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docs/de/docs/python-types.md
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/tutorial/body-nested-models.md
Da wir zum Beispiel im `Image`-Modell ein Feld `url` haben, können wir deklarieren, dass das eine Instanz von Pydantics `HttpUrl` sein soll, anstelle eines `str`: //// tab | Python 3.10+ ```Python hl_lines="2 8"
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docs/de/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md
Wenn Sie es erzwingen müssen, verwenden Sie `OAuth2PasswordRequestFormStrict` anstelle von `OAuth2PasswordRequestForm`. /// * Eine optionale `client_id` (benötigen wir für unser Beispiel nicht). * Ein optionales `client_secret` (benötigen wir für unser Beispiel nicht). /// info `OAuth2PasswordRequestForm` ist keine spezielle Klasse für **FastAPI**, so wie `OAuth2PasswordBearer`.
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docs/de/docs/how-to/conditional-openapi.md
Wenn Sie Ihre API sichern möchten, gibt es mehrere bessere Dinge, die Sie tun können, zum Beispiel: * Stellen Sie sicher, dass Sie über gut definierte Pydantic-Modelle für Ihre Requestbodys und Responses verfügen. * Konfigurieren Sie alle erforderlichen Berechtigungen und Rollen mithilfe von Abhängigkeiten.
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docs/de/docs/tutorial/query-params.md
Zum Beispiel sind in der URL: ``` http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10 ``` ... die Query-Parameter: * `skip`: mit dem Wert `0` * `limit`: mit dem Wert `10` Da sie Teil der URL sind, sind sie „naturgemäß“ Strings. Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), werden sie zu diesem Typ konvertiert, und gegen diesen validiert.
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docs/de/docs/tutorial/extra-data-types.md
* Sie können alle gültigen Pydantic-Datentypen hier überprüfen: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic data types</a>. ## Beispiel Hier ist ein Beispiel für eine *Pfadoperation* mit Parametern, die einige der oben genannten Typen verwenden. //// tab | Python 3.10+ ```Python hl_lines="1 3 12-16" {!> ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py!}
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docs/de/docs/tutorial/schema-extra-example.md
* `File()` Die Schlüssel des `dict` identifizieren jedes Beispiel, und jeder Wert (`"value"`) ist ein weiteres `dict`. Jedes spezifische Beispiel-`dict` in den `examples` kann Folgendes enthalten: * `summary`: Kurze Beschreibung für das Beispiel. * `description`: Eine lange Beschreibung, die Markdown-Text enthalten kann. * `value`: Dies ist das tatsächlich angezeigte Beispiel, z. B. ein `dict`.
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docs/de/docs/tutorial/body-updates.md
Sie können den `jsonable_encoder` verwenden, um die empfangenen Daten in etwas zu konvertieren, das als JSON gespeichert werden kann (in z. B. einer NoSQL-Datenbank). Zum Beispiel, um ein `datetime` in einen `str` zu konvertieren. //// tab | Python 3.10+ ```Python hl_lines="28-33" {!> ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py!} ``` //// //// tab | Python 3.9+
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docs/de/docs/tutorial/response-model.md
## Rückgabewert und Datenfilterung Führen wir unser vorheriges Beispiel fort. Wir wollten **die Funktion mit einem Typ annotieren**, aber etwas zurückgeben, das **weniger Daten** enthält. Wir möchten auch, dass FastAPI die Daten weiterhin, dem Responsemodell entsprechend, **filtert**.
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docs/de/docs/tutorial/encoder.md
Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten. Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`. ## `jsonable_encoder` verwenden Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt. Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024 - 1.9K bytes - Viewed (0)