бы мы аннотировали возвращаемый тип функции как `UserOut`, редактор и инструменты пожаловались бы, что мы возвращаем неверный тип, так как это разные классы.
+В этом случае, поскольку две модели различаются, если бы мы аннотировали возвращаемый тип функции как `UserOut`, редактор кода и инструменты пожаловались бы, что мы возвращаем неверный тип, так как это разные классы.
Поэтому в этом примере мы должны объявить тип ответа в параметре `response_model`.
@@ -135,33 +135,33 @@ $ pip install "pydantic[email]"
Мы хотим, чтобы FastAPI продолжал **фильтровать** данные с помощью модели ответа. Так что, даже если функция возвращает больше данных, в ответ будут включены только поля, объявленные в модели ответа.
-В предыдущем примере, поскольку классы были разными, нам пришлось использовать параметр `response_model`. Но это также означает, что мы теряем поддержку от редактора и инструментов, проверяющих возвращаемый тип функции.
+В предыдущем примере, поскольку классы были разными, нам пришлось использовать параметр `response_model`. Но это также означает, что мы теряем поддержку от редактора кода и инструментов, проверяющих возвращаемый тип функции.
Однако в большинстве таких случаев нам нужно лишь **отфильтровать/убрать** некоторые данные, как в этом примере.
-И в этих случаях мы можем использовать классы и наследование, чтобы воспользоваться **аннотациями типов** функций для лучшей поддержки в редакторе и инструментах и при этом получить **фильтрацию данных** от FastAPI.
+И в этих случаях мы можем использовать классы и наследование, чтобы воспользоваться **аннотациями типов** функций для лучшей поддержки в редакторе кода и инструментах и при этом получить **фильтрацию данных** от FastAPI.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_01_py310.py hl[7:10,13:14,18] *}
-Так мы получаем поддержку инструментов (редакторы, mypy) — код корректен с точки зрения типов — и одновременно получаем фильтрацию данных от FastAPI.
+Так мы получаем поддержку инструментов — редакторов кода и mypy, так как этот код корректен с точки зрения типов — и одновременно получаем фильтрацию данных от FastAPI.
Как это работает? Давайте разберёмся. 🤓
### Аннотации типов и инструменты { #type-annotations-and-tooling }
-Сначала посмотрим, как это увидят редакторы, mypy и другие инструменты.
+Сначала посмотрим, как это увидят редактор кода, mypy и другие инструменты.
-`BaseUser` содержит базовые поля. Затем `UserIn` наследуется от `BaseUser` и добавляет поле `password`, то есть он включает все поля обеих моделей.
+`BaseUser` содержит базовые поля. Затем `UserIn` наследуется от `BaseUser` и добавляет поле `password`, то есть он будет включать все поля обеих моделей.
Мы аннотируем возвращаемый тип функции как `BaseUser`, но фактически возвращаем экземпляр `UserIn`.
-Редактор, mypy и другие инструменты не будут возражать, потому что с точки зрения типов `UserIn` — подкласс `BaseUser`, что означает, что это *валидный* тип везде, где ожидается что-то, являющееся `BaseUser`.
+Редактор кода, mypy и другие инструменты не будут возражать, потому что с точки зрения типов `UserIn` — подкласс `BaseUser`, что означает, что это *валидный* тип везде, где ожидается что-то, являющееся `BaseUser`.
### Фильтрация данных FastAPI { #fastapi-data-filtering }
-Теперь, для FastAPI: он увидит возвращаемый тип и убедится, что то, что вы возвращаете, включает **только** поля, объявленные в этом типе.
+Теперь для FastAPI: он увидит возвращаемый тип и убедится, что то, что вы возвращаете, включает **только** поля, объявленные в этом типе.
-FastAPI делает несколько вещей внутри вместе с Pydantic, чтобы гарантировать, что те же правила наследования классов не используются для фильтрации возвращаемых данных, иначе вы могли бы вернуть гораздо больше данных, чем ожидали.
+FastAPI делает несколько вещей внутри вместе с Pydantic, чтобы гарантировать, что те же правила наследования классов не используются для фильтрации возвращаемых данных, иначе вы могли бы в итоге вернуть намного больше данных, чем ожидали.
Таким образом вы получаете лучшее из обоих миров: аннотации типов с **поддержкой инструментов** и **фильтрацию данных**.
@@ -171,17 +171,17 @@ FastAPI делает несколько вещей внутри вместе с
-И обе модели используются в интерактивной документации API:
+И обе модели будут использоваться в интерактивной документации API:
## Другие аннотации возвращаемых типов { #other-return-type-annotations }
-Бывают случаи, когда вы возвращаете что-то, что не является валидным полем Pydantic, и аннотируете это в функции только ради поддержки инструментов (редактор, mypy и т. д.).
+Бывают случаи, когда вы возвращаете что-то, что не является валидным полем Pydantic, и аннотируете это в функции только ради поддержки инструментов (редактор кода, mypy и т.д.).
### Возврат Response напрямую { #return-a-response-directly }
-Самый распространённый случай — [возвращать Response напрямую, как описано далее в разделах для продвинутых](../advanced/response-directly.md){.internal-link target=_blank}.
+Самый распространённый случай — [возвращать Response напрямую, как описано далее в разделах документации для продвинутых](../advanced/response-directly.md){.internal-link target=_blank}.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02_py39.py hl[8,10:11] *}
@@ -195,7 +195,7 @@ FastAPI делает несколько вещей внутри вместе с
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_03_py39.py hl[8:9] *}
-Это тоже сработает, так как `RedirectResponse` — подкласс `Response`, и FastAPI автоматически обработает этот случай.
+Это тоже сработает, так как `RedirectResponse` — подкласс `Response`, и FastAPI автоматически обработает этот простой случай.
### Некорректные аннотации возвращаемых типов { #invalid-return-type-annotations }
@@ -209,15 +209,15 @@ FastAPI делает несколько вещей внутри вместе с
### Отключить модель ответа { #disable-response-model }
-Продолжая пример выше, вы можете не хотеть использовать стандартную валидацию данных, документацию, фильтрацию и т.д., выполняемые FastAPI.
+Продолжая пример выше, вы можете не хотеть использовать стандартные валидацию данных, документирование, фильтрацию и т.п., выполняемые FastAPI.
-Но при этом вы можете хотеть сохранить аннотацию возвращаемого типа в функции, чтобы пользоваться поддержкой инструментов (редакторы, проверки типов вроде mypy).
+Но при этом вы можете хотеть сохранить аннотацию возвращаемого типа в функции, чтобы пользоваться поддержкой инструментов вроде редакторов кода и инструментов проверки типов (например, mypy).
В этом случае вы можете отключить генерацию модели ответа, установив `response_model=None`:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_05_py310.py hl[7] *}
-Так FastAPI пропустит генерацию модели ответа, и вы сможете использовать любые аннотации возвращаемых типов, не влияя на ваше приложение FastAPI. 🤓
+Так FastAPI пропустит генерацию модели ответа, и вы сможете использовать любые аннотации возвращаемых типов, которые вам нужны, без влияния на ваше приложение FastAPI. 🤓
## Параметры кодирования модели ответа { #response-model-encoding-parameters }
@@ -252,20 +252,6 @@ FastAPI делает несколько вещей внутри вместе с
/// info | Информация
-В Pydantic v1 метод назывался `.dict()`, в Pydantic v2 он был помечен как устаревший (но всё ещё поддерживается) и переименован в `.model_dump()`.
-
-Примеры здесь используют `.dict()` для совместимости с Pydantic v1, но если вы используете Pydantic v2, применяйте `.model_dump()`.
-
-///
-
-/// info | Информация
-
-FastAPI использует метод `.dict()` у Pydantic-моделей с параметром `exclude_unset`, чтобы добиться такого поведения.
-
-///
-
-/// info | Информация
-
Вы также можете использовать:
* `response_model_exclude_defaults=True`
@@ -312,7 +298,7 @@ FastAPI достаточно умен (на самом деле, это Pydantic
Обратите внимание, что значения по умолчанию могут быть любыми, не только `None`.
-Это может быть список (`[]`), число с плавающей точкой `10.5` и т. д.
+Это может быть список (`[]`), число с плавающей точкой `10.5` и т.д.
///
@@ -346,7 +332,7 @@ FastAPI достаточно умен (на самом деле, это Pydantic
#### Использование `list` вместо `set` { #using-lists-instead-of-sets }
-Если вы забыли использовать `set` и применили `list` или `tuple`, FastAPI всё равно преобразует это в `set`, и всё будет работать корректно:
+Если вы забыли использовать `set` и применили `list` или `tuple` вместо него, FastAPI всё равно преобразует это в `set`, и всё будет работать корректно:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}
diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/schema-extra-example.md b/docs/ru/docs/tutorial/schema-extra-example.md
index 5891f0d12..e4a97c880 100644
--- a/docs/ru/docs/tutorial/schema-extra-example.md
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/schema-extra-example.md
@@ -8,36 +8,14 @@
Вы можете объявить `examples` для модели Pydantic, которые будут добавлены в сгенерированную JSON Schema.
-//// 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] *}
-
-////
-
Эта дополнительная информация будет добавлена как есть в выходную **JSON Schema** этой модели и будет использоваться в документации API.
-//// tab | Pydantic v2
-
-В Pydantic версии 2 вы будете использовать атрибут `model_config`, который принимает `dict`, как описано в Документации Pydantic: Конфигурация.
+Вы можете использовать атрибут `model_config`, который принимает `dict`, как описано в Документации Pydantic: Конфигурация.
Вы можете задать `"json_schema_extra"` с `dict`, содержащим любые дополнительные данные, которые вы хотите видеть в сгенерированной JSON Schema, включая `examples`.
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-В Pydantic версии 1 вы будете использовать внутренний класс `Config` и `schema_extra`, как описано в Документации Pydantic: Настройка схемы.
-
-Вы можете задать `schema_extra` со `dict`, содержащим любые дополнительные данные, которые вы хотите видеть в сгенерированной JSON Schema, включая `examples`.
-
-////
-
/// tip | Подсказка
Вы можете использовать тот же приём, чтобы расширить JSON Schema и добавить свою собственную дополнительную информацию.
@@ -124,7 +102,7 @@ OpenAPI 3.1.0 (используется начиная с FastAPI 0.99.0) доб
Ключи `dict` идентифицируют каждый пример, а каждое значение — это ещё один `dict`.
-Каждый конкретный пример‑`dict` в `examples` может содержать:
+Каждый конкретный пример `dict` в `examples` может содержать:
* `summary`: Краткое описание примера.
* `description`: Подробное описание, которое может содержать текст в Markdown.
@@ -135,7 +113,7 @@ OpenAPI 3.1.0 (используется начиная с FastAPI 0.99.0) доб
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *}
-### OpenAPI-примеры в UI документации { #openapi-examples-in-the-docs-ui }
+### OpenAPI-примеры в UI документации { #openapi-examples-in-the-docs-ui }
С `openapi_examples`, добавленным в `Body()`, страница `/docs` будет выглядеть так:
@@ -213,7 +191,7 @@ OpenAPI также добавила поля `example` и `examples` в друг
### Swagger UI и специфичные для OpenAPI `examples` { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples }
-Раньше, поскольку Swagger UI не поддерживал несколько примеров JSON Schema (по состоянию на 2023-08-26), у пользователей не было способа показать несколько примеров в документации.
+Теперь, поскольку Swagger UI не поддерживал несколько примеров JSON Schema (по состоянию на 2023-08-26), у пользователей не было способа показать несколько примеров в документации.
Чтобы решить это, FastAPI `0.103.0` **добавил поддержку** объявления того же старого, **специфичного для OpenAPI**, поля `examples` с новым параметром `openapi_examples`. 🤓
diff --git a/docs/ru/llm-prompt.md b/docs/ru/llm-prompt.md
index 6a437bdd1..9131a5d3b 100644
--- a/docs/ru/llm-prompt.md
+++ b/docs/ru/llm-prompt.md
@@ -90,5 +90,12 @@ For the following technical terms, use these specific translations to ensure con
* serve (meaning providing access to something): «отдавать» (or `предоставлять доступ к`)
* recap (noun): резюме
* utility function: вспомогательная функция
+* fast to code: позволяет быстро писать код
+* Tutorial - User Guide: Учебник - Руководство пользователя
+* submodule: подмодуль
+* subpackage: подпакет
+* router: роутер
+* building, deploying, accessing (when describing features of FastAPI Cloud): созданиe образа, развертывание и доступ
+* type checker tool: инструмент проверки типов
Do not add whitespace in `т.д.`, `т.п.`.