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  1. docs/de/docs/tutorial/security/first-steps.md

        Z. B. `pip install python-multipart`.
    
        Das, weil **OAuth2** „Formulardaten“ zum Senden von `username` und `password` verwendet.
    
    Führen Sie das Beispiel aus mit:
    
    <div class="termy">
    
    ```console
    $ uvicorn main:app --reload
    
    <span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
    ```
    
    </div>
    
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  2. docs/de/docs/tutorial/schema-extra-example.md

    !!! warning "Achtung"
        Dies sind sehr technische Details zu den Standards **JSON Schema** und **OpenAPI**.
    
        Wenn die oben genannten Ideen bereits für Sie funktionieren, reicht das möglicherweise aus und Sie benötigen diese Details wahrscheinlich nicht, überspringen Sie sie gerne.
    
    Vor OpenAPI 3.1.0 verwendete OpenAPI eine ältere und modifizierte Version von **JSON Schema**.
    
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    - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024
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  3. docs/de/docs/deployment/server-workers.md

            ```
    
        * Der Doppelpunkt in `main:app` entspricht also dem Python-`import`-Teil in `from main import app`.
    
    * `--workers`: Die Anzahl der zu verwendenden Workerprozesse, jeder führt einen Uvicorn-Worker aus, in diesem Fall 4 Worker.
    
    * `--worker-class`: Die Gunicorn-kompatible Workerklasse zur Verwendung in den Workerprozessen.
        * Hier übergeben wir die Klasse, die Gunicorn etwa so importiert und verwendet:
    
            ```Python
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  4. docs/de/docs/tutorial/dependencies/index.md

    <img src="/img/tutorial/dependencies/image01.png">
    
    ## Einfache Verwendung
    
    Näher betrachtet, werden *Pfadoperation-Funktionen* deklariert, um verwendet zu werden, wann immer ein *Pfad* und eine *Operation* übereinstimmen, und dann kümmert sich **FastAPI** darum, die Funktion mit den richtigen Parametern aufzurufen, die Daten aus der Anfrage extrahierend.
    
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  5. docs/de/docs/help-fastapi.md

    In den meisten Fällen und bei den meisten Fragen ist etwas mit dem von der Person erstellten **eigenen Quellcode** los.
    
    In vielen Fällen wird nur ein Fragment des Codes gepostet, aber das reicht nicht aus, um **das Problem zu reproduzieren**.
    
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  6. docs/de/docs/tutorial/query-params-str-validations.md

        ```
    
    Beachten Sie, dass der Defaultwert immer noch `None` ist, sodass der Parameter immer noch optional ist.
    
    Aber jetzt, mit `Query(max_length=50)` innerhalb von `Annotated`, sagen wir FastAPI, dass es diesen Wert aus den Query-Parametern extrahieren soll (das hätte es sowieso gemacht 🤷) und dass wir eine **zusätzliche Validierung** für diesen Wert haben wollen (darum machen wir das, um die zusätzliche Validierung zu bekommen). 😎
    
    FastAPI wird nun:
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  7. docs/de/docs/tutorial/body-nested-models.md

        {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py!}
        ```
    
    !!! info
        Beachten Sie, wie `Offer` eine Liste von `Item`s hat, von denen jedes seinerseits eine optionale Liste von `Image`s hat.
    
    ## Bodys aus reinen Listen
    
    Wenn Sie möchten, dass das äußerste Element des JSON-Bodys ein JSON-`array` (eine Python-`list`e) ist, können Sie den Typ im Funktionsparameter deklarieren, mit der gleichen Syntax wie in Pydantic-Modellen:
    
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  8. docs/de/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md

    Und Sie müssen sonst nichts anderes für den Parameter deklarieren, Sie brauchen also nicht wirklich `Query`.
    
    Aber Sie brauchen `Path` für den `item_id`-Pfad-Parameter. Und Sie möchten aus irgendeinem Grund nicht `Annotated` verwenden.
    
    Python wird sich beschweren, wenn Sie einen Parameter mit Defaultwert vor einen Parameter ohne Defaultwert setzen.
    
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  9. docs/de/docs/tutorial/path-params.md

    ```
    /files/{file_path:path}
    ```
    
    In diesem Fall ist der Name des Parameters `file_path`. Der letzte Teil, `:path`, sagt aus, dass der Parameter ein *Pfad* sein soll.
    
    Sie verwenden das also wie folgt:
    
    ```Python hl_lines="6"
    {!../../../docs_src/path_params/tutorial004.py!}
    ```
    
    !!! tip "Tipp"
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  10. docs/de/docs/tutorial/response-model.md

    Aber in den meisten Fällen, wenn wir so etwas machen, wollen wir nur, dass das Modell einige der Daten **filtert/entfernt**, so wie in diesem Beispiel.
    
    Und in solchen Fällen können wir Klassen und Vererbung verwenden, um Vorteil aus den Typannotationen in der Funktion zu ziehen, was vom Editor und von Tools besser unterstützt wird, während wir gleichzeitig FastAPIs **Datenfilterung** behalten.
    
    === "Python 3.10+"
    
        ```Python hl_lines="7-10  13-14  18"
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    - Last Modified: Sat Mar 30 20:26:58 GMT 2024
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