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docs/de/docs/python-types.md
Und trotzdem weiß der Editor, dass es sich um ein `str` handelt, und bietet entsprechende Unterstützung. #### Tupel und Menge Das Gleiche gilt für die Deklaration eines Tupels – `tuple` – und einer Menge – `set`: //// tab | Python 3.9+ ```Python hl_lines="1" {!> ../../docs_src/python_types/tutorial007_py39.py!} ``` //// //// tab | Python 3.8+
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docs/de/docs/deployment/concepts.md
### Serverspeicher
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docs/de/docs/advanced/dataclasses.md
/// info Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können. Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden. Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Trick, um sie für eine Web-API mithilfe von FastAPI zu verwenden. 🤓 /// ## Datenklassen als `response_model`
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docs/de/docs/async.md
Wenn Sie dann an der Reihe sind, erledigen Sie tatsächliche „produktive“ Arbeit, Sie gehen das Menü durch, entscheiden sich, was Sie möchten, bekunden Ihre und die Wahl Ihres Schwarms, bezahlen, prüfen, ob Sie die richtige Menge Geld oder die richtige Karte geben, prüfen, ob die Rechnung korrekt ist, prüfen, dass die Bestellung die richtigen Artikel enthält, usw.
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docs/de/docs/tutorial/body-nested-models.md
## Set-Typen Aber dann denken wir darüber nach und stellen fest, dass sich die Tags nicht wiederholen sollen, es sollen eindeutige Strings sein. Python hat einen Datentyp speziell für Mengen eindeutiger Dinge: das <abbr title="Menge">`set`</abbr>. Deklarieren wir also `tags` als Set von Strings. //// tab | Python 3.10+ ```Python hl_lines="12" {!> ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py!} ``` ////
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docs/de/docs/deployment/docker.md
Auf diese Weise verbrauchen Container **wenig Ressourcen**, eine Menge vergleichbar mit der direkten Ausführung der Prozesse (eine virtuelle Maschine würde viel mehr verbrauchen).
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docs/de/docs/tutorial/extra-models.md
Weil Verdoppelung von Code die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, Sicherheitsproblemen, Desynchronisation (Code wird nur an einer Stelle verändert, aber nicht an einer anderen), usw. erhöht. Unsere Modelle teilen alle eine Menge der Daten und verdoppeln Attribut-Namen und -Typen. Das können wir besser machen.
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docs/de/docs/tutorial/query-params-str-validations.md
Wenn Sie sich verloren fühlen bei all diesen **„Regulärer Ausdruck“**-Konzepten, keine Sorge. Reguläre Ausdrücke sind für viele Menschen ein schwieriges Thema. Sie können auch ohne reguläre Ausdrücke eine ganze Menge machen. Aber wenn Sie sie brauchen und sie lernen, wissen Sie, dass Sie sie bereits direkt in **FastAPI** verwenden können. ### Pydantic v1 `regex` statt `pattern`
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okhttp-idna-mapping-table/src/main/resources/okhttp3/internal/idna/IdnaMappingTable.txt
20B2..20B5 ; valid ; ; NV8 # 4.1 GUARANI SIGN..CEDI SIGN 20B6..20B8 ; valid ; ; NV8 # 5.2 LIVRE TOURNOIS SIGN..TENGE SIGN 20B9 ; valid ; ; NV8 # 6.0 INDIAN RUPEE SIGN 20BA ; valid ; ; NV8 # 6.2 TURKISH LIRA SIGN
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