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Results 1 - 10 of 62 for Platen (0.16 sec)

  1. docs/de/docs/tutorial/body-updates.md

    Die Daten werden darum mit einem „neuen“ `tax`-Wert von `10.5` abgespeichert.
    
    ## Teilweises Ersetzen mit `PATCH`
    
    Sie können auch die <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH" class="external-link" target="_blank">HTTP `PATCH`</a> Operation verwenden, um Daten *teilweise* zu ersetzen.
    
    Das bedeutet, sie senden nur die Daten, die Sie aktualisieren wollen, der Rest bleibt unverändert.
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  2. docs/de/docs/tutorial/encoder.md

    ## `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.
    
    Ein `datetime`-Objekt müsste also in einen `str` umgewandelt werden, der die Daten im <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO-Format</a> enthält.
    
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  3. docs/de/docs/advanced/response-directly.md

    Standardmäßig konvertiert **FastAPI** diesen Rückgabewert automatisch nach JSON, mithilfe des `jsonable_encoder`, der in [JSON-kompatibler Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} erläutert wird.
    
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  4. docs/de/docs/advanced/using-request-directly.md

    # Den Request direkt verwenden
    
    Bisher haben Sie die Teile des Requests, die Sie benötigen, mithilfe von deren Typen deklariert.
    
    Daten nehmend von:
    
    * Dem Pfad als Parameter.
    * Headern.
    * Cookies.
    * usw.
    
    Und indem Sie das tun, validiert **FastAPI** diese Daten, konvertiert sie und generiert automatisch Dokumentation für Ihre API.
    
    Es gibt jedoch Situationen, in denen Sie möglicherweise direkt auf das `Request`-Objekt zugreifen müssen.
    
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  5. docs/de/docs/tutorial/extra-models.md

    ### Über `**user_in.dict()`
    
    #### Pydantic's `.dict()`
    
    `user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.
    
    Pydantic-Modelle haben eine `.dict()`-Methode, die ein `dict` mit den Daten des Modells zurückgibt.
    
    Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:
    
    ```Python
    user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
    ```
    
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  6. docs/de/docs/advanced/response-cookies.md

        Sie müssen also sicherstellen, dass Ihre Daten vom richtigen Typ sind. Z. B. sollten diese mit JSON kompatibel sein, wenn Sie eine `JSONResponse` zurückgeben.
    
        Und auch, dass Sie keine Daten senden, die durch ein `response_model` hätten gefiltert werden sollen.
    
    ### Mehr Informationen
    
    !!! note "Technische Details"
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  7. docs/de/docs/tutorial/request-files.md

    ## Was sind „Formulardaten“
    
    HTML-Formulare (`<form></form>`) senden die Daten in einer „speziellen“ Kodierung zum Server, welche sich von JSON unterscheidet.
    
    **FastAPI** stellt sicher, dass diese Daten korrekt ausgelesen werden, statt JSON zu erwarten.
    
    !!! note "Technische Details"
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  8. docs/de/docs/reference/response.md

    # `Response`-Klasse
    
    Sie können einen Parameter in einer *Pfadoperation-Funktion* oder einer Abhängigkeit als `Response` deklarieren und dann Daten für die Response wie Header oder Cookies festlegen.
    
    Diese können Sie auch direkt verwenden, um eine Instanz davon zu erstellen und diese von Ihren *Pfadoperationen* zurückzugeben.
    
    Sie können sie direkt von `fastapi` importieren:
    
    ```python
    from fastapi import Response
    ```
    
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  9. docs/de/docs/python-types.md

    Sie deklarieren die „Form“ der Daten als Klassen mit Attributen.
    
    Und jedes Attribut hat einen Typ.
    
    Dann erzeugen Sie eine Instanz dieser Klasse mit einigen Werten, und Pydantic validiert die Werte, konvertiert sie in den passenden Typ (falls notwendig) und gibt Ihnen ein Objekt mit allen Daten.
    
    Und Sie erhalten volle Editor-Unterstützung für dieses Objekt.
    
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  10. docs/de/docs/index.md

        * Code-Vervollständigung.
        * Typprüfungen.
    * Validierung von Daten:
        * Automatische und eindeutige Fehler, wenn die Daten ungültig sind.
        * Validierung auch für tief verschachtelte JSON-Objekte.
    * <abbr title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</abbr> von Eingabedaten: Aus dem Netzwerk kommend, zu Python-Daten und -Typen. Lesen von:
        * JSON.
        * Pfad-Parametern.
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