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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/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/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**.
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docs/de/docs/python-types.md
Wenn Sie eine neuere Python-Version für Ihr Projekt wählen können, werden Sie aus dieser zusätzlichen Vereinfachung Nutzen ziehen können. In der gesamten Dokumentation gibt es Beispiele, welche kompatibel mit unterschiedlichen Python-Versionen sind (wenn es Unterschiede gibt).
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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.
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docs/de/docs/contributing.md
---> 100% ``` </div> Das installiert alle Abhängigkeiten und Ihr lokales FastAPI in Ihrer lokalen Umgebung. #### Das lokale FastAPI verwenden Wenn Sie eine Python-Datei erstellen, die FastAPI importiert und verwendet, und diese mit dem Python aus Ihrer lokalen Umgebung ausführen, wird Ihr geklonter lokaler FastAPI-Quellcode verwendet.
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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/help-fastapi.md
### Um Schließung bitten Wenn die Person antwortet, besteht eine hohe Chance, dass Sie ihr Problem gelöst haben. Herzlichen Glückwunsch, **Sie sind ein Held**! 🦸 * Wenn es tatsächlich das Problem gelöst hat, können Sie sie darum bitten: * In GitHub-Diskussionen: den Kommentar als **Antwort** zu markieren.
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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
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Sat Mar 30 20:28:59 GMT 2024 - 10.3K bytes - Viewed (0) -
docs/de/docs/tutorial/response-model.md
``` FastAPI wird diesen Rückgabetyp verwenden, um: * Die zurückzugebenden Daten zu **validieren**.
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Sat Mar 30 20:26:58 GMT 2024 - 19.9K bytes - Viewed (0)