diff --git a/docs/en/data/members.yml b/docs/en/data/members.yml index 0069f8c75..a3a6b912d 100644 --- a/docs/en/data/members.yml +++ b/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 diff --git a/docs/en/docs/release-notes.md b/docs/en/docs/release-notes.md index f94faf4b7..2c2a9a649 100644 --- a/docs/en/docs/release-notes.md +++ b/docs/en/docs/release-notes.md @@ -7,8 +7,15 @@ hide: ## Latest Changes +### Translations + +* 🌐 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 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). diff --git a/docs/pt/docs/advanced/response-cookies.md b/docs/pt/docs/advanced/response-cookies.md new file mode 100644 index 000000000..d0821b5b2 --- /dev/null +++ b/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 documentação no Starlette. diff --git a/docs/pt/docs/deployment.md b/docs/pt/docs/deployment.md deleted file mode 100644 index 6874a2529..000000000 --- a/docs/pt/docs/deployment.md +++ /dev/null @@ -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 Versionamento Semântico. - -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 **Docker** para implantação. Ele tem várias vantagens como segurança, replicabilidade, desenvolvimento simplificado etc. - -Se você está usando Docker, você pode utilizar a imagem Docker oficial: - -### tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi - -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: tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi. - -/// - -### 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: - -
- -```console -$ docker build -t myimage . - ----> 100% -``` - -
- -### Inicie o container Docker - -* Rode um container baseado em sua imagem: - -
- -```console -$ docker run -d --name mycontainer -p 80:80 myimage -``` - -
- -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: http://192.168.99.100/items/5?q=somequery ou http://127.0.0.1/items/5?q=somequery (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 http://192.168.99.100/docs ou http://127.0.0.1/docs (ou equivalente, usando seu _host_ Docker). - -Você verá a API interativa de documentação (fornecida por Swagger UI): - -![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png) - -### APIs alternativas de documentação - -E você pode também ir para http://192.168.99.100/redoc ou http://127.0.0.1/redoc (ou equivalente, usando seu _host_ Docker). - -Você verá a documentação automática alternativa (fornecida por ReDoc): - -![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 https://howhttps.works/. - -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 SNI. - * 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 TLS _Termination Proxy_. - -### 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 _Let's Encrypt_ 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 - -Traefik 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: - -### Docker Swarm Mode and Traefik for an HTTPS cluster - -### 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 - -* Uvicorn, um servidor ASGI peso leve, construído sobre uvloop e httptools. - -
- -```console -$ pip install "uvicorn[standard]" - ----> 100% -``` - -
- -//// - -//// tab | Hypercorn - -* Hypercorn, um servidor ASGI também compatível com HTTP/2. - -
- -```console -$ pip install hypercorn - ----> 100% -``` - -
- -...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 - -
- -```console -$ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80 - -INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:80 (Press CTRL+C to quit) -``` - -
- -//// - -//// tab | Hypercorn - -
- -```console -$ hypercorn main:app --bind 0.0.0.0:80 - -Running on 0.0.0.0:8080 over http (CTRL + C to quit) -``` - -
- -//// - -Você deve querer configurar mais algumas ferramentas para ter certeza que ele seja reinicializado automaticamante se ele parar. - -Você também deve querer instalar Gunicorn e utilizar ele como um gerenciador para o Uvicorn, 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. diff --git a/docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md b/docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md new file mode 100644 index 000000000..1a0455c1c --- /dev/null +++ b/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 HTTP `PUT`. + +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 HTTP `PATCH` 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}. + +///