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docs/de/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md
```Python hl_lines="8 13" {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial006.py!} ``` ### Rückgabewerte Und sie können Werte zurückgeben oder nicht, die Werte werden nicht verwendet.
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Sat Mar 30 18:09:16 GMT 2024 - 4.7K bytes - Viewed (0) -
docs/de/docs/tutorial/path-params.md
### Erstellen Sie eine `Enum`-Klasse Importieren Sie `Enum` und erstellen Sie eine Unterklasse, die von `str` und `Enum` erbt.
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docs/de/docs/tutorial/body.md
## Ohne Pydantic
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docs/de/docs/tutorial/response-model.md
#### Daten mit Werten für Felder mit Defaultwerten Aber wenn ihre Daten Werte für Modellfelder mit Defaultwerten haben, wie etwa der Artikel mit der ID `bar`: ```Python hl_lines="3 5" { "name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2 } ``` dann werden diese Werte in der Response enthalten sein. #### Daten mit den gleichen Werten wie die Defaultwerte
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docs/de/docs/tutorial/body-updates.md
* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein. * Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`). * So ersetzen Sie nur die tatsächlich vom Benutzer gesetzten Werte, statt dass bereits gespeicherte Werte mit Defaultwerten des Modells überschrieben werden. * Erzeugen Sie eine Kopie ihres gespeicherten Modells, wobei Sie die Attribute mit den empfangenen Teil-Ersetzungen aktualisieren (mittels des `update`-Parameters).
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docs/de/docs/tutorial/extra-models.md
} ``` #### Ein `dict` entpacken Wenn wir ein `dict` wie `user_dict` nehmen, und es einer Funktion (oder Klassenmethode) mittels `**user_dict` übergeben, wird Python es „entpacken“. Es wird die Schlüssel und Werte von `user_dict` direkt als Schlüsselwort-Argumente übergeben. Wenn wir also das `user_dict` von oben nehmen und schreiben: ```Python UserInDB(**user_dict) ``` dann ist das ungefähr äquivalent zu:
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docs/de/docs/python-types.md
* `bytes` ```Python hl_lines="1" {!../../../docs_src/python_types/tutorial005.py!} ``` ### Generische Typen mit Typ-Parametern Es gibt Datenstrukturen, die andere Werte enthalten können, wie etwa `dict`, `list`, `set` und `tuple`. Die inneren Werte können auch ihren eigenen Typ haben. Diese Typen mit inneren Typen werden „**generische**“ Typen genannt. Es ist möglich, sie mit ihren inneren Typen zu deklarieren.
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docs/de/docs/tutorial/body-nested-models.md
Das schauen wir uns mal an. Im folgenden Beispiel akzeptieren Sie irgendein `dict`, solange es `int`-Schlüssel und `float`-Werte hat. === "Python 3.9+" ```Python hl_lines="7" {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py39.py!} ``` === "Python 3.8+" ```Python hl_lines="9"
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docs/de/docs/tutorial/query-params-str-validations.md
## Query-Parameter-Liste / Mehrere Werte Wenn Sie einen Query-Parameter explizit mit `Query` auszeichnen, können Sie ihn auch eine Liste von Werten empfangen lassen, oder anders gesagt, mehrere Werte. Um zum Beispiel einen Query-Parameter `q` zu deklarieren, der mehrere Male in der URL vorkommen kann, schreiben Sie: === "Python 3.10+"
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Sat Mar 30 17:58:59 GMT 2024 - 27.7K bytes - Viewed (0) -
docs/de/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
Abhängigkeiten eine gemeinsame Unterabhängigkeit haben, wird **FastAPI** diese Unterabhängigkeit nur einmal pro Request aufrufen. Und es speichert den zurückgegebenen Wert in einem <abbr title="Mechanismus, der bereits berechnete/generierte Werte zwischenspeichert, um sie später wiederzuverwenden, anstatt sie erneut zu berechnen.">„Cache“</abbr> und übergibt diesen gecachten Wert an alle „Dependanten“, die ihn in diesem spezifischen Request benötigen, anstatt die Abhängigkeit mehrmals für denselben...
Plain Text - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024 - Last Modified: Sat Mar 30 18:09:48 GMT 2024 - 6.3K bytes - Viewed (0)