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Irfanuddin Shafi Ahmed 10 months ago
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c658dd4e95
No known key found for this signature in database GPG Key ID: B5690EEEBB952194
  1. 4
      .github/workflows/issue-manager.yml
  2. 4
      .github/workflows/label-approved.yml
  3. 1
      .github/workflows/smokeshow.yml
  4. 3
      docs/en/data/members.yml
  5. 16
      docs/en/docs/release-notes.md
  6. 55
      docs/pt/docs/advanced/response-cookies.md
  7. 414
      docs/pt/docs/deployment.md
  8. 379
      docs/pt/docs/python-types.md
  9. 204
      docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md
  10. 197
      docs/pt/docs/tutorial/query-param-models.md
  11. 297
      docs/ru/docs/environment-variables.md
  12. 3
      docs/zh-hant/docs/about/index.md
  13. 17
      docs/zh-hant/docs/deployment/cloud.md
  14. 3
      docs/zh-hant/docs/resources/index.md
  15. 60
      scripts/label_approved.py

4
.github/workflows/issue-manager.yml

@ -39,5 +39,9 @@ jobs:
"waiting": {
"delay": 2628000,
"message": "As this PR has been waiting for the original user for a while but seems to be inactive, it's now going to be closed. But if there's anyone interested, feel free to create a new PR."
},
"invalid": {
"delay": 0,
"message": "This was marked as invalid and will be closed now. If this is an error, please provide additional details."
}
}

4
.github/workflows/label-approved.yml

@ -20,7 +20,9 @@ jobs:
env:
GITHUB_CONTEXT: ${{ toJson(github) }}
run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
- uses: docker://tiangolo/label-approved:0.0.4
- uses: actions/checkout@v4
- name: Set up Python
uses: actions/setup-python@v5
with:
python-version: "3.11"
- name: Setup uv

1
.github/workflows/smokeshow.yml

@ -21,6 +21,7 @@ jobs:
env:
GITHUB_CONTEXT: ${{ toJson(github) }}
run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
- uses: actions/checkout@v4
- uses: actions/setup-python@v5
with:
python-version: '3.9'

3
docs/en/data/members.yml

@ -11,6 +11,9 @@ members:
- login: svlandeg
avatar_url: https://avatars.githubusercontent.com/u/8796347
url: https://github.com/svlandeg
- login: YuriiMotov
avatar_url: https://avatars.githubusercontent.com/u/109919500
url: https://github.com/YuriiMotov
- login: estebanx64
avatar_url: https://avatars.githubusercontent.com/u/10840422
url: https://github.com/estebanx64

16
docs/en/docs/release-notes.md

@ -7,8 +7,24 @@ hide:
## Latest Changes
### Translations
* 🌐 Add Traditional Chinese translation for `docs/zh-hant/docs/deployment/cloud.md`. PR [#12440](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12440) by [@codingjenny](https://github.com/codingjenny).
* 🌐 Update Portuguese translation for `docs/pt/docs/python-types.md`. PR [#12428](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12428) by [@ceb10n](https://github.com/ceb10n).
* 🌐 Add Russian translation for `docs/ru/docs/environment-variables.md`. PR [#12436](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12436) by [@wisderfin](https://github.com/wisderfin).
* 🌐 Add Traditional Chinese translation for `docs/zh-hant/docs/resources/index.md`. PR [#12443](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12443) by [@codingjenny](https://github.com/codingjenny).
* 🌐 Add Traditional Chinese translation for `docs/zh-hant/docs/about/index.md`. PR [#12438](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12438) by [@codingjenny](https://github.com/codingjenny).
* 🌐 Add Portuguese translation for `docs/pt/docs/tutorial/query-param-models.md`. PR [#12414](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12414) by [@ceb10n](https://github.com/ceb10n).
* 🌐 Remove Portuguese translation for `docs/pt/docs/deployment.md`. PR [#12427](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12427) by [@ceb10n](https://github.com/ceb10n).
* 🌐 Add Portuguese translation for `docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md`. PR [#12381](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12381) by [@andersonrocha0](https://github.com/andersonrocha0).
* 🌐 Add Portuguese translation for `docs/pt/docs/advanced/response-cookies.md`. PR [#12417](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12417) by [@Paulofalcao2002](https://github.com/Paulofalcao2002).
### Internal
* 👷 Update issue manager workflow . PR [#12457](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12457) by [@alejsdev](https://github.com/alejsdev).
* 🔧 Update team, include YuriiMotov 🚀. PR [#12453](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12453) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
* 👷 Refactor label-approved, make it an internal script instead of an external GitHub Action. PR [#12280](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12280) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
* 👷 Fix smokeshow, checkout files on CI. PR [#12434](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12434) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
* 👷 Use uv in CI. PR [#12281](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12281) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
* ⬆ Update httpx requirement from <0.25.0,>=0.23.0 to >=0.23.0,<0.28.0. PR [#11509](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/11509) by [@dependabot[bot]](https://github.com/apps/dependabot).

55
docs/pt/docs/advanced/response-cookies.md

@ -0,0 +1,55 @@
# Cookies de Resposta
## Usando um parâmetro `Response`
Você pode declarar um parâmetro do tipo `Response` na sua *função de operação de rota*.
E então você pode definir cookies nesse objeto de resposta *temporário*.
```Python hl_lines="1 8-9"
{!../../docs_src/response_cookies/tutorial002.py!}
```
Em seguida, você pode retornar qualquer objeto que precise, como normalmente faria (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc).
E se você declarou um `response_model`, ele ainda será usado para filtrar e converter o objeto que você retornou.
**FastAPI** usará essa resposta *temporária* para extrair os cookies (também os cabeçalhos e código de status) e os colocará na resposta final que contém o valor que você retornou, filtrado por qualquer `response_model`.
Você também pode declarar o parâmetro `Response` em dependências e definir cookies (e cabeçalhos) nelas.
## Retornando uma `Response` diretamente
Você também pode criar cookies ao retornar uma `Response` diretamente no seu código.
Para fazer isso, você pode criar uma resposta como descrito em [Retornando uma Resposta Diretamente](response-directly.md){.internal-link target=_blank}.
Então, defina os cookies nela e a retorne:
```Python hl_lines="10-12"
{!../../docs_src/response_cookies/tutorial001.py!}
```
/// tip | Dica
Lembre-se de que se você retornar uma resposta diretamente em vez de usar o parâmetro `Response`, FastAPI a retornará diretamente.
Portanto, você terá que garantir que seus dados sejam do tipo correto. E.g. será compatível com JSON se você estiver retornando um `JSONResponse`.
E também que você não esteja enviando nenhum dado que deveria ter sido filtrado por um `response_model`.
///
### Mais informações
/// note | "Detalhes Técnicos"
Você também poderia usar `from starlette.responses import Response` ou `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** fornece as mesmas `starlette.responses` em `fastapi.responses` apenas como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.
E como o `Response` pode ser usado frequentemente para definir cabeçalhos e cookies, o **FastAPI** também o fornece em `fastapi.Response`.
///
Para ver todos os parâmetros e opções disponíveis, verifique a <a href="https://www.starlette.io/responses/#set-cookie" class="external-link" target="_blank">documentação no Starlette</a>.

414
docs/pt/docs/deployment.md

@ -1,414 +0,0 @@
# Implantação
Implantar uma aplicação **FastAPI** é relativamente fácil.
Existem vários modos de realizar o _deploy_ dependendo de seu caso de uso específico e as ferramentas que você utiliza.
Você verá mais sobre alguns modos de fazer o _deploy_ nas próximas seções.
## Versões do FastAPI
**FastAPI** já está sendo utilizado em produção em muitas aplicações e sistemas. E a cobertura de teste é mantida a 100%. Mas seu desenvolvimento continua andando rapidamente.
Novos recursos são adicionados frequentemente, _bugs_ são corrigidos regularmente, e o código está continuamente melhorando.
É por isso que as versões atuais estão ainda no `0.x.x`, isso reflete que cada versão poderia ter potencialmente alterações que podem quebrar. Isso segue as convenções de <a href="https://semver.org/" class="external-link" target="_blank">Versionamento Semântico</a>.
Você pode criar aplicações para produção com **FastAPI** bem agora (e você provavelmente já faça isso por um tempo), você tem que ter certeza de utilizar uma versão que funcione corretamente com o resto do seu código.
### Anote sua versão `fastapi`
A primeira coisa que você deve fazer é "fixar" a versão do **FastAPI** que está utilizando para a última versão específica que você sabe que funciona corretamente para a sua aplicação.
Por exemplo, vamos dizer que você esteja utilizando a versão `0.45.0` no seu _app_.
Se você usa um arquivo `requirements.txt`, dá para especificar a versão assim:
```txt
fastapi==0.45.0
```
isso significa que você pode usar exatamente a versão `0.45.0`.
Ou você poderia fixar assim:
```txt
fastapi>=0.45.0,<0.46.0
```
o que significa que você pode usar as versões `0.45.0` ou acima, mas menor que `0.46.0`. Por exemplo, a versão `0.45.2` poderia ser aceita.
Se você usa qualquer outra ferramenta para gerenciar suas instalações, como Poetry, Pipenv ou outro, todos terão um modo que você possa usar para definir versões específicas para seus pacotes.
### Versões disponíveis
Você pode ver as versões disponíveis (por exemplo, para verificar qual é a versão atual) nas [Notas de Lançamento](release-notes.md){.internal-link target=_blank}.
### Sobre as versões
Seguindo as convenções do Versionamento Semântico, qualquer versão abaixo de `1.0.0` pode potencialmente adicionar mudanças que quebrem.
FastAPI também segue a convenção que qualquer versão de _"PATCH"_ seja para ajustes de _bugs_ e mudanças que não quebrem a aplicação.
/// tip
O _"PATCH"_ é o último número, por exemplo, em `0.2.3`, a versão do _PATCH_ é `3`.
///
Então, você poderia ser capaz de fixar para uma versão como:
```txt
fastapi>=0.45.0,<0.46.0
```
Mudanças que quebram e novos recursos são adicionados em versões _"MINOR"_.
/// tip
O _"MINOR"_ é o número do meio, por exemplo, em `0.2.3`, a versão _MINOR_ é `2`.
///
### Atualizando as versões FastAPI
Você pode adicionar testes em sua aplicação.
Com o **FastAPI** é muito fácil (graças ao Starlette), verifique a documentação: [Testando](tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}
Após você ter os testes, então você pode fazer o _upgrade_ da versão **FastAPI** para uma mais recente, e ter certeza que todo seu código esteja funcionando corretamente rodando seus testes.
Se tudo estiver funcionando, ou após você fazer as alterações necessárias, e todos seus testes estiverem passando, então você poderá fixar o `fastapi` para a versão mais recente.
### Sobre Starlette
Você não deve fixar a versão do `starlette`.
Versões diferentes do **FastAPI** irão utilizar uma versão mais nova específica do Starlette.
Então, você pode deixar que o **FastAPI** use a versão correta do Starlette.
### Sobre Pydantic
Pydantic inclui os testes para **FastAPI** em seus próprios testes, então novas versões do Pydantic (acima de `1.0.0`) são sempre compatíveis com FastAPI.
Você pode fixar o Pydantic para qualquer versão acima de `1.0.0` e abaixo de `2.0.0` que funcionará.
Por exemplo:
```txt
pydantic>=1.2.0,<2.0.0
```
## Docker
Nessa seção você verá instruções e _links_ para guias de saber como:
* Fazer uma imagem/container da sua aplicação **FastAPI** com máxima performance. Em aproximadamente **5 min**.
* (Opcionalmente) entender o que você, como desenvolvedor, precisa saber sobre HTTPS.
* Inicializar um _cluster_ Docker Swarm Mode com HTTPS automático, mesmo em um simples servidor de $5 dólares/mês. Em aproximadamente **20 min**.
* Gere e implante uma aplicação **FastAPI** completa, usando seu _cluster_ Docker Swarm, com HTTPS etc. Em aproxiamadamente **10 min**.
Você pode usar <a href="https://www.docker.com/" class="external-link" target="_blank">**Docker**</a> para implantação. Ele tem várias vantagens como segurança, replicabilidade, desenvolvimento simplificado etc.
Se você está usando Docker, você pode utilizar a imagem Docker oficial:
### <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker" class="external-link" target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi</a>
Essa imagem tem um mecanismo incluído de "auto-ajuste", para que você possa apenas adicionar seu código e ter uma alta performance automaticamente. E sem fazer sacrifícios.
Mas você pode ainda mudar e atualizar todas as configurações com variáveis de ambiente ou arquivos de configuração.
/// tip
Para ver todas as configurações e opções, vá para a página da imagem do Docker: <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker" class="external-link" target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi</a>.
///
### Crie um `Dockerfile`
* Vá para o diretório de seu projeto.
* Crie um `Dockerfile` com:
```Dockerfile
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7
COPY ./app /app
```
#### Grandes aplicações
Se você seguiu a seção sobre criação de [Grandes Aplicações com Múltiplos Arquivos](tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}, seu `Dockerfile` poderia parecer como:
```Dockerfile
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7
COPY ./app /app/app
```
#### Raspberry Pi e outras arquiteturas
Se você estiver rodando Docker em um Raspberry Pi (que possui um processador ARM) ou qualquer outra arquitetura, você pode criar um `Dockerfile` do zero, baseado em uma imagem base Python (que é multi-arquitetural) e utilizar Uvicorn sozinho.
Nesse caso, seu `Dockerfile` poderia parecer assim:
```Dockerfile
FROM python:3.7
RUN pip install fastapi uvicorn
EXPOSE 80
COPY ./app /app
CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
```
### Crie o código **FastAPI**
* Crie um diretório `app` e entre nele.
* Crie um arquivo `main.py` com:
```Python
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
def read_root():
return {"Hello": "World"}
@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str = None):
return {"item_id": item_id, "q": q}
```
* Você deve ter uma estrutura de diretórios assim:
```
.
├── app
│ └── main.py
└── Dockerfile
```
### Construa a imagem Docker
* Vá para o diretório do projeto (onde seu `Dockerfile` está, contendo seu diretório `app`.
* Construa sua imagem FastAPI:
<div class="termy">
```console
$ docker build -t myimage .
---> 100%
```
</div>
### Inicie o container Docker
* Rode um container baseado em sua imagem:
<div class="termy">
```console
$ docker run -d --name mycontainer -p 80:80 myimage
```
</div>
Agora você tem um servidor FastAPI otimizado em um container Docker. Auto-ajustado para seu servidor atual (e número de núcleos de CPU).
### Verifique
Você deve ser capaz de verificar na URL de seu container Docker, por exemplo: <a href="http://192.168.99.100/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/items/5?q=somequery</a> ou <a href="http://127.0.0.1/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/items/5?q=somequery</a> (ou equivalente, usando seu _host_ Docker).
Você verá algo como:
```JSON
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
```
### API interativa de documetação
Agora você pode ir para <a href="http://192.168.99.100/docs" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/docs</a> ou <a href="http://127.0.0.1/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/docs</a> (ou equivalente, usando seu _host_ Docker).
Você verá a API interativa de documentação (fornecida por <a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank">Swagger UI</a>):
![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png)
### APIs alternativas de documentação
E você pode também ir para <a href="http://192.168.99.100/redoc" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/redoc</a> ou <a href="http://127.0.0.1/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/redoc</a> (ou equivalente, usando seu _host_ Docker).
Você verá a documentação automática alternativa (fornecida por <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank">ReDoc</a>):
![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)
## HTTPS
### Sobre HTTPS
É fácil assumir que HTTPS seja algo que esteja apenas "habilitado" ou não.
Mas ele é um pouquinho mais complexo do que isso.
/// tip
Se você está com pressa ou não se importa, continue na próxima seção com instruções passo a passo para configurar tudo.
///
Para aprender o básico de HTTPS, pela perspectiva de um consumidor, verifique <a href="https://howhttps.works/" class="external-link" target="_blank">https://howhttps.works/</a>.
Agora, pela perspectiva de um desenvolvedor, aqui estão algumas coisas para se ter em mente enquanto se pensa sobre HTTPS:
* Para HTTPS, o servidor precisa ter "certificados" gerados por terceiros.
* Esses certificados são na verdade adquiridos por terceiros, não "gerados".
* Certificados tem um prazo de uso.
* Eles expiram.
* E então eles precisam ser renovados, adquiridos novamente por terceiros.
* A encriptação da conexão acontece no nível TCP.
* TCP é uma camada abaixo do HTTP.
* Então, o controle de certificado e encriptação é feito antes do HTTP.
* TCP não conhece nada sobre "domínios". Somente sobre endereços IP.
* A informação sobre o domínio requisitado vai nos dados HTTP.
* Os certificados HTTPS "certificam" um certo domínio, mas o protocolo e a encriptação acontecem no nível TCP, antes de saber qual domínio está sendo lidado.
* Por padrão, isso significa que você pode ter somente um certificado HTTPS por endereço IP.
* Não importa quão grande é seu servidor ou quão pequena cada aplicação que você tenha possar ser.
* No entanto, existe uma solução para isso.
* Existe uma extensão para o protocolo TLS (o que controla a encriptação no nível TCP, antes do HTTP) chamada <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Server_Name_Indication" class="external-link" target="_blank"><abbr title="Server Name Indication">SNI</abbr></a>.
* Essa extensão SNI permite um único servidor (com um único endereço IP) a ter vários certificados HTTPS e servir múltiplas aplicações/domínios HTTPS.
* Para que isso funcione, um único componente (programa) rodando no servidor, ouvindo no endereço IP público, deve ter todos os certificados HTTPS no servidor.
* Após obter uma conexão segura, o protocolo de comunicação ainda é HTTP.
* O conteúdo está encriptado, mesmo embora ele esteja sendo enviado com o protocolo HTTP.
É uma prática comum ter um servidor HTTP/programa rodando no servidor (a máquina, _host_ etc.) e gerenciar todas as partes HTTP: enviar as requisições HTTP decriptadas para a aplicação HTTP rodando no mesmo servidor (a aplicação **FastAPI**, nesse caso), pega a resposta HTTP da aplicação, encripta utilizando o certificado apropriado e enviando de volta para o cliente usando HTTPS. Esse servidor é frequentemente chamado <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/TLS_termination_proxy" class="external-link" target="_blank">TLS _Termination Proxy_</a>.
### Vamos encriptar
Antes de encriptar, esses certificados HTTPS foram vendidos por terceiros de confiança.
O processo para adquirir um desses certificados costumava ser chato, exigia muita papelada e eram bem caros.
Mas então <a href="https://letsencrypt.org/" class="external-link" target="_blank">_Let's Encrypt_</a> foi criado.
É um projeto da Fundação Linux.Ele fornece certificados HTTPS de graça. De um jeito automatizado. Esses certificados utilizam todos os padrões de segurança criptográfica, e tem vida curta (cerca de 3 meses), para que a segurança seja melhor devido ao seu curto período de vida.
Os domínios são seguramente verificados e os certificados são gerados automaticamente. Isso também permite automatizar a renovação desses certificados.
A idéia é automatizar a aquisição e renovação desses certificados, para que você possa ter um HTTPS seguro, grátis, para sempre.
### Traefik
<a href="https://traefik.io/" class="external-link" target="_blank">Traefik</a> é um _proxy_ reverso / _load balancer_ de alta performance. Ele pode fazer o trabalho do _"TLS Termination Proxy"_ (à parte de outros recursos).
Ele tem integração com _Let's Encrypt_. Assim, ele pode controlar todas as partes HTTPS, incluindo a aquisição e renovação de certificados.
Ele também tem integrações com Docker. Assim, você pode declarar seus domínios em cada configuração de aplicação e leitura dessas configurações, gerando os certificados HTTPS e servindo o HTTPS para sua aplicação automaticamente, sem exigir qualquer mudança em sua configuração.
---
Com essas ferramentas e informações, continue com a próxima seção para combinar tudo.
## _Cluster_ de Docker Swarm Mode com Traefik e HTTPS
Você pode ter um _cluster_ de Docker Swarm Mode configurado em minutos (cerca de 20) com o Traefik controlando HTTPS (incluindo aquisição e renovação de certificados).
Utilizando o Docker Swarm Mode, você pode iniciar com um _"cluster"_ de apenas uma máquina (que pode até ser um servidor por 5 dólares / mês) e então você pode aumentar conforme a necessidade adicionando mais servidores.
Para configurar um _cluster_ Docker Swarm Mode com Traefik controlando HTTPS, siga essa orientação:
### <a href="https://medium.com/@tiangolo/docker-swarm-mode-and-traefik-for-a-https-cluster-20328dba6232" class="external-link" target="_blank">Docker Swarm Mode and Traefik for an HTTPS cluster</a>
### Faça o _deploy_ de uma aplicação FastAPI
O jeito mais fácil de configurar tudo pode ser utilizando o [Gerador de Projetos **FastAPI**](project-generation.md){.internal-link target=_blank}.
Ele é designado para ser integrado com esse _cluster_ Docker Swarm com Traefik e HTTPS descrito acima.
Você pode gerar um projeto em cerca de 2 minutos.
O projeto gerado tem instruções para fazer o _deploy_, fazendo isso leva outros 2 minutos.
## Alternativamente, faça o _deploy_ **FastAPI** sem Docker
Você pode fazer o _deploy_ do **FastAPI** diretamente sem o Docker também.
Você apenas precisa instalar um servidor ASGI compatível como:
//// tab | Uvicorn
* <a href="https://www.uvicorn.org/" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>, um servidor ASGI peso leve, construído sobre uvloop e httptools.
<div class="termy">
```console
$ pip install "uvicorn[standard]"
---> 100%
```
</div>
////
//// tab | Hypercorn
* <a href="https://github.com/pgjones/hypercorn" class="external-link" target="_blank">Hypercorn</a>, um servidor ASGI também compatível com HTTP/2.
<div class="termy">
```console
$ pip install hypercorn
---> 100%
```
</div>
...ou qualquer outro servidor ASGI.
////
E rode sua applicação do mesmo modo que você tem feito nos tutoriais, mas sem a opção `--reload`, por exemplo:
//// tab | Uvicorn
<div class="termy">
```console
$ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80
<span style="color: green;">INFO</span>: Uvicorn running on http://0.0.0.0:80 (Press CTRL+C to quit)
```
</div>
////
//// tab | Hypercorn
<div class="termy">
```console
$ hypercorn main:app --bind 0.0.0.0:80
Running on 0.0.0.0:8080 over http (CTRL + C to quit)
```
</div>
////
Você deve querer configurar mais algumas ferramentas para ter certeza que ele seja reinicializado automaticamante se ele parar.
Você também deve querer instalar <a href="https://gunicorn.org/" class="external-link" target="_blank">Gunicorn</a> e <a href="https://www.uvicorn.org/#running-with-gunicorn" class="external-link" target="_blank">utilizar ele como um gerenciador para o Uvicorn</a>, ou usar Hypercorn com múltiplos _workers_.
Tenha certeza de ajustar o número de _workers_ etc.
Mas se você estiver fazendo tudo isso, você pode apenas usar uma imagem Docker que fará isso automaticamente.

379
docs/pt/docs/python-types.md

@ -1,18 +1,18 @@
# Introdução aos tipos Python
**Python 3.6 +** tem suporte para "type hints" opcionais.
O Python possui suporte para "dicas de tipo" ou "type hints" (também chamado de "anotações de tipo" ou "type annotations")
Esses **"type hints"** são uma nova sintaxe (desde Python 3.6+) que permite declarar o <abbr title = "por exemplo: str, int, float, bool"> tipo </abbr> de uma variável.
Esses **"type hints"** são uma sintaxe especial que permite declarar o <abbr title = "por exemplo: str, int, float, bool">tipo</abbr> de uma variável.
Ao declarar tipos para suas variáveis, editores e ferramentas podem oferecer um melhor suporte.
Este é apenas um **tutorial rápido / atualização** sobre type hints Python. Ele cobre apenas o mínimo necessário para usá-los com o **FastAPI** ... que é realmente muito pouco.
Este é apenas um **tutorial rápido / atualização** sobre type hints do Python. Ele cobre apenas o mínimo necessário para usá-los com o **FastAPI**... que é realmente muito pouco.
O **FastAPI** é baseado nesses type hints, eles oferecem muitas vantagens e benefícios.
Mas mesmo que você nunca use o **FastAPI**, você se beneficiaria de aprender um pouco sobre eles.
/// note | "Nota"
/// note | Nota
Se você é um especialista em Python e já sabe tudo sobre type hints, pule para o próximo capítulo.
@ -35,8 +35,8 @@ John Doe
A função faz o seguinte:
* Pega um `first_name` e `last_name`.
* Converte a primeira letra de cada uma em maiúsculas com `title ()`.
* <abbr title = "Agrupa-os, como um. Com o conteúdo de um após o outro."> Concatena </abbr> com um espaço no meio.
* Converte a primeira letra de cada uma em maiúsculas com `title()`.
* <abbr title = "Agrupa-os, como um. Com o conteúdo de um após o outro.">Concatena</abbr> com um espaço no meio.
```Python hl_lines="2"
{!../../docs_src/python_types/tutorial001.py!}
@ -48,7 +48,7 @@ A função faz o seguinte:
Mas agora imagine que você estava escrevendo do zero.
Em algum momento você teria iniciado a definição da função, já tinha os parâmetros prontos ...
Em algum momento você teria iniciado a definição da função, já tinha os parâmetros prontos...
Mas então você deve chamar "esse método que converte a primeira letra em maiúscula".
@ -96,37 +96,37 @@ Isso não é o mesmo que declarar valores padrão como seria com:
Estamos usando dois pontos (`:`), não é igual a (`=`).
E adicionar type hints normalmente não muda o que acontece do que aconteceria sem elas.
E adicionar type hints normalmente não muda o que acontece do que aconteceria sem eles.
Mas agora, imagine que você está novamente no meio da criação dessa função, mas com type hints.
No mesmo ponto, você tenta acionar o preenchimento automático com o `Ctrl Space` e vê:
No mesmo ponto, você tenta acionar o preenchimento automático com o `Ctrl+Space` e vê:
<img src="/img/python-types/image02.png">
Com isso, você pode rolar, vendo as opções, até encontrar o que "toca uma campainha":
Com isso, você pode rolar, vendo as opções, até encontrar o que "soa familiar":
<img src="/img/python-types/image03.png">
## Mais motivação
Marque esta função, ela já possui type hints:
Verifique esta função, ela já possui type hints:
```Python hl_lines="1"
{!../../docs_src/python_types/tutorial003.py!}
```
Como o editor conhece os tipos de variáveis, você não apenas obtém a conclusão, mas também as verificações de erro:
Como o editor conhece os tipos de variáveis, você não obtém apenas o preenchimento automático, mas também as verificações de erro:
<img src="/img/python-types/image04.png">
Agora você sabe que precisa corrigí-lo, converta `age` em uma string com `str (age)`:
Agora você sabe que precisa corrigí-lo, converta `age` em uma string com `str(age)`:
```Python hl_lines="2"
{!../../docs_src/python_types/tutorial004.py!}
```
## Tipos de declaração
## Declarando Tipos
Você acabou de ver o local principal para declarar type hints. Como parâmetros de função.
@ -151,39 +151,77 @@ Você pode usar, por exemplo:
Existem algumas estruturas de dados que podem conter outros valores, como `dict`, `list`, `set` e `tuple`. E os valores internos também podem ter seu próprio tipo.
Para declarar esses tipos e os tipos internos, você pode usar o módulo Python padrão `typing`.
Estes tipos que possuem tipos internos são chamados de tipos "**genéricos**". E é possível declará-los mesmo com os seus tipos internos.
Ele existe especificamente para suportar esses type hints.
Para declarar esses tipos e os tipos internos, você pode usar o módulo Python padrão `typing`. Ele existe especificamente para suportar esses type hints.
#### `List`
#### Versões mais recentes do Python
Por exemplo, vamos definir uma variável para ser uma `lista` de `str`.
A sintaxe utilizando `typing` é **compatível** com todas as versões, desde o Python 3.6 até as últimas, incluindo o Python 3.9, 3.10, etc.
Em `typing`, importe `List` (com um `L` maiúsculo):
Conforme o Python evolui, **novas versões** chegam com suporte melhorado para esses type annotations, e em muitos casos, você não precisará nem importar e utilizar o módulo `typing` para declarar os type annotations.
Se você pode escolher uma versão mais recente do Python para o seu projeto, você poderá aproveitar isso ao seu favor.
Em todos os documentos existem exemplos compatíveis com cada versão do Python (quando existem diferenças).
Por exemplo, "**Python 3.6+**" significa que é compatível com o Python 3.6 ou superior (incluindo o 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, etc). E "**Python 3.9+**" significa que é compatível com o Python 3.9 ou mais recente (incluindo o 3.10, etc).
Se você pode utilizar a **versão mais recente do Python**, utilize os exemplos para as últimas versões. Eles terão as **melhores e mais simples sintaxes**, como por exemplo, "**Python 3.10+**".
#### List
Por exemplo, vamos definir uma variável para ser uma `list` de `str`.
//// tab | Python 3.9+
Declare uma variável com a mesma sintaxe com dois pontos (`:`)
Como tipo, coloque `list`.
Como a lista é o tipo que contém algum tipo interno, você coloca o tipo dentro de colchetes:
```Python hl_lines="1"
{!../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial006_py39.py!}
```
Declare a variável com a mesma sintaxe de dois pontos (`:`).
////
Como o tipo, coloque a `List`.
//// tab | Python 3.8+
Como a lista é um tipo que contém alguns tipos internos, você os coloca entre colchetes:
De `typing`, importe `List` (com o `L` maiúsculo):
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
```
Declare uma variável com a mesma sintaxe com dois pontos (`:`)
Como tipo, coloque o `List` que você importou de `typing`.
Como a lista é o tipo que contém algum tipo interno, você coloca o tipo dentro de colchetes:
```Python hl_lines="4"
{!../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
```
/// tip | "Dica"
////
/// info | Informação
Esses tipos internos entre colchetes são chamados de "parâmetros de tipo".
Estes tipos internos dentro dos colchetes são chamados "parâmetros de tipo" (type parameters).
Nesse caso, `str` é o parâmetro de tipo passado para `List`.
Neste caso, `str` é o parâmetro de tipo passado para `List` (ou `list` no Python 3.9 ou superior).
///
Isso significa que: "a variável `items` é uma `list`, e cada um dos itens desta lista é uma `str`".
Isso significa: "a variável `items` é uma `list`, e cada um dos itens desta lista é uma `str`".
/// tip | Dica
Se você usa o Python 3.9 ou superior, você não precisa importar `List` de `typing`. Você pode utilizar o mesmo tipo `list` no lugar.
///
Ao fazer isso, seu editor pode fornecer suporte mesmo durante o processamento de itens da lista:
@ -195,20 +233,32 @@ Observe que a variável `item` é um dos elementos da lista `items`.
E, ainda assim, o editor sabe que é um `str` e fornece suporte para isso.
#### `Tuple` e `Set`
#### Tuple e Set
Você faria o mesmo para declarar `tuple`s e `set`s:
```Python hl_lines="1 4"
{!../../docs_src/python_types/tutorial007.py!}
//// tab | Python 3.9+
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial007_py39.py!}
```
////
//// tab | Python 3.8+
```Python hl_lines="1 4"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial007.py!}
```
////
Isso significa que:
* A variável `items_t` é uma `tuple` com 3 itens, um `int`, outro `int` e uma `str`.
* A variável `items_s` é um `set`, e cada um de seus itens é do tipo `bytes`.
#### `Dict`
#### Dict
Para definir um `dict`, você passa 2 parâmetros de tipo, separados por vírgulas.
@ -216,38 +266,185 @@ O primeiro parâmetro de tipo é para as chaves do `dict`.
O segundo parâmetro de tipo é para os valores do `dict`:
```Python hl_lines="1 4"
{!../../docs_src/python_types/tutorial008.py!}
//// tab | Python 3.9+
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008_py39.py!}
```
////
//// tab | Python 3.8+
```Python hl_lines="1 4"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008.py!}
```
////
Isso significa que:
* A variável `prices` é um dict`:
* As chaves deste `dict` são do tipo `str` (digamos, o nome de cada item).
* Os valores deste `dict` são do tipo `float` (digamos, o preço de cada item).
#### `Opcional`
#### Union
Você também pode usar o `Opcional` para declarar que uma variável tem um tipo, como `str`, mas que é "opcional", o que significa que também pode ser `None`:
Você pode declarar que uma variável pode ser de qualquer um dentre **diversos tipos**. Por exemplo, um `int` ou um `str`.
No Python 3.6 e superior (incluindo o Python 3.10), você pode utilizar o tipo `Union` de `typing`, e colocar dentro dos colchetes os possíveis tipos aceitáveis.
No Python 3.10 também existe uma **nova sintaxe** onde você pode colocar os possívels tipos separados por uma <abbr title='também chamado de "bitwise ou operador", mas o significado é irrelevante aqui'>barra vertical (`|`)</abbr>.
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
```
////
//// tab | Python 3.8+
```Python hl_lines="1 4"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b.py!}
```
////
Em ambos os casos, isso significa que `item` poderia ser um `int` ou um `str`.
#### Possívelmente `None`
Você pode declarar que um valor pode ter um tipo, como `str`, mas que ele também pode ser `None`.
No Python 3.6 e superior (incluindo o Python 3.10) você pode declará-lo importando e utilizando `Optional` do módulo `typing`.
```Python hl_lines="1 4"
{!../../docs_src/python_types/tutorial009.py!}
```
O uso de `Opcional [str]` em vez de apenas `str` permitirá que o editor o ajude a detectar erros, onde você pode estar assumindo que um valor é sempre um `str`, quando na verdade também pode ser `None`.
O uso de `Optional[str]` em vez de apenas `str` permitirá que o editor o ajude a detectar erros, onde você pode estar assumindo que um valor é sempre um `str`, quando na verdade também pode ser `None`.
`Optional[Something]` é na verdade um atalho para `Union[Something, None]`, eles são equivalentes.
Isso também significa que no Python 3.10, você pode utilizar `Something | None`:
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
```
////
//// tab | Python 3.8+
```Python hl_lines="1 4"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009.py!}
```
////
//// tab | Python 3.8+ alternative
```Python hl_lines="1 4"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009b.py!}
```
////
#### Utilizando `Union` ou `Optional`
Se você está utilizando uma versão do Python abaixo da 3.10, aqui vai uma dica do meu ponto de vista bem **subjetivo**:
* 🚨 Evite utilizar `Optional[SomeType]`
* No lugar, ✨ **use `Union[SomeType, None]`** ✨.
Ambos são equivalentes, e no final das contas, eles são o mesmo. Mas eu recomendaria o `Union` ao invés de `Optional` porque a palavra **Optional** parece implicar que o valor é opcional, quando na verdade significa "isso pode ser `None`", mesmo que ele não seja opcional e ainda seja obrigatório.
Eu penso que `Union[SomeType, None]` é mais explícito sobre o que ele significa.
Isso é apenas sobre palavras e nomes. Mas estas palavras podem afetar como os seus colegas de trabalho pensam sobre o código.
Por exemplo, vamos pegar esta função:
```Python hl_lines="1 4"
{!../../docs_src/python_types/tutorial009c.py!}
```
O paâmetro `name` é definido como `Optional[str]`, mas ele **não é opcional**, você não pode chamar a função sem o parâmetro:
```Python
say_hi() # Oh, no, this throws an error! 😱
```
O parâmetro `name` **ainda é obrigatório** (não *opicional*) porque ele não possui um valor padrão. Mesmo assim, `name` aceita `None` como valor:
```Python
say_hi(name=None) # This works, None is valid 🎉
```
A boa notícia é, quando você estiver no Python 3.10 você não precisará se preocupar mais com isso, pois você poderá simplesmente utilizar o `|` para definir uniões de tipos:
```Python hl_lines="1 4"
{!../../docs_src/python_types/tutorial009c_py310.py!}
```
E então você não precisará mais se preocupar com nomes como `Optional` e `Union`. 😎
#### Tipos genéricos
Esses tipos que usam parâmetros de tipo entre colchetes, como:
Esses tipos que usam parâmetros de tipo entre colchetes são chamados **tipos genéricos** ou **genéricos**. Por exemplo:
//// tab | Python 3.10+
Você pode utilizar os mesmos tipos internos como genéricos (com colchetes e tipos dentro):
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
E o mesmo como no Python 3.8, do módulo `typing`:
* `Union`
* `Optional` (o mesmo que com o 3.8)
* ...entro outros.
No Python 3.10, como uma alternativa para a utilização dos genéricos `Union` e `Optional`, você pode usar a <abbr title='também chamado de "bitwise ou operador", mas o significado não é relevante aqui'>barra vertical (`|`)</abbr> para declarar uniões de tipos. Isso é muito melhor e mais simples.
////
//// tab | Python 3.9+
Você pode utilizar os mesmos tipos internos como genéricos (com colchetes e tipos dentro):
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
E o mesmo como no Python 3.8, do módulo `typing`:
* `Union`
* `Optional`
* ...entro outros.
////
//// tab | Python 3.8+
* `List`
* `Tuple`
* `Set`
* `Dict`
* `Opcional`
* ...e outros.
* `Union`
* `Optional`
* ...entro outros.
são chamados **tipos genéricos** ou **genéricos**.
////
### Classes como tipos
@ -255,7 +452,7 @@ Você também pode declarar uma classe como o tipo de uma variável.
Digamos que você tenha uma classe `Person`, com um nome:
```Python hl_lines="1 2 3"
```Python hl_lines="1-3"
{!../../docs_src/python_types/tutorial010.py!}
```
@ -269,9 +466,13 @@ E então, novamente, você recebe todo o suporte do editor:
<img src="/img/python-types/image06.png">
Perceba que isso significa que "`one_person` é uma **instância** da classe `Person`".
Isso não significa que "`one_person` é a **classe** chamada `Person`".
## Modelos Pydantic
<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank"> Pydantic </a> é uma biblioteca Python para executar a validação de dados.
O <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> é uma biblioteca Python para executar a validação de dados.
Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos.
@ -283,21 +484,93 @@ E você recebe todo o suporte do editor com esse objeto resultante.
Retirado dos documentos oficiais dos Pydantic:
//// tab | Python 3.10+
```Python
{!../../docs_src/python_types/tutorial011.py!}
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py!}
```
/// info | "Informação"
////
//// tab | Python 3.9+
```Python
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial011_py39.py!}
```
Para saber mais sobre o <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank"> Pydantic, verifique seus documentos </a>.
////
//// tab | Python 3.8+
```Python
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial011.py!}
```
////
/// info | Informação
Para saber mais sobre o <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic, verifique a sua documentação</a>.
///
**FastAPI** é todo baseado em Pydantic.
O **FastAPI** é todo baseado em Pydantic.
Você verá muito mais disso na prática no [Tutorial - Guia do usuário](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.
## Type hints em **FastAPI**
/// tip | Dica
O Pydantic tem um comportamento especial quando você usa `Optional` ou `Union[Something, None]` sem um valor padrão. Você pode ler mais sobre isso na documentação do Pydantic sobre <a href="https://docs.pydantic.dev/2.3/usage/models/#required-fields" class="external-link" target="_blank">campos Opcionais Obrigatórios</a>.
///
## Type Hints com Metadados de Anotações
O Python possui uma funcionalidade que nos permite incluir **<abbr title="Informação sobre a informação, neste caso, informação sobre o tipo, e.g. uma descrição.">metadados</abbr> adicionais** nos type hints utilizando `Annotated`.
//// tab | Python 3.9+
No Python 3.9, `Annotated` é parte da biblioteca padrão, então você pode importá-lo de `typing`.
```Python hl_lines="1 4"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial013_py39.py!}
```
////
//// tab | Python 3.8+
Em versões abaixo do Python 3.9, você importa `Annotated` de `typing_extensions`.
Ele já estará instalado com o **FastAPI**.
```Python hl_lines="1 4"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial013.py!}
```
////
O Python em si não faz nada com este `Annotated`. E para editores e outras ferramentas, o tipo ainda é `str`.
Mas você pode utilizar este espaço dentro do `Annotated` para fornecer ao **FastAPI** metadata adicional sobre como você deseja que a sua aplicação se comporte.
O importante aqui de se lembrar é que **o primeiro *type parameter*** que você informar ao `Annotated` é o **tipo de fato**. O resto é apenas metadado para outras ferramentas.
Por hora, você precisa apenas saber que o `Annotated` existe, e que ele é Python padrão. 😎
Mais tarde você verá o quão **poderoso** ele pode ser.
/// tip | Dica
O fato de que isso é **Python padrão** significa que você ainda obtém a **melhor experiência de desenvolvedor possível** no seu editor, com as ferramentas que você utiliza para analisar e refatorar o seu código, etc. ✨
E também que o seu código será muito compatível com diversas outras ferramentas e bibliotecas Python. 🚀
///
## Type hints no **FastAPI**
O **FastAPI** aproveita esses type hints para fazer várias coisas.
@ -306,20 +579,20 @@ Com o **FastAPI**, você declara parâmetros com type hints e obtém:
* **Suporte ao editor**.
* **Verificações de tipo**.
... e **FastAPI** usa as mesmas declarações para:
... e o **FastAPI** usa as mesmas declarações para:
* **Definir requisitos**: dos parâmetros do caminho da solicitação, parâmetros da consulta, cabeçalhos, corpos, dependências, etc.
* **Definir requisitos**: dos parâmetros de rota, parâmetros da consulta, cabeçalhos, corpos, dependências, etc.
* **Converter dados**: da solicitação para o tipo necessário.
* **Validar dados**: provenientes de cada solicitação:
* A geração de **erros automáticos** retornou ao cliente quando os dados são inválidos.
* **Documente** a API usando OpenAPI:
* Gerando **erros automáticos** retornados ao cliente quando os dados são inválidos.
* **Documentar** a API usando OpenAPI:
* que é usado pelas interfaces de usuário da documentação interativa automática.
Tudo isso pode parecer abstrato. Não se preocupe. Você verá tudo isso em ação no [Tutorial - Guia do usuário](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.
O importante é que, usando tipos padrão de Python, em um único local (em vez de adicionar mais classes, decoradores, etc.), o **FastAPI** fará muito trabalho para você.
/// info | "Informação"
/// info | Informação
Se você já passou por todo o tutorial e voltou para ver mais sobre os tipos, um bom recurso é <a href = "https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html" class = "external-link "target =" _ blank "> a "cheat sheet" do `mypy` </a>.

204
docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md

@ -0,0 +1,204 @@
# Corpo - Atualizações
## Atualização de dados existentes com `PUT`
Para atualizar um item, você pode usar a operação <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT" class="external-link" target="_blank">HTTP `PUT`</a>.
Você pode usar `jsonable_encoder` para converter os dados de entrada em dados que podem ser armazenados como JSON (por exemplo, com um banco de dados NoSQL). Por exemplo, convertendo `datetime` em `str`.
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="28-33"
{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py!}
```
////
//// tab | Python 3.9+
```Python hl_lines="30-35"
{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001_py39.py!}
```
////
//// tab | Python 3.8+
```Python hl_lines="30-35"
{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001.py!}
```
////
`PUT` é usado para receber dados que devem substituir os dados existentes.
### Aviso sobre a substituição
Isso significa que, se você quiser atualizar o item `bar` usando `PUT` com um corpo contendo:
```Python
{
"name": "Barz",
"price": 3,
"description": None,
}
```
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`
Você também pode usar a operação <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH" class="external-link" target="_blank">HTTP `PATCH`</a> para *atualizar* parcialmente os dados.
Isso significa que você pode enviar apenas os dados que deseja atualizar, deixando o restante intacto.
/// note | Nota
`PATCH` é menos comumente usado e conhecido do que `PUT`.
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.
///
### Usando o parâmetro `exclude_unset` do Pydantic
Se você quiser receber atualizações parciais, é muito útil usar o parâmetro `exclude_unset` no método `.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 depreciado (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.
Então, você pode usar isso para gerar um `dict` com apenas os dados definidos (enviados na solicitação), omitindo valores padrão:
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="32"
{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py!}
```
////
//// tab | Python 3.9+
```Python hl_lines="34"
{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py39.py!}
```
////
//// tab | Python 3.8+
```Python hl_lines="34"
{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```
////
### Usando o parâmetro `update` do Pydantic
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 depreciado (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)`:
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="33"
{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py!}
```
////
//// tab | Python 3.9+
```Python hl_lines="35"
{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py39.py!}
```
////
//// tab | Python 3.8+
```Python hl_lines="35"
{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```
////
### Recapitulando as atualizações parciais
Resumindo, para aplicar atualizações parciais você pode:
* (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.
* 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.
* Retornar o modelo atualizado.
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="28-35"
{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py!}
```
////
//// tab | Python 3.9+
```Python hl_lines="30-37"
{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002_py39.py!}
```
////
//// tab | Python 3.8+
```Python hl_lines="30-37"
{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```
////
/// tip | Dica
Você pode realmente usar essa mesma técnica com uma operação HTTP `PUT`.
Mas o exemplo aqui usa `PATCH` porque foi criado para esses casos de uso.
///
/// note | Nota
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`).
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}.
///

197
docs/pt/docs/tutorial/query-param-models.md

@ -0,0 +1,197 @@
# Modelos de Parâmetros de Consulta
Se você possui um grupo de **parâmetros de consultas** que são relacionados, você pode criar um **modelo Pydantic** para declará-los.
Isso permitiria que você **reutilizasse o modelo** em **diversos lugares**, e também declarasse validações e metadados de todos os parâmetros de uma única vez. 😎
/// note | Nota
Isso é suportado desde o FastAPI versão `0.115.0`. 🤓
///
## Parâmetros de Consulta com um Modelo Pydantic
Declare os **parâmetros de consulta** que você precisa em um **modelo Pydantic**, e então declare o parâmetro como `Query`:
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="9-13 17"
{!> ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py!}
```
////
//// tab | Python 3.9+
```Python hl_lines="8-12 16"
{!> ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py39.py!}
```
////
//// tab | Python 3.8+
```Python hl_lines="10-14 18"
{!> ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an.py!}
```
////
//// tab | Python 3.10+ non-Annotated
/// tip | Dica
Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.
///
```Python hl_lines="9-13 17"
{!> ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_py310.py!}
```
////
//// tab | Python 3.9+ non-Annotated
/// tip | Dica
Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.
///
```Python hl_lines="8-12 16"
{!> ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_py39.py!}
```
////
//// tab | Python 3.8+ non-Annotated
/// tip | Dica
Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.
///
```Python hl_lines="9-13 17"
{!> ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_py310.py!}
```
////
O **FastAPI** **extrairá** os dados para **cada campo** dos **parâmetros de consulta** presentes na requisição, e fornecerá o modelo Pydantic que você definiu.
## Verifique os Documentos
Você pode ver os parâmetros de consulta nos documentos de IU em `/docs`:
<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/query-param-models/image01.png">
</div>
## Restrinja Parâmetros de Consulta Extras
Em alguns casos especiais (provavelmente não muito comuns), você queira **restrinjir** os parâmetros de consulta que deseja receber.
Você pode usar a configuração do modelo Pydantic para `forbid` (proibir) qualquer campo `extra`:
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="10"
{!> ../../docs_src/query_param_models/tutorial002_an_py310.py!}
```
////
//// tab | Python 3.9+
```Python hl_lines="9"
{!> ../../docs_src/query_param_models/tutorial002_an_py39.py!}
```
////
//// tab | Python 3.8+
```Python hl_lines="11"
{!> ../../docs_src/query_param_models/tutorial002_an.py!}
```
////
//// tab | Python 3.10+ non-Annotated
/// tip | Dica
Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.
///
```Python hl_lines="10"
{!> ../../docs_src/query_param_models/tutorial002_py310.py!}
```
////
//// tab | Python 3.9+ non-Annotated
/// tip | Dica
Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.
///
```Python hl_lines="9"
{!> ../../docs_src/query_param_models/tutorial002_py39.py!}
```
////
//// tab | Python 3.8+ non-Annotated
/// tip | Dica
Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.
///
```Python hl_lines="11"
{!> ../../docs_src/query_param_models/tutorial002.py!}
```
////
Caso um cliente tente enviar alguns dados **extras** nos **parâmetros de consulta**, eles receberão um retorno de **erro**.
Por exemplo, se o cliente tentar enviar um parâmetro de consulta `tool` com o valor `plumbus`, como:
```http
https://example.com/items/?limit=10&tool=plumbus
```
Eles receberão um retorno de **erro** informando-os que o parâmentro de consulta `tool` não é permitido:
```json
{
"detail": [
{
"type": "extra_forbidden",
"loc": ["query", "tool"],
"msg": "Extra inputs are not permitted",
"input": "plumbus"
}
]
}
```
## Resumo
Você pode utilizar **modelos Pydantic** para declarar **parâmetros de consulta** no **FastAPI**. 😎
/// tip | Dica
Alerta de spoiler: você também pode utilizar modelos Pydantic para declarar cookies e cabeçalhos, mas você irá ler sobre isso mais a frente no tutorial. 🤫
///

297
docs/ru/docs/environment-variables.md

@ -0,0 +1,297 @@
# Переменные окружения
/// tip
Если вы уже знаете, что такое «переменные окружения» и как их использовать, можете пропустить это.
///
Переменная окружения (также известная как «**env var**») - это переменная, которая живет **вне** кода Python, в **операционной системе**, и может быть прочитана вашим кодом Python (или другими программами).
Переменные окружения могут быть полезны для работы с **настройками** приложений, как часть **установки** Python и т.д.
## Создание и использование переменных окружения
Можно **создавать** и использовать переменные окружения в **оболочке (терминале)**, не прибегая к помощи Python:
//// tab | Linux, macOS, Windows Bash
<div class="termy">
```console
// Вы можете создать переменную окружения MY_NAME с помощью
$ export MY_NAME="Wade Wilson"
// Затем её можно использовать в других программах, например
$ echo "Hello $MY_NAME"
Hello Wade Wilson
```
</div>
////
//// tab | Windows PowerShell
<div class="termy">
```console
// Создайте переменную окружения MY_NAME
$ $Env:MY_NAME = "Wade Wilson"
// Используйте её с другими программами, например
$ echo "Hello $Env:MY_NAME"
Hello Wade Wilson
```
</div>
////
## Чтение переменных окружения в python
Так же существует возможность создания переменных окружения **вне** Python, в терминале (или любым другим способом), а затем **чтения их в Python**.
Например, у вас есть файл `main.py`:
```Python hl_lines="3"
import os
name = os.getenv("MY_NAME", "World")
print(f"Hello {name} from Python")
```
/// tip
Второй аргумент <a href=«https://docs.python.org/3.8/library/os.html#os.getenv» class=«external-link» target=«_blank»>`os.getenv()`</a> - это возвращаемое по умолчанию значение.
Если значение не указано, то по умолчанию оно равно `None`. В данном случае мы указываем `«World»` в качестве значения по умолчанию.
///
Затем можно запустить эту программу на Python:
//// tab | Linux, macOS, Windows Bash
<div class="termy">
```console
// Здесь мы еще не устанавливаем переменную окружения
$ python main.py
// Поскольку мы не задали переменную окружения, мы получим значение по умолчанию
Hello World from Python
// Но если мы сначала создадим переменную окружения
$ export MY_NAME="Wade Wilson"
// А затем снова запустим программу
$ python main.py
// Теперь она прочитает переменную окружения
Hello Wade Wilson from Python
```
</div>
////
//// tab | Windows PowerShell
<div class="termy">
```console
// Здесь мы еще не устанавливаем переменную окружения
$ python main.py
// Поскольку мы не задали переменную окружения, мы получим значение по умолчанию
Hello World from Python
// Но если мы сначала создадим переменную окружения
$ $Env:MY_NAME = "Wade Wilson"
// А затем снова запустим программу
$ python main.py
// Теперь она может прочитать переменную окружения
Hello Wade Wilson from Python
```
</div>
////
Поскольку переменные окружения могут быть установлены вне кода, но могут быть прочитаны кодом, и их не нужно хранить (фиксировать в `git`) вместе с остальными файлами, их принято использовать для конфигураций или **настроек**.
Вы также можете создать переменную окружения только для **конкретного вызова программы**, которая будет доступна только для этой программы и только на время ее выполнения.
Для этого создайте её непосредственно перед самой программой, в той же строке:
<div class="termy">
```console
// Создайте переменную окружения MY_NAME в строке для этого вызова программы
$ MY_NAME="Wade Wilson" python main.py
// Теперь она может прочитать переменную окружения
Hello Wade Wilson from Python
// После этого переменная окружения больше не существует
$ python main.py
Hello World from Python
```
</div>
/// tip
Подробнее об этом можно прочитать на сайте <a href="https://12factor.net/config" class="external-link" target="_blank">The Twelve-Factor App: Config</a>.
///
## Типизация и Валидация
Эти переменные окружения могут работать только с **текстовыми строками**, поскольку они являются внешними по отношению к Python и должны быть совместимы с другими программами и остальной системой (и даже с различными операционными системами, такими как Linux, Windows, macOS).
Это означает, что **любое значение**, считанное в Python из переменной окружения, **будет `str`**, и любое преобразование к другому типу или любая проверка должны быть выполнены в коде.
Подробнее об использовании переменных окружения для работы с **настройками приложения** вы узнаете в [Расширенное руководство пользователя - Настройки и переменные среды](./advanced/settings.md){.internal-link target=_blank}.
## Переменная окружения `PATH`
Существует **специальная** переменная окружения **`PATH`**, которая используется операционными системами (Linux, macOS, Windows) для поиска программ для запуска.
Значение переменной `PATH` - это длинная строка, состоящая из каталогов, разделенных двоеточием `:` в Linux и macOS, и точкой с запятой `;` в Windows.
Например, переменная окружения `PATH` может выглядеть следующим образом:
//// tab | Linux, macOS
```plaintext
/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin
```
Это означает, что система должна искать программы в каталогах:
* `/usr/local/bin`
* `/usr/bin`
* `/bin`
* `/usr/sbin`
* `/sbin`
////
//// tab | Windows
```plaintext
C:\Program Files\Python312\Scripts;C:\Program Files\Python312;C:\Windows\System32
```
Это означает, что система должна искать программы в каталогах:
* `C:\Program Files\Python312\Scripts`
* `C:\Program Files\Python312`
* `C:\Windows\System32`
////
Когда вы вводите **команду** в терминале, операционная система **ищет** программу в **каждой из тех директорий**, которые перечислены в переменной окружения `PATH`.
Например, когда вы вводите `python` в терминале, операционная система ищет программу под названием `python` в **первой директории** в этом списке.
Если она ее находит, то **использует ее**. В противном случае она продолжает искать в **других каталогах**.
### Установка Python и обновление `PATH`
При установке Python вас могут спросить, нужно ли обновить переменную окружения `PATH`.
//// tab | Linux, macOS
Допустим, вы устанавливаете Python, и он оказывается в каталоге `/opt/custompython/bin`.
Если вы скажете «да», чтобы обновить переменную окружения `PATH`, то программа установки добавит `/opt/custompython/bin` в переменную окружения `PATH`.
Это может выглядеть следующим образом:
```plaintext
/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/opt/custompython/bin
```
Таким образом, когда вы набираете `python` в терминале, система найдет программу Python в `/opt/custompython/bin` (последний каталог) и использует ее.
////
//// tab | Windows
Допустим, вы устанавливаете Python, и он оказывается в каталоге `C:\opt\custompython\bin`.
Если вы согласитесь обновить переменную окружения `PATH`, то программа установки добавит `C:\opt\custompython\bin` в переменную окружения `PATH`.
```plaintext
C:\Program Files\Python312\Scripts;C:\Program Files\Python312;C:\Windows\System32;C:\opt\custompython\bin
```
Таким образом, когда вы набираете `python` в терминале, система найдет программу Python в `C:\opt\custompython\bin` (последний каталог) и использует ее.
////
Итак, если вы напечатаете:
<div class="termy">
```console
$ python
```
</div>
//// tab | Linux, macOS
Система **найдет** программу `python` в `/opt/custompython/bin` и запустит ее.
Это примерно эквивалентно набору текста:
<div class="termy">
```console
$ /opt/custompython/bin/python
```
</div>
////
//// tab | Windows
Система **найдет** программу `python` в каталоге `C:\opt\custompython\bin\python` и запустит ее.
Это примерно эквивалентно набору текста:
<div class="termy">
```console
$ C:\opt\custompython\bin\python
```
</div>
////
Эта информация будет полезна при изучении [Виртуальных окружений](virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}.
## Вывод
Благодаря этому вы должны иметь базовое представление о том, что такое **переменные окружения** и как использовать их в Python.
Подробнее о них вы также можете прочитать в <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Environment_variable" class="external-link" target="_blank">статье о переменных окружения на википедии</a>.
Во многих случаях не всегда очевидно, как переменные окружения могут быть полезны и применимы. Но они постоянно появляются в различных сценариях разработки, поэтому знать о них полезно.
Например, эта информация понадобится вам в следующем разделе, посвященном [Виртуальным окружениям](virtual-environments.md).

3
docs/zh-hant/docs/about/index.md

@ -0,0 +1,3 @@
# 關於 FastAPI
關於 FastAPI、其設計、靈感來源等更多資訊。 🤓

17
docs/zh-hant/docs/deployment/cloud.md

@ -0,0 +1,17 @@
# 在雲端部署 FastAPI
你幾乎可以使用 **任何雲端供應商** 來部署你的 FastAPI 應用程式。
在大多數情況下,主要的雲端供應商都有部署 FastAPI 的指南。
## 雲端供應商 - 贊助商
一些雲端供應商 ✨ [**贊助 FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author){.internal-link target=_blank} ✨,這確保了 FastAPI 及其 **生態系統** 持續健康地 **發展**
這也展現了他們對 FastAPI 和其 **社群**(包括你)的真正承諾,他們不僅希望為你提供 **優質的服務**,還希望確保你擁有一個 **良好且健康的框架**:FastAPI。🙇
你可能會想嘗試他們的服務,以下有他們的指南:
* <a href="https://docs.platform.sh/languages/python.html?utm_source=fastapi-signup&utm_medium=banner&utm_campaign=FastAPI-signup-June-2023" class="external-link" target="_blank" >Platform.sh</a>
* <a href="https://docs.porter.run/language-specific-guides/fastapi" class="external-link" target="_blank">Porter</a>
* <a href="https://docs.withcoherence.com/" class="external-link" target="_blank">Coherence</a>

3
docs/zh-hant/docs/resources/index.md

@ -0,0 +1,3 @@
# 資源
額外的資源、外部連結、文章等。 ✈️

60
scripts/label_approved.py

@ -0,0 +1,60 @@
import logging
from typing import Literal
from github import Github
from github.PullRequestReview import PullRequestReview
from pydantic import BaseModel, SecretStr
from pydantic_settings import BaseSettings
class LabelSettings(BaseModel):
await_label: str | None = None
number: int
default_config = {"approved-2": LabelSettings(await_label="awaiting-review", number=2)}
class Settings(BaseSettings):
github_repository: str
token: SecretStr
debug: bool | None = False
config: dict[str, LabelSettings] | Literal[""] = default_config
settings = Settings()
if settings.debug:
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
else:
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.debug(f"Using config: {settings.json()}")
g = Github(settings.token.get_secret_value())
repo = g.get_repo(settings.github_repository)
for pr in repo.get_pulls(state="open"):
logging.info(f"Checking PR: #{pr.number}")
pr_labels = list(pr.get_labels())
pr_label_by_name = {label.name: label for label in pr_labels}
reviews = list(pr.get_reviews())
review_by_user: dict[str, PullRequestReview] = {}
for review in reviews:
if review.user.login in review_by_user:
stored_review = review_by_user[review.user.login]
if review.submitted_at >= stored_review.submitted_at:
review_by_user[review.user.login] = review
else:
review_by_user[review.user.login] = review
approved_reviews = [
review for review in review_by_user.values() if review.state == "APPROVED"
]
config = settings.config or default_config
for approved_label, conf in config.items():
logging.debug(f"Processing config: {conf.json()}")
if conf.await_label is None or (conf.await_label in pr_label_by_name):
logging.debug(f"Processable PR: {pr.number}")
if len(approved_reviews) >= conf.number:
logging.info(f"Adding label to PR: {pr.number}")
pr.add_to_labels(approved_label)
if conf.await_label:
logging.info(f"Removing label from PR: {pr.number}")
pr.remove_from_labels(conf.await_label)
logging.info("Finished")
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