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docs/de/docs/features.md
Das gesamte **FastAPI**-Framework ist darauf ausgelegt, das zu erfüllen. Autovervollständigung funktioniert überall. Sie werden selten noch mal in der Dokumentation nachschauen müssen. So kann ihr Editor Sie unterstützen: * in <a href="https://code.visualstudio.com/" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>: ![Editor Unterstützung](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png)
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docs/de/docs/async.md
* die von Ihrem Programm gesendeten Daten vom Client über das Netzwerk empfangen wurden * der Inhalt einer Datei vom System von der Festplatte gelesen und an Ihr Programm übergeben wurde * der Inhalt, den Ihr Programm dem System übergeben hat, auf die Festplatte geschrieben wurde * eine Remote-API-Operation beendet wurde * Eine Datenbankoperation abgeschlossen wurde
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docs/de/docs/deployment/https.md
* **Standardmäßig** bedeutet das, dass Sie nur **ein HTTPS-Zertifikat pro IP-Adresse** haben können. * Ganz gleich, wie groß Ihr Server ist oder wie klein die einzelnen Anwendungen darauf sind. * Hierfür gibt es jedoch eine **Lösung**.
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docs/de/docs/tutorial/body-nested-models.md
Und das `dict` welches Sie als `weights` erhalten, wird `int`-Schlüssel und `float`-Werte haben. ## Zusammenfassung Mit **FastAPI** haben Sie die maximale Flexibilität von Pydantic-Modellen, während Ihr Code einfach, kurz und elegant bleibt. Aber mit all den Vorzügen: * Editor-Unterstützung (Codevervollständigung überall) * Datenkonvertierung (auch bekannt als Parsen, Serialisierung) * Datenvalidierung
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docs/de/docs/tutorial/path-params.md
Sie können eine Pfadoperation auch nicht erneut definieren: ```Python hl_lines="6 11" {!../../../docs_src/path_params/tutorial003b.py!} ``` Die erste Definition wird immer verwendet werden, da ihr Pfad zuerst übereinstimmt. ## Vordefinierte Parameterwerte
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docs/de/docs/deployment/docker.md
``` ### Das Docker-Image erstellen Nachdem nun alle Dateien vorhanden sind, erstellen wir das Containerimage. * Gehen Sie zum Projektverzeichnis (dort, wo sich Ihr `Dockerfile` und Ihr `app`-Verzeichnis befindet). * Erstellen Sie Ihr FastAPI-Image: <div class="termy"> ```console $ docker build -t myimage . ---> 100% ``` </div> !!! tip "Tipp"
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docs/de/docs/tutorial/response-model.md
``` FastAPI wird diesen Rückgabetyp verwenden, um: * Die zurückzugebenden Daten zu **validieren**.
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docs/de/docs/advanced/behind-a-proxy.md
In diesem Fall würde der ursprüngliche Pfad `/app` tatsächlich unter `/api/v1/app` bereitgestellt. Auch wenn Ihr gesamter Code unter der Annahme geschrieben ist, dass es nur `/app` gibt. ```Python hl_lines="6" {!../../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001.py!} ```
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docs/de/docs/deployment/concepts.md
### Serverspeicher Wenn Ihr Code beispielsweise ein Machine-Learning-Modell mit **1 GB Größe** lädt und Sie einen Prozess mit Ihrer API ausführen, verbraucht dieser mindestens 1 GB RAM. Und wenn Sie **4 Prozesse** (4 Worker) starten, verbraucht jeder 1 GB RAM. Insgesamt verbraucht Ihre API also **4 GB RAM**.
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Sat Mar 30 20:16:25 GMT 2024 - 20.6K bytes - Viewed (0) -
docs/de/docs/deployment/server-workers.md
Ich zeige Ihnen auch das **offizielle Docker-Image**, welches **Gunicorn mit Uvicorn-Workern** und einige Standardkonfigurationen enthält, die für einfache Fälle nützlich sein können.
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Sat Mar 30 18:19:25 GMT 2024 - 10.1K bytes - Viewed (0)