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docs/pt/docs/_llm-test.md

@@ -1,8 +1,8 @@
 # Arquivo de teste de LLM { #llm-test-file }
 
-Este documento testa se o <abbr title="Large Language Model – Modelo de Linguagem de Grande Porte">LLM</abbr>, 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 <abbr title="Large Language Model - Modelo de Linguagem de Grande Porte">LLM</abbr>, 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 de 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 deseja 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.
 
@@ -112,7 +112,7 @@ works(foo="bar")  # Isto funciona 🎉
 
 ////
 
-//// tab | Informações
+//// tab | Informação
 
 O código em blocos de código não deve ser modificado, com exceção dos comentários.
 
@@ -154,7 +154,7 @@ Algum texto
 
 ////
 
-//// tab | Informações
+//// tab | Informação
 
 Abas e blocos `Info`/`Note`/`Warning`/etc. devem ter a tradução do seu título adicionada após uma barra vertical (`|`).
 
@@ -181,7 +181,7 @@ O texto do link deve ser traduzido, o endereço do link deve apontar para a trad
 
 ////
 
-//// tab | Informações
+//// tab | Informação
 
 Os links devem ser traduzidos, mas seus endereços devem permanecer inalterados. Uma exceção são links absolutos para páginas da documentação do FastAPI. Nesse caso, devem apontar para a tradução.
 
@@ -197,10 +197,10 @@ Aqui estão algumas coisas envolvidas em elementos HTML "abbr" (algumas são inv
 
 ### O abbr fornece uma frase completa { #the-abbr-gives-a-full-phrase }
 
-* <abbr title="Getting Things Done – Fazer as Coisas">GTD</abbr>
-* <abbr title="menos que"><code>lt</code></abbr>
-* <abbr title="XML Web Token – Token Web XML">XWT</abbr>
-* <abbr title="Parallel Server Gateway Interface – Interface de Gateway de Servidor Paralelo">PSGI</abbr>
+* <abbr title="Getting Things Done - Fazer as Coisas">GTD</abbr>
+* <abbr title="less than - menor que"><code>lt</code></abbr>
+* <abbr title="XML Web Token - Token Web XML">XWT</abbr>
+* <abbr title="Parallel Server Gateway Interface - Interface de Gateway de Servidor Paralelo">PSGI</abbr>
 
 ### 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 }
 
-* <abbr title="Mozilla Developer Network – Rede de Desenvolvedores da Mozilla: documentação para desenvolvedores, escrita pelo pessoal do Firefox">MDN</abbr>
-* <abbr title="Input/Output – Entrada/Saída: leitura ou escrita em disco, comunicações de rede.">I/O</abbr>.
+* <abbr title="Mozilla Developer Network - Rede de Desenvolvedores da Mozilla: documentação para desenvolvedores, escrita pelo pessoal do Firefox">MDN</abbr>
+* <abbr title="Input/Output: disk reading or writing, network communications.">I/O</abbr>.
 
 ////
 
-//// tab | Informações
+//// tab | Informação
 
 Os atributos "title" dos elementos "abbr" são traduzidos seguindo algumas instruções específicas.
 
@@ -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.
 
@@ -494,7 +494,7 @@ 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.
 

docs/pt/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md

@@ -10,21 +10,21 @@ 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 (você deveria) ter certeza de que ele é único para cada operação.
 
 {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py39.py hl[6] *}
 
 ### Utilizando o nome da *função de operação de rota* como o operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
 
-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.
+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` de cada *operação de rota* utilizando o `APIRoute.name` dela.
 
-Você deve fazer isso depois de adicionar todas as suas *operações de rota*.
+Você (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 (você deveria) atualizar os `operationId`s antes disso.
 
 ///
 
@@ -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 "form feed") faz com que o **FastAPI** trunque a saída utilizada pelo 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] *}
 
@@ -56,19 +56,19 @@ Ele não será mostrado na documentação, mas outras ferramentas (como o Sphinx
 
 Você provavelmente já viu como declarar o `response_model` e `status_code` para uma *operação de rota*.
 
-Isso define os metadados sobre a resposta principal da *operação de rota*.
+Isso define os metadados sobre a response principal da *operação de rota*.
 
-Você também pode declarar respostas adicionais, com seus modelos, códigos de status, etc.
+Você também pode declarar responses adicionais, com seus modelos, códigos de status, etc.
 
-Existe um capítulo inteiro da nossa documentação sobre isso, você pode ler em [Retornos Adicionais no OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.
+Existe um capítulo inteiro da nossa documentação sobre isso, você pode ler em [Respostas Adicionais no OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.
 
 ## Extras do OpenAPI { #openapi-extra }
 
-Quando você declara uma *operação de rota* na sua aplicação, o **FastAPI** irá gerar os metadados relevantes da *operação de rota* automaticamente para serem incluídos no esquema do OpenAPI.
+Quando você declara uma *operação de rota* na sua aplicação, o **FastAPI** gera automaticamente os metadados relevantes sobre essa *operação de rota* para serem incluídos no esquema do OpenAPI.
 
 /// note | Detalhes Técnicos
 
-Na especificação do OpenAPI, isso é chamado de um <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object" class="external-link" target="_blank">Objeto de Operação</a>.
+Na especificação do OpenAPI, isso é chamado de <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object" class="external-link" target="_blank">Objeto de Operação</a>.
 
 ///
 
@@ -76,13 +76,13 @@ Ele possui toda a informação sobre a *operação de rota* e é usado para gera
 
 Ele inclui os atributos `tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses`, etc.
 
-Esse esquema específico para uma *operação de rota* normalmente é gerado automaticamente pelo **FastAPI**, mas você também pode estender ele.
+Esse esquema OpenAPI específico para uma *operação de rota* normalmente é gerado automaticamente pelo **FastAPI**, mas você também pode estendê-lo.
 
 /// tip | Dica
 
 Esse é um ponto de extensão de baixo nível.
 
-Caso você só precise declarar respostas adicionais, uma forma conveniente de fazer isso é com [Retornos Adicionais no OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.
+Caso você só precise declarar responses adicionais, uma forma mais conveniente de fazer isso é com [Respostas Adicionais no OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.
 
 ///
 
@@ -98,7 +98,7 @@ Se você abrir os documentos criados automaticamente para a API, sua extensão a
 
 <img src="/img/tutorial/path-operation-advanced-configuration/image01.png">
 
-E se você olhar o esquema OpenAPI resultante (na rota `/openapi.json` da sua API), você verá que a sua extensão também faz parte da *operação de rota* específica:
+E se você olhar o OpenAPI resultante (em `/openapi.json` na sua API), você verá que a sua extensão também faz parte da *operação de rota* específica:
 
 ```JSON hl_lines="22"
 {
@@ -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` será mesclado profundamente com o esquema OpenAPI gerado automaticamente para a *operação de rota*.
 
-Então, você pode adicionar dados extras para o esquema gerado automaticamente.
+Assim, você poderia adicionar dados adicionais 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 request com seu próprio código, sem usar as funcionalidades automáticas do FastAPI com o Pydantic, mas ainda assim poderia querer definir a request 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 <abbr title="convertido de um formato plano, como bytes, para objetos Python">analisado</abbr> como JSON, ele é lido diretamente como `bytes` e a função `magic_data_reader()` seria a responsável por analisar ele de alguma forma.
+Neste exemplo, não declaramos nenhum modelo do Pydantic. Na verdade, o corpo da request nem sequer é <abbr title="converted from some plain format, like bytes, into Python objects - convertido de algum formato simples, como bytes, para objetos Python">parsed</abbr> como JSON, ele é lido diretamente como `bytes`, e a função `magic_data_reader()` seria a responsável por fazer o parsing dele de alguma forma.
 
-De toda forma, nós podemos declarar o esquema esperado para o corpo da requisição.
+Mesmo assim, podemos declarar o esquema esperado para o corpo da request.
 
 ### 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 poderia usar um modelo Pydantic para definir o JSON Schema que é então incluído na seção do esquema OpenAPI personalizado da *operação de rota*.
 
-E você pode fazer isso até mesmo quando os dados da requisição não seguem o formato JSON.
+E você poderia fazer isso mesmo que o tipo de dados na request não seja 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 não usamos a funcionalidade integrada do FastAPI para extrair o JSON Schema dos modelos Pydantic nem a validação automática para JSON. Na verdade, estamos declarando o tipo de conteúdo da request como YAML, e não JSON:
 
 {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[15:20, 22] *}
 
-////
+Mesmo assim, embora não estejamos usando a funcionalidade integrada padrão, ainda estamos usando um modelo Pydantic para gerar manualmente o JSON Schema para os dados que queremos receber em YAML.
 
-//// tab | Pydantic v1
+Então usamos a request diretamente e extraímos o corpo como `bytes`. Isso significa que o FastAPI nem sequer vai tentar fazer o parsing do payload da request como JSON.
 
-{* ../../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.
-
-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.
-
-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, fazemos o parsing desse conteúdo YAML diretamente, e então estamos novamente usando 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.

docs/pt/docs/advanced/settings.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Configurações e Variáveis de Ambiente { #settings-and-environment-variables }
 
-Em muitos casos, sua aplicação pode precisar de configurações externas, por exemplo chaves secretas, credenciais de banco de dados, credenciais para serviços de e-mail, etc.
+Em muitos casos, sua aplicação pode precisar de algumas configurações externas, por exemplo chaves secretas, credenciais de banco de dados, credenciais para serviços de e-mail, etc.
 
 A maioria dessas configurações é variável (pode mudar), como URLs de banco de dados. E muitas podem ser sensíveis, como segredos.
 
@@ -12,7 +12,7 @@ Para entender variáveis de ambiente, você pode ler [Variáveis de Ambiente](..
 
 ///
 
-## Tipagem e validação { #types-and-validation }
+## Tipos e validação { #types-and-validation }
 
 Essas variáveis de ambiente só conseguem lidar com strings de texto, pois são externas ao Python e precisam ser compatíveis com outros programas e com o resto do sistema (e até com diferentes sistemas operacionais, como Linux, Windows, macOS).
 
@@ -46,12 +46,6 @@ $ pip install "fastapi[all]"
 
 </div>
 
-/// 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.
@@ -140,7 +118,7 @@ Você também precisaria de um arquivo `__init__.py` como visto em [Aplicações
 
 ## Configurações em uma dependência { #settings-in-a-dependency }
 
-Em algumas ocasiões, pode ser útil fornecer as configurações a partir de uma dependência, em vez de ter um objeto global `settings` usado em todos os lugares.
+Em algumas ocasiões, pode ser útil fornecer as configurações a partir de uma dependência, em vez de ter um objeto global com `settings` que é usado em todos os lugares.
 
 Isso pode ser especialmente útil durante os testes, pois é muito fácil sobrescrever uma dependência com suas próprias configurações personalizadas.
 
@@ -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
@@ -225,31 +201,11 @@ 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 <a href="https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/model_config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic Model Config</a>.
-
-///
-
-////
-
-/// 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.
+Aqui definimos a configuração `env_file` dentro da sua classe `Settings` do Pydantic e definimos o valor como o nome do arquivo com o arquivo dotenv que queremos usar.
 
 ### Criando o `Settings` apenas uma vez com `lru_cache` { #creating-the-settings-only-once-with-lru-cache }
 
-Ler um arquivo do disco normalmente é uma operação custosa (lenta), então você provavelmente vai querer fazer isso apenas uma vez e depois reutilizar o mesmo objeto de configurações, em vez de lê-lo a cada requisição.
+Ler um arquivo do disco normalmente é uma operação custosa (lenta), então você provavelmente vai querer fazer isso apenas uma vez e depois reutilizar o mesmo objeto de configurações, em vez de lê-lo a cada request.
 
 Mas toda vez que fizermos:
 
@@ -266,13 +222,13 @@ def get_settings():
     return Settings()
 ```
 
-criaríamos esse objeto para cada requisição e leríamos o arquivo `.env` para cada requisição. ⚠️
+criaríamos esse objeto para cada request e leríamos o arquivo `.env` para cada request. ⚠️
 
 Mas como estamos usando o decorador `@lru_cache` por cima, o objeto `Settings` será criado apenas uma vez, na primeira vez em que for chamado. ✔️
 
 {* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/main.py hl[1,11] *}
 
-Em qualquer chamada subsequente de `get_settings()` nas dependências das próximas requisições, em vez de executar o código interno de `get_settings()` e criar um novo objeto `Settings`, ele retornará o mesmo objeto que foi retornado na primeira chamada, repetidamente.
+Em qualquer chamada subsequente de `get_settings()` nas dependências para os próximos requests, em vez de executar o código interno de `get_settings()` e criar um novo objeto `Settings`, ele retornará o mesmo objeto que foi retornado na primeira chamada, repetidamente.
 
 #### Detalhes Técnicos do `lru_cache` { #lru-cache-technical-details }
 
@@ -343,4 +299,4 @@ Você pode usar Pydantic Settings para lidar com as configurações da sua aplic
 
 * Usando uma dependência você pode simplificar os testes.
 * Você pode usar arquivos `.env` com ele.
-* Usar `@lru_cache` permite evitar ler o arquivo dotenv repetidamente a cada requisição, enquanto permite sobrescrevê-lo durante os testes.
+* Usar `@lru_cache` permite evitar ler o arquivo dotenv repetidamente a cada request, enquanto permite sobrescrevê-lo durante os testes.

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.
+A versão 0.100.0 do FastAPI tinha suporte ao Pydantic v1 ou v2. Ela usaria o que estivesse instalado.
 
-Se você tiver o Pydantic v2 instalado, ele será utilizado. Se, em vez disso, tiver o Pydantic v1, será ele que será utilizado.
+A versão 0.119.0 do FastAPI introduziu suporte parcial ao Pydantic v1 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, ao mesmo tempo em que ainda dá suporte ao `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.
 
@@ -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] *}
 

docs/pt/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md

@@ -1,10 +1,10 @@
 # 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 têm **valores padrão**.
 
-Vamos ver como isso funciona e como alterar se for necessário.
+Vamos ver como isso funciona e como alterar isso se você precisar fazer isso.
 
 ## Modelos Pydantic para Entrada e Saída { #pydantic-models-for-input-and-output }
 
@@ -34,11 +34,11 @@ Mas se você usar o mesmo modelo como saída, como aqui:
 
 {* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py hl[19] *}
 
-... então, como `description` tem um valor padrão, se você **não retornar nada** para esse campo, ele ainda terá o **valor padrão**.
+... então, como `description` tem um valor padrão, se você **não retornar nada** para esse campo, ele ainda terá esse **valor padrão**.
 
 ### Modelo para Dados de Resposta de Saída { #model-for-output-response-data }
 
-Se você interagir com a documentação e verificar a resposta, mesmo que o código não tenha adicionado nada em um dos campos `description`, a resposta JSON contém o valor padrão (`null`):
+Se você interagir com a documentação e verificar a resposta, mesmo que o código não tenha adicionado nada em um dos campos `description`, a response JSON contém o valor padrão (`null`):
 
 <div class="screenshot">
 <img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image02.png">
@@ -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**:
 
 <div class="screenshot">
 <img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image05.png">
 </div>
-
-Esse é o mesmo comportamento do Pydantic v1. 🤓

docs/pt/docs/index.md

@@ -40,8 +40,8 @@ Os recursos chave são:
 * **Rápido**: alta performance, equivalente a **NodeJS** e **Go** (graças ao Starlette e Pydantic). [Um dos frameworks mais rápidos disponíveis](#performance).
 * **Rápido para codar**: Aumenta a velocidade para desenvolver recursos entre 200% a 300%. *
 * **Poucos bugs**: Reduz cerca de 40% de erros induzidos por humanos (desenvolvedores). *
-* **Intuitivo**: Grande suporte a _IDEs_. <abbr title="também conhecido como autocompletar, preenchimento automático, IntelliSense">Preenchimento automático</abbr> em todos os lugares. Menos tempo debugando.
-* **Fácil**: Projetado para ser fácil de aprender e usar. Menos tempo lendo documentação.
+* **Intuitivo**: Grande suporte a editores. <abbr title="também conhecido como autocompletar, preenchimento automático, IntelliSense">Completação</abbr> em todos os lugares. Menos tempo debugando.
+* **Fácil**: Projetado para ser fácil de aprender e usar. Menos tempo lendo docs.
 * **Enxuto**: Minimize duplicação de código. Múltiplas funcionalidades para cada declaração de parâmetro. Menos bugs.
 * **Robusto**: Tenha código pronto para produção. E com documentação interativa automática.
 * **Baseado em padrões**: Baseado em (e totalmente compatível com) os padrões abertos para APIs: <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> (anteriormente conhecido como Swagger) e <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank">JSON Schema</a>.
@@ -93,7 +93,7 @@ Os recursos chave são:
 
 "*Estou extremamente entusiasmado com o **FastAPI**. É tão divertido!*"
 
-<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Brian Okken - <strong><a href="https://pythonbytes.fm/episodes/show/123/time-to-right-the-py-wrongs?time_in_sec=855" target="_blank">Python Bytes</a> podcaster</strong> <a href="https://x.com/brianokken/status/1112220079972728832" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>
+<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Brian Okken - <strong><a href="https://pythonbytes.fm/episodes/show/123/time-to-right-the-py-wrongs?time_in_sec=855" target="_blank">Python Bytes</a> apresentador do podcast</strong> <a href="https://x.com/brianokken/status/1112220079972728832" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>
 
 ---
 
@@ -117,6 +117,12 @@ Os recursos chave são:
 
 ---
 
+## Mini documentário do FastAPI { #fastapi-mini-documentary }
+
+Há um <a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" class="external-link" target="_blank">mini documentário do FastAPI</a> lançado no final de 2025, você pode assisti-lo online:
+
+<a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" target="_blank"><img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/fastapi-documentary.jpg" alt="FastAPI Mini Documentary"></a>
+
 ## **Typer**, o FastAPI das interfaces de linhas de comando { #typer-the-fastapi-of-clis }
 
 <a href="https://typer.tiangolo.com" target="_blank"><img src="https://typer.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-margin-vector.svg" style="width: 20%;"></a>
@@ -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 <em>operações</em> `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 <em>operações</em> `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 }
 
@@ -370,7 +376,7 @@ item: Item
     * Validação até para objetos JSON profundamente aninhados.
 * <abbr title="também conhecido como: serialização, parsing, marshalling">Conversão</abbr> de dados de entrada: vindo da rede para dados e tipos Python. Consegue ler:
     * JSON.
-    * Parâmetros de rota.
+    * Parâmetros de path.
     * Parâmetros de _query_ .
     * _Cookies_.
     * Cabeçalhos.
@@ -390,7 +396,7 @@ 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`.
@@ -399,7 +405,7 @@ Voltando ao código do exemplo anterior, **FastAPI** irá:
 * 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.
+    * Verifica que tem um atributo opcional `is_offer`, que deve ser `bool`, se presente.
     * Tudo isso também funciona para objetos JSON profundamente aninhados.
 * Converter de e para JSON automaticamente.
 * Documentar tudo com OpenAPI, que poderá ser usado por:
@@ -452,9 +458,9 @@ Para um exemplo mais completo incluindo mais recursos, veja <a href="https://fas
 
 ### Implemente sua aplicação (opcional) { #deploy-your-app-optional }
 
-Você pode opcionalmente implantar sua aplicação FastAPI na <a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">FastAPI Cloud</a>, inscreva-se na lista de espera se ainda não o fez. 🚀
+Você pode opcionalmente implantar sua aplicação FastAPI na <a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">FastAPI Cloud</a>, vá e participe da lista de espera caso ainda não o tenha feito. 🚀
 
-Se você já tem uma conta na **FastAPI Cloud** (nós convidamos você da lista de espera 😉), pode implantar sua aplicação com um único comando.
+Se você já tem uma conta na **FastAPI Cloud** (nós convidamos você da lista de espera 😉), você pode implantar sua aplicação com um único comando.
 
 Antes de implantar, certifique-se de que está autenticado:
 
@@ -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 <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">um dos _frameworks_ Python mais rápidos disponíveis</a>, somente atrás de Starlette e Uvicorn (utilizados internamente pelo FastAPI). (*)
 
-Para entender mais sobre performance, veja a seção <a href="https://fastapi.tiangolo.com/pt/benchmarks/" class="internal-link" target="_blank">Comparações</a>.
+Para entender mais sobre isso, veja a seção <a href="https://fastapi.tiangolo.com/pt/benchmarks/" class="internal-link" target="_blank">Comparações</a>.
 
 ## Dependências { #dependencies }
 

docs/pt/docs/tutorial/bigger-applications.md

@@ -31,11 +31,11 @@ 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.
+Isso é o que permite importar código de um arquivo para outro.
 
-Por exemplo, no arquivo `app/main.py`, você poderia ter uma linha como:
+Por exemplo, em `app/main.py`, você poderia ter uma linha como:
 
 ```
 from app.routers import items
@@ -43,47 +43,47 @@ 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 ele tem 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 ele está dentro de um pacote Python (um diretório com um arquivo `__init__.py`), ele é um "módulo" desse pacote: `app.main`.
+* Também há 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/`, então, ele 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`.
 
 <img src="/img/tutorial/bigger-applications/package.drawio.svg">
 
 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"
+│   └── 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"
+│   └── internal         # "internal" é um "subpacote Python"
+│       ├── __init__.py  # torna "internal" um "subpacote Python"
 │       └── admin.py     # "admin" submódulo, e.g. import app.internal.admin
 ```
 
 ## `APIRouter` { #apirouter }
 
-Vamos supor que o arquivo dedicado a lidar apenas com usuários seja o submódulo em `/app/routers/users.py`.
+Digamos que o arquivo dedicado a lidar apenas com usuários seja o submódulo em `/app/routers/users.py`.
 
 Você quer manter as *operações de rota* relacionadas aos seus usuários separadas do restante do código, para mantê-lo organizado.
 
 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}")
@@ -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}`
@@ -186,7 +186,7 @@ O resultado final é que os caminhos dos itens agora são:
 * Todas essas *operações de rota* terão a lista 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.
-    * Você também pode adicionar [dependências de `Segurança` com `scopes`](../advanced/security/oauth2-scopes.md){.internal-link target=_blank}.
+    * Você também pode adicionar [`Security` dependencies com `scopes`](../advanced/security/oauth2-scopes.md){.internal-link target=_blank}.
 
 /// tip | Dica
 
@@ -232,7 +232,7 @@ significaria:
 
 Mas esse arquivo não existe, nossas dependências estão em um arquivo em `app/dependencies.py`.
 
-Lembre-se de como nossa estrutura app/file se parece:
+Lembre-se de como nossa estrutura de app/arquivos se parece:
 
 <img src="/img/tutorial/bigger-applications/package.drawio.svg">
 
@@ -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`.
@@ -283,7 +283,7 @@ 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`.
 
@@ -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`:
 
@@ -390,7 +390,7 @@ 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`.
+Com `app.include_router()` podemos adicionar cada `APIRouter` à aplicação principal `FastAPI`.
 
 Ele incluirá todas as rotas daquele roteador como parte dele.
 
@@ -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**.
 
 ---
 
@@ -481,7 +481,7 @@ $ fastapi dev app/main.py
 
 E abra os documentos em <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.
 
-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:
 
 <img src="/img/tutorial/bigger-applications/image01.png">
 
@@ -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.

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

@@ -1,10 +1,10 @@
 # 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 <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`.
+Você pode usar o `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`.
 
 {* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}
 
@@ -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 <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.
+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 os dados *parcialmente*.
 
 Isso significa que você pode enviar apenas os dados que deseja atualizar, deixando o restante intacto.
 
@@ -40,27 +40,19 @@ 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 devem ser 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
+Isso geraria um `dict` com apenas os dados que foram definidos ao criar o modelo `item`, excluindo valores padrão.
 
-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.
-
-Então, você pode usar isso para gerar um `dict` com apenas os dados definidos (enviados na solicitação), omitindo valores padrão:
+Então, você pode usar isso para gerar um `dict` com apenas os dados definidos (enviados na request), omitindo valores padrão:
 
 {* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}
 
@@ -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 faria:
 
 * (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 sobrescrever os valores já armazenados com valores padrão no 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.
+* Converter o modelo copiado em algo que possa ser armazenado na sua 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` em `str`.
+* Salvar os dados na sua BD.
 * Retornar o modelo atualizado.
 
 {* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}
@@ -101,7 +85,7 @@ Resumindo, para aplicar atualizações parciais você pode:
 
 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.
+Mas o exemplo aqui usa `PATCH` porque ele foi criado para esses casos de uso.
 
 ///
 
@@ -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 dos modelos com todos os valores opcionais para **atualizações** e modelos com valores obrigatórios para **criação**, você pode usar as ideias descritas em [Modelos Extras](extra-models.md){.internal-link target=_blank}.
 
 ///

docs/pt/docs/tutorial/body.md

@@ -10,7 +10,7 @@ Para declarar um corpo da **requisição**, você utiliza os modelos do <a href=
 
 /// info | Informação
 
-Para enviar dados, você deve usar um dos: `POST` (o mais comum), `PUT`, `DELETE` ou `PATCH`.
+Para enviar dados, (você deveria) usar um dos: `POST` (o mais comum), `PUT`, `DELETE` ou `PATCH`.
 
 Enviar um corpo em uma requisição `GET` não tem um comportamento definido nas especificações, porém é suportado pelo FastAPI, apenas para casos de uso bem complexos/extremos.
 
@@ -32,7 +32,8 @@ Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:
 
 {* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
 
-Assim como quando declaramos parâmetros de consulta, quando um atributo do modelo possui um valor padrão, ele se torna opcional. Caso contrário, se torna obrigatório. Use `None` para torná-lo opcional.
+
+Assim como quando declaramos parâmetros de consulta, quando um atributo do modelo possui um valor padrão, ele não é obrigatório. Caso contrário, é obrigatório. Use `None` para torná-lo apenas opcional.
 
 Por exemplo, o modelo acima declara um JSON "`object`" (ou `dict` no Python) como esse:
 
@@ -73,7 +74,7 @@ Apenas com essa declaração de tipos do Python, o **FastAPI** irá:
 * Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.
     * Como você o declarou na função como do tipo `Item`, você também terá o suporte do editor (completação, etc) para todos os atributos e seus tipos.
 * Gerar definições de <a href="https://json-schema.org" class="external-link" target="_blank">JSON Schema</a> para o seu modelo; você também pode usá-las em qualquer outro lugar se fizer sentido para o seu projeto.
-* Esses schemas farão parte do esquema OpenAPI gerado, e serão usados pelas <abbr title="User Interfaces – Interfaces de usuário">UIs</abbr> de documentação automática.
+* Esses schemas farão parte do esquema OpenAPI gerado, e serão usados pelas <abbr title="User Interfaces - Interfaces de usuário">UIs</abbr> de documentação automática.
 
 ## Documentação automática { #automatic-docs }
 
@@ -113,7 +114,7 @@ Se você utiliza o <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-
 
 Melhora o suporte do editor para seus modelos Pydantic com:
 
-* preenchimento automático
+* auto-completion
 * verificação de tipos
 * refatoração
 * buscas
@@ -127,14 +128,6 @@ Dentro da função, você pode acessar todos os atributos do objeto do modelo di
 
 {* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
 
-/// info | Informação
-
-No Pydantic v1 o método se chamava `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda é suportado) no Pydantic v2, e renomeado para `.model_dump()`.
-
-Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` se puder usar o Pydantic v2.
-
-///
-
 ## Corpo da requisição + parâmetros de rota { #request-body-path-parameters }
 
 Você pode declarar parâmetros de rota e corpo da requisição ao mesmo tempo.
@@ -143,6 +136,7 @@ O **FastAPI** irá reconhecer que os parâmetros da função que combinam com pa
 
 {* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}
 
+
 ## Corpo da requisição + parâmetros de rota + parâmetros de consulta { #request-body-path-query-parameters }
 
 Você também pode declarar parâmetros de **corpo**, **rota** e **consulta**, ao mesmo tempo.

docs/pt/docs/tutorial/extra-models.md

@@ -22,21 +22,13 @@ Aqui está uma ideia geral de como os modelos poderiam parecer com seus campos d
 
 {* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
 
-/// info | Informação
+### Sobre `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }
 
-No Pydantic v1 o método se chamava `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda é suportado) no Pydantic v2 e renomeado para `.model_dump()`.
-
-Os exemplos aqui usam `.dict()` por compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` se puder usar o Pydantic v2.
-
-///
-
-### Sobre `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict }
-
-#### O `.dict()` do Pydantic { #pydantics-dict }
+#### O `.model_dump()` do Pydantic { #pydantics-model-dump }
 
 `user_in` é um modelo Pydantic da classe `UserIn`.
 
-Os modelos Pydantic possuem um método `.dict()` que retorna um `dict` com os dados do modelo.
+Os modelos Pydantic possuem um método `.model_dump()` que retorna um `dict` com os dados do modelo.
 
 Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como:
 
@@ -47,7 +39,7 @@ user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com
 e depois chamarmos:
 
 ```Python
-user_dict = user_in.dict()
+user_dict = user_in.model_dump()
 ```
 
 agora temos um `dict` com os dados na variável `user_dict` (é um `dict` em vez de um objeto de modelo Pydantic).
@@ -103,20 +95,20 @@ UserInDB(
 
 #### Um modelo Pydantic a partir do conteúdo de outro { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
 
-Como no exemplo acima, obtivemos o `user_dict` a partir do `user_in.dict()`, este código:
+Como no exemplo acima, obtivemos o `user_dict` a partir do `user_in.model_dump()`, este código:
 
 ```Python
-user_dict = user_in.dict()
+user_dict = user_in.model_dump()
 UserInDB(**user_dict)
 ```
 
 seria equivalente a:
 
 ```Python
-UserInDB(**user_in.dict())
+UserInDB(**user_in.model_dump())
 ```
 
-...porque `user_in.dict()` é um `dict`, e depois fazemos o Python "desembrulhá-lo" passando-o para `UserInDB` precedido por `**`.
+...porque `user_in.model_dump()` é um `dict`, e depois fazemos o Python "desembrulhá-lo" passando-o para `UserInDB` precedido por `**`.
 
 Então, obtemos um modelo Pydantic a partir dos dados em outro modelo Pydantic.
 
@@ -125,7 +117,7 @@ Então, obtemos um modelo Pydantic a partir dos dados em outro modelo Pydantic.
 E, então, adicionando o argumento de palavra-chave extra `hashed_password=hashed_password`, como em:
 
 ```Python
-UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password)
+UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
 ```
 
 ...acaba sendo como:
@@ -166,7 +158,7 @@ Dessa forma, podemos declarar apenas as diferenças entre os modelos (com `passw
 
 ## `Union` ou `anyOf` { #union-or-anyof }
 
-Você pode declarar uma resposta como o `Union` de dois ou mais tipos, o que significa que a resposta seria qualquer um deles.
+Você pode declarar uma response como o `Union` de dois ou mais tipos, o que significa que a response seria qualquer um deles.
 
 Isso será definido no OpenAPI com `anyOf`.
 
@@ -196,7 +188,7 @@ Mas se colocarmos isso na atribuição `response_model=PlaneItem | CarItem`, ter
 
 ## Lista de modelos { #list-of-models }
 
-Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.
+Da mesma forma, você pode declarar responses de listas de objetos.
 
 Para isso, use o padrão Python `typing.List` (ou simplesmente `list` no Python 3.9 e superior):
 
@@ -204,7 +196,7 @@ Para isso, use o padrão Python `typing.List` (ou simplesmente `list` no Python
 
 ## Resposta com `dict` arbitrário { #response-with-arbitrary-dict }
 
-Você também pode declarar uma resposta usando um simples `dict` arbitrário, declarando apenas o tipo das chaves e valores, sem usar um modelo Pydantic.
+Você também pode declarar uma response usando um simples `dict` arbitrário, declarando apenas o tipo das chaves e valores, sem usar um modelo Pydantic.
 
 Isso é útil se você não souber os nomes de campo / atributo válidos (que seriam necessários para um modelo Pydantic) antecipadamente.
 

docs/pt/docs/tutorial/query-params-str-validations.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Parâmetros de consulta e validações de string { #query-parameters-and-string-validations }
 
-O **FastAPI** permite declarar informações adicionais e validações para os seus parâmetros.
+O **FastAPI** permite declarar informações adicionais e validação para os seus parâmetros.
 
 Vamos usar esta aplicação como exemplo:
 
@@ -33,7 +33,7 @@ Para isso, primeiro importe:
 
 O FastAPI adicionou suporte a `Annotated` (e passou a recomendá-lo) na versão 0.95.0.
 
-Se você tiver uma versão mais antiga, terá erros ao tentar usar `Annotated`.
+Se você tiver uma versão mais antiga, (você deveria) obteria erros ao tentar usar `Annotated`.
 
 Certifique-se de [Atualizar a versão do FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank} para pelo menos 0.95.1 antes de usar `Annotated`.
 
@@ -109,7 +109,7 @@ Agora o FastAPI vai:
 
 ## Alternativa (antiga): `Query` como valor padrão { #alternative-old-query-as-the-default-value }
 
-Versões anteriores do FastAPI (antes de <abbr title="antes de 2023-03">0.95.0</abbr>) 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 <abbr title="before 2023-03">0.95.0</abbr>) 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.
 
 /// tip | Dica
 
@@ -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 deveria) receber 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:
 
@@ -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 <abbr title="obsoleto, recomenda-se não usá-lo">descontinuado</abbr>.
+Você tem que deixá-lo por um tempo, pois há clientes usando-o, mas quer que a documentação mostre claramente que ele está <abbr title="obsolete, recommended not to use it - obsoleto, recomendado não o usar">deprecated</abbr>.
 
 Então passe o parâmetro `deprecated=True` para `Query`:
 
@@ -416,7 +402,7 @@ O Pydantic também tem <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/valida
 
 ///
 
-Por exemplo, este validador personalizado verifica se o ID do item começa com `isbn-` para um número de livro <abbr title="ISBN significa Número Padrão Internacional de Livro">ISBN</abbr> ou com `imdb-` para um ID de URL de filme <abbr title="IMDB (Internet Movie Database) é um site com informações sobre filmes">IMDB</abbr>:
+Por exemplo, este validador personalizado verifica se o ID do item começa com `isbn-` para um número de livro <abbr title="ISBN means International Standard Book Number - ISBN significa Número Padrão Internacional de Livro">ISBN</abbr> ou com `imdb-` para um ID de URL de filme <abbr title="IMDB (Internet Movie Database) is a website with information about movies - IMDB (Internet Movie Database) é um site com informações sobre filmes">IMDB</abbr>:
 
 {* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
 
@@ -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 está curioso sobre este exemplo específico de código e ainda entretido, aqui vão alguns detalhes extras.
 
 #### String com `value.startswith()` { #string-with-value-startswith }
 

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 <a href="https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict" class="external-link" target="_blank">seu parâmetro `exclude_unset`</a> para chegar a isso.
-
-///
-
-/// info | Informação
-
 Você também pode usar:
 
 * `response_model_exclude_defaults=True`

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
+Você pode usar o atributo `model_config`, que recebe um `dict`, conforme descrito na <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">documentação do Pydantic: Configuration</a>.
 
-Na versão 2 do Pydantic, você usaria o atributo `model_config`, que recebe um `dict`, conforme descrito na <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">documentação do Pydantic: Configuration</a>.
-
-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 <a href="https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/schema/#schema-customization" class="external-link" target="_blank">documentação do Pydantic: Schema customization</a>.
-
-Você pode definir `schema_extra` com um `dict` contendo quaisquer dados adicionais que você queira que apareçam no JSON Schema gerado, incluindo `examples`.
-
-////
+Você pode definir `"json_schema_extra"` com um `dict` contendo quaisquer dados adicionais que você gostaria que aparecessem 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.
 
@@ -100,13 +78,13 @@ No entanto, <abbr title="2023-08-26">no momento em que isto foi escrito</abbr>,
 
 ### `examples` específicos do OpenAPI { #openapi-specific-examples }
 
-Antes do **JSON Schema** suportar `examples`, o OpenAPI já tinha suporte para um campo diferente também chamado `examples`.
+Desde antes de o **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 do 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**.
 
-O formato desse campo `examples` específico do OpenAPI é um `dict` com **vários exemplos** (em vez de uma `list`), cada um com informações extras que também serão adicionadas ao **OpenAPI**.
+O formato desse campo específico do OpenAPI `examples` é um `dict` com **vários exemplos** (em vez de uma `list`), cada um com informações extras que também serão adicionadas ao **OpenAPI**.
 
 Isso não vai dentro de cada JSON Schema contido no OpenAPI, vai fora, diretamente na *operação de rota*.
 
@@ -167,12 +145,12 @@ O JSON Schema não tinha `examples`, então o OpenAPI adicionou seu próprio cam
 
 O OpenAPI também adicionou os campos `example` e `examples` a outras partes da especificação:
 
-* <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#parameter-object" class="external-link" target="_blank">`Parameter Object` (na especificação)</a>, usado no FastAPI por:
+* <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#parameter-object" class="external-link" target="_blank">`Parameter Object` (na especificação)</a> que era usado no FastAPI por:
     * `Path()`
     * `Query()`
     * `Header()`
     * `Cookie()`
-* <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#media-type-object" class="external-link" target="_blank">`Request Body Object`, no campo `content`, no `Media Type Object` (na especificação)</a>, usado no FastAPI por:
+* <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#media-type-object" class="external-link" target="_blank">`Request Body Object`, no campo `content`, no `Media Type Object` (na especificação)</a> que era usado no FastAPI por:
     * `Body()`
     * `File()`
     * `Form()`
@@ -185,13 +163,13 @@ Esse parâmetro antigo `examples` específico do OpenAPI agora é `openapi_examp
 
 ### Campo `examples` do JSON Schema { #json-schemas-examples-field }
 
-Depois, o JSON Schema adicionou um campo <a href="https://json-schema.org/draft/2019-09/json-schema-validation.html#rfc.section.9.5" class="external-link" target="_blank">`examples`</a> em uma nova versão da especificação.
+Mas então o JSON Schema adicionou um campo <a href="https://json-schema.org/draft/2019-09/json-schema-validation.html#rfc.section.9.5" class="external-link" target="_blank">`examples`</a> em uma nova versão da especificação.
 
 E então o novo OpenAPI 3.1.0 passou a se basear na versão mais recente (JSON Schema 2020-12), que incluiu esse novo campo `examples`.
 
-Agora, esse novo campo `examples` tem precedência sobre o antigo (e customizado) campo único `example`, que agora está descontinuado.
+E agora esse novo campo `examples` tem precedência sobre o antigo campo único `example` (e customizado), que agora está descontinuado.
 
-Esse novo campo `examples` no JSON Schema é **apenas uma `list`** de exemplos, não um `dict` com metadados extras como nos outros lugares do OpenAPI (descritos acima).
+Esse novo campo `examples` no JSON Schema é **apenas uma `list`** de exemplos, não um dict com metadados extras como nos outros lugares do OpenAPI (descritos acima).
 
 /// info | Informação
 
@@ -213,7 +191,7 @@ Mas agora que o FastAPI 0.99.0 e superiores usam o OpenAPI 3.1.0, que usa o JSON
 
 ### Swagger UI e `examples` específicos do OpenAPI { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples }
 
-Como o Swagger UI não suportava vários exemplos no JSON Schema (em 2023-08-26), os usuários não tinham uma forma de mostrar vários exemplos na documentação.
+Agora, como o Swagger UI não suportava vários exemplos no JSON Schema (em 2023-08-26), os usuários não tinham uma forma de mostrar vários exemplos na documentação.
 
 Para resolver isso, o FastAPI `0.103.0` **adicionou suporte** para declarar o mesmo antigo campo **específico do OpenAPI** `examples` com o novo parâmetro `openapi_examples`. 🤓