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  1. docs/de/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md

    Standardprotokolle wie OAuth2 auf relativ einfache Weise verwenden und implementieren.
    
    Im **Handbuch für fortgeschrittene Benutzer** erfahren Sie mehr darüber, wie Sie OAuth2-„Scopes“ für ein feingranuliertes Berechtigungssystem verwenden, das denselben Standards folgt. OAuth2 mit Scopes ist der Mechanismus, der von vielen großen Authentifizierungsanbietern wie Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), usw. verwendet wird, um Drittanbieteranwendungen zu autorisieren, im Namen ihrer Benutzer...
    Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025
    - Last Modified: Sun Aug 31 10:49:48 UTC 2025
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  2. docs/de/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md

    /// note | Hinweis
    
    Es ist üblich, dass jeder Authentifizierungsanbieter seine Flows anders benennt, um sie zu einem Teil seiner Marke zu machen.
    
    Aber am Ende implementieren sie denselben OAuth2-Standard.
    
    ///
    
    **FastAPI** enthält Werkzeuge für alle diese OAuth2-Authentifizierungs-Flows in `fastapi.security.oauth2`.
    
    ## `Security` in Dekorator-`dependencies`
    
    Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025
    - Last Modified: Sun Aug 31 10:49:48 UTC 2025
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  3. docs/de/docs/tutorial/security/index.md

            * `implicit`
            * `clientCredentials`
            * `authorizationCode`
        * Es gibt jedoch einen bestimmten „Flow“, der perfekt für die direkte Abwicklung der Authentifizierung in derselben Anwendung verwendet werden kann:
            * `password`: Einige der nächsten Kapitel werden Beispiele dafür behandeln.
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    - Last Modified: Sun Aug 31 10:49:48 UTC 2025
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  4. docs/de/docs/async.md

    ### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen
    
    Mit **FastAPI** können Sie die Vorteile der Nebenläufigkeit nutzen, die in der Webentwicklung weit verbreitet ist (derselbe Hauptvorteil von NodeJS).
    
    Sie können aber auch die Vorteile von Parallelität und Multiprocessing (Mehrere Prozesse werden parallel ausgeführt) für **CPU-lastige** Workloads wie in Systemen für maschinelles Lernen nutzen.
    
    Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025
    - Last Modified: Sun Aug 31 09:56:21 UTC 2025
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