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docs/de/docs/tutorial/body-nested-models.md
Selbst für Dinge in Listen: <img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png"> Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden. Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert. ## Bodys mit beliebigen `dict`s
Plain Text - Registered: Sun Apr 28 07:19:10 GMT 2024 - Last Modified: Fri Mar 22 01:42:11 GMT 2024 - 10.4K bytes - Viewed (0) -
docs/de/docs/advanced/dataclasses.md
* Dokumentation der Daten, usw. Das funktioniert genauso wie mit Pydantic-Modellen. Und tatsächlich wird es unter der Haube mittels Pydantic auf die gleiche Weise bewerkstelligt. !!! info Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können. Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden.
Plain Text - Registered: Sun Apr 28 07:19:10 GMT 2024 - Last Modified: Sat Mar 30 20:18:23 GMT 2024 - 4.6K bytes - Viewed (0) -
docs/de/docs/advanced/generate-clients.md
<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png"> Sie können diese Schemas sehen, da sie mit den Modellen in der Anwendung deklariert wurden. Diese Informationen sind im **OpenAPI-Schema** der Anwendung verfügbar und werden dann in der API-Dokumentation angezeigt (von Swagger UI). Und dieselben Informationen aus den Modellen, die in OpenAPI enthalten sind, können zum **Generieren des Client-Codes** verwendet werden.
Plain Text - Registered: Sun Apr 28 07:19:10 GMT 2024 - Last Modified: Wed Apr 03 03:42:11 GMT 2024 - 12K bytes - Viewed (0) -
docs/de/docs/tutorial/extra-models.md
Falls Ihnen das nichts sagt, in den [Sicherheits-Kapiteln](security/simple-oauth2.md#passwort-hashing){.internal-link target=_blank} werden Sie lernen, was ein „Passwort-Hash“ ist. ## Mehrere Modelle Hier der generelle Weg, wie die Modelle mit ihren Passwort-Feldern aussehen könnten, und an welchen Orten sie verwendet werden würden. === "Python 3.10+" ```Python hl_lines="7 9 14 20 22 27-28 31-33 38-39"
Plain Text - Registered: Sun Apr 28 07:19:10 GMT 2024 - Last Modified: Sat Mar 30 20:26:47 GMT 2024 - 8.7K bytes - Viewed (0) -
docs/de/docs/tutorial/body-updates.md
### Pydantics `exclude_unset`-Parameter verwenden Wenn Sie Teil-Aktualisierungen entgegennehmen, ist der `exclude_unset`-Parameter in der `.model_dump()`-Methode von Pydantic-Modellen sehr nützlich. Wie in `item.model_dump(exclude_unset=True)`. !!! info In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie deprecated (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.
Plain Text - Registered: Sun Apr 28 07:19:10 GMT 2024 - Last Modified: Sat Mar 30 20:26:37 GMT 2024 - 6.5K bytes - Viewed (0) -
docs/de/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
Das definiert die Metadaten der Haupt-Response einer *Pfadoperation*. Sie können auch zusätzliche Responses mit deren Modellen, Statuscodes usw. deklarieren. Es gibt hier in der Dokumentation ein ganzes Kapitel darüber, Sie können es unter [Zusätzliche Responses in OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank} lesen. ## OpenAPI-Extra
Plain Text - Registered: Sun Apr 28 07:19:10 GMT 2024 - Last Modified: Sat Mar 30 20:27:23 GMT 2024 - 8.5K bytes - Viewed (0) -
docs/de/docs/advanced/response-directly.md
!!! tip "Tipp" `JSONResponse` selbst ist eine Unterklasse von `Response`. Und wenn Sie eine `Response` zurückgeben, wird **FastAPI** diese direkt weiterleiten. Es wird keine Datenkonvertierung mit Pydantic-Modellen durchführen, es wird den Inhalt nicht in irgendeinen Typ konvertieren, usw. Dadurch haben Sie viel Flexibilität. Sie können jeden Datentyp zurückgeben, jede Datendeklaration oder -validierung überschreiben, usw.
Plain Text - Registered: Sun Apr 28 07:19:10 GMT 2024 - Last Modified: Sat Mar 30 20:19:36 GMT 2024 - 3.5K bytes - Viewed (0) -
docs/de/docs/tutorial/body-fields.md
# Body – Felder So wie Sie zusätzliche Validation und Metadaten in Parametern der **Pfadoperation-Funktion** mittels `Query`, `Path` und `Body` deklarieren, können Sie auch innerhalb von Pydantic-Modellen zusätzliche Validation und Metadaten deklarieren, mittels Pydantics `Field`. ## `Field` importieren Importieren Sie es zuerst: === "Python 3.10+" ```Python hl_lines="4" {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py!} ```
Plain Text - Registered: Sun Apr 28 07:19:10 GMT 2024 - Last Modified: Mon Jan 29 17:36:19 GMT 2024 - 3.9K bytes - Viewed (0) -
docs/de/docs/tutorial/schema-extra-example.md
# Beispiel-Request-Daten deklarieren Sie können Beispiele für die Daten deklarieren, die Ihre Anwendung empfangen kann. Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun. ## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden. === "Python 3.10+ Pydantic v2" ```Python hl_lines="13-24"
Plain Text - Registered: Sun Apr 28 07:19:10 GMT 2024 - Last Modified: Sat Mar 30 20:19:53 GMT 2024 - 13.3K bytes - Viewed (0) -
docs/de/docs/advanced/events.md
Beginnen wir mit einem Beispiel-**Anwendungsfall** und schauen uns dann an, wie wir ihn mit dieser Methode implementieren können. Stellen wir uns vor, Sie verfügen über einige **Modelle für maschinelles Lernen**, die Sie zur Bearbeitung von Requests verwenden möchten. 🤖 Die gleichen Modelle werden von den Requests gemeinsam genutzt, es handelt sich also nicht um ein Modell pro Request, pro Benutzer, oder ähnliches.
Plain Text - Registered: Sun Apr 28 07:19:10 GMT 2024 - Last Modified: Sat Mar 30 20:30:59 GMT 2024 - 9.1K bytes - Viewed (0)