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docs/de/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
### Den Error zurückgeben Nachdem Sie festgestellt haben, dass die Anmeldeinformationen falsch sind, geben Sie eine `HTTPException` mit dem Statuscode 401 zurück (derselbe, der auch zurückgegeben wird, wenn keine Anmeldeinformationen angegeben werden) und fügen den Header `WWW-Authenticate` hinzu, damit der Browser die Anmeldeaufforderung erneut anzeigt:
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docs/de/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md
Hier erfahren Sie, wie Sie diese Dateien selbst in derselben FastAPI-App bereitstellen und die Dokumentation für deren Verwendung konfigurieren. ### Projektdateistruktur Nehmen wir an, die Dateistruktur Ihres Projekts sieht folgendermaßen aus: ``` . ├── app
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Mon Apr 28 18:31:44 UTC 2025 - 8.9K bytes - Viewed (0) -
docs/de/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
``` //// Sie deklarieren die Abhängigkeit als Typ des Parameters und verwenden `Depends()` ohne Parameter, anstatt die vollständige Klasse *erneut* in `Depends(CommonQueryParams)` schreiben zu müssen. Dasselbe Beispiel würde dann so aussehen: {* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *} ... und **FastAPI** wird wissen, was zu tun ist. /// tip | Tipp
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Mon Nov 18 02:25:44 UTC 2024 - 7.3K bytes - Viewed (0) -
docs/de/docs/advanced/behind-a-proxy.md
## Lokal testen mit Traefik
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docs/de/docs/advanced/generate-clients.md
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. ### Einen TypeScript-Client generieren
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docs/de/docs/async.md
### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen Mit **FastAPI** können Sie die Vorteile der Nebenläufigkeit nutzen, die in der Webentwicklung weit verbreitet ist (derselbe Hauptvorteil von NodeJS). Sie können aber auch die Vorteile von Parallelität und Multiprocessing (Mehrere Prozesse werden parallel ausgeführt) für **CPU-lastige** Workloads wie in Systemen für maschinelles Lernen nutzen.
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Sun Aug 31 09:56:21 UTC 2025 - 26.5K bytes - Viewed (0)