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Results 1 - 10 of 32 for konvertieren (0.26 sec)

  1. docs/de/docs/advanced/response-directly.md

    Sie können beispielsweise kein Pydantic-Modell in eine `JSONResponse` einfügen, ohne es zuvor in ein `dict` zu konvertieren, bei dem alle Datentypen (wie `datetime`, `UUID`, usw.) in JSON-kompatible Typen konvertiert wurden.
    
    In diesen Fällen können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, um Ihre Daten zu konvertieren, bevor Sie sie an eine Response übergeben:
    
    ```Python hl_lines="6-7  21-22"
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  2. docs/de/docs/advanced/dataclasses.md

    Auch wenn im obige Code Pydantic nicht explizit vorkommt, verwendet FastAPI Pydantic, um diese Standard-Datenklassen in Pydantics eigene Variante von Datenklassen zu konvertieren.
    
    Und natürlich wird das gleiche unterstützt:
    
    * Validierung der Daten
    * Serialisierung der Daten
    * Dokumentation der Daten, usw.
    
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  3. docs/de/docs/advanced/response-change-status-code.md

    Sie möchten aber dennoch in der Lage sein, die von Ihnen zurückgegebenen Daten mit einem `response_model` zu filtern und zu konvertieren.
    
    In diesen Fällen können Sie einen `Response`-Parameter verwenden.
    
    ## Einen `Response`-Parameter verwenden
    
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  4. docs/de/docs/tutorial/encoder.md

    # JSON-kompatibler Encoder
    
    Es gibt Fälle, da möchten Sie einen Datentyp (etwa ein Pydantic-Modell) in etwas konvertieren, das kompatibel mit JSON ist (etwa ein `dict`, eine `list`e, usw.).
    
    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.
    
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  5. docs/de/docs/how-to/general.md

    ## Daten in etwas JSON-kompatibles konvertieren
    
    Um Daten in etwas JSON-kompatibles zu konvertieren, lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – JSON-kompatibler Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.
    
    ## OpenAPI-Metadaten – Dokumentation
    
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  6. docs/de/docs/tutorial/body-updates.md

    * Konvertieren Sie das kopierte Modell zu etwas, das in ihrer Datenbank gespeichert werden kann (indem Sie beispielsweise `jsonable_encoder` verwenden).
        * Das ist vergleichbar dazu, die `.model_dump()`-Methode des Modells erneut aufzurufen, aber es wird sicherstellen, dass die Werte zu Daten konvertiert werden, die ihrerseits zu JSON konvertiert werden können, zum Beispiel `datetime` zu `str`.
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  7. docs/de/docs/tutorial/body-nested-models.md

    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
    
    Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.
    
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  8. docs/de/docs/tutorial/header-params.md

    Aber eine Variable wie `user-agent` ist in Python nicht gültig.
    
    Darum wird `Header` standardmäßig in Parameternamen den Unterstrich (`_`) zu einem Bindestrich (`-`) konvertieren.
    
    HTTP-Header sind außerdem unabhängig von Groß-/Kleinschreibung, darum können Sie sie mittels der Standard-Python-Schreibweise deklarieren (auch bekannt als "snake_case").
    
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  9. docs/de/docs/tutorial/path-params.md

        Sprich, mit dieser Typdeklaration wird **FastAPI** die Anfrage automatisch <abbr title="Den String, der von einer HTTP Anfrage kommt, in Python-Objekte konvertieren">„parsen“</abbr>.
    
    ## Datenvalidierung
    
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  10. docs/de/docs/advanced/response-headers.md

    ```
    
    Anschließend können Sie wie gewohnt jedes gewünschte Objekt zurückgeben (ein `dict`, ein Datenbankmodell, usw.).
    
    Und wenn Sie ein `response_model` deklariert haben, wird es weiterhin zum Filtern und Konvertieren des von Ihnen zurückgegebenen Objekts verwendet.
    
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