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  1. docs/de/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md

        ```
    
    ## Den `username` und das Format der Daten überprüfen
    
    Wir verifizieren, dass wir einen `username` erhalten, und extrahieren die Scopes.
    
    Und dann validieren wir diese Daten mit dem Pydantic-Modell (wobei wir die `ValidationError`-Exception abfangen), und wenn wir beim Lesen des JWT-Tokens oder beim Validieren der Daten mit Pydantic einen Fehler erhalten, lösen wir die zuvor erstellte `HTTPException` aus.
    
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    - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024
    - Last Modified: Sat Mar 30 20:26:08 GMT 2024
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  2. docs/de/docs/tutorial/query-params.md

        {!> ../../../docs_src/query_params/tutorial004.py!}
        ```
    
    ## Erforderliche Query-Parameter
    
    Wenn Sie einen Defaultwert für Nicht-Pfad-Parameter deklarieren (Bis jetzt haben wir nur Query-Parameter gesehen), dann ist der Parameter nicht erforderlich.
    
    Wenn Sie keinen spezifischen Wert haben wollen, sondern der Parameter einfach optional sein soll, dann setzen Sie den Defaultwert auf `None`.
    
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    - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024
    - Last Modified: Thu Jan 25 14:53:41 GMT 2024
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  3. docs/de/docs/tutorial/handling-errors.md

    Wenn ein Request ungültige Daten enthält, löst **FastAPI** intern einen `RequestValidationError` aus.
    
    Und bietet auch einen Default-Exceptionhandler dafür.
    
    Um diesen zu überschreiben, importieren Sie den `RequestValidationError` und verwenden Sie ihn in `@app.exception_handler(RequestValidationError)`, um Ihren Exceptionhandler zu dekorieren.
    
    Der Exceptionhandler wird einen `Request` und die Exception entgegennehmen.
    
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    - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024
    - Last Modified: Sat Mar 30 20:28:29 GMT 2024
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  4. docs/de/docs/history-design-future.md

    ## Entwicklung
    
    Als ich mit der Erstellung von **FastAPI** selbst begann, waren die meisten Teile bereits vorhanden, das Design definiert, die Anforderungen und Tools bereit und das Wissen über die Standards und Spezifikationen klar und frisch.
    
    ## Zukunft
    
    Zu diesem Zeitpunkt ist bereits klar, dass **FastAPI** mit seinen Ideen für viele Menschen nützlich ist.
    
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    - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024
    - Last Modified: Sat Mar 30 18:10:48 GMT 2024
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  5. docs/de/docs/tutorial/security/first-steps.md

    Wenn es keinen `Authorization`-Header sieht, oder der Wert keinen `Bearer`-Token hat, antwortet es direkt mit einem 401-Statuscode-Error (`UNAUTHORIZED`).
    
    Sie müssen nicht einmal prüfen, ob der Token existiert, um einen Fehler zurückzugeben. Seien Sie sicher, dass Ihre Funktion, wenn sie ausgeführt wird, ein `str` in diesem Token enthält.
    
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    - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024
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  6. docs/de/docs/tutorial/metadata.md

    ## URLs der Dokumentationen
    
    Sie können die beiden enthaltenen Dokumentationsbenutzeroberflächen konfigurieren:
    
    * **Swagger UI**: bereitgestellt unter `/docs`.
         * Sie können deren URL mit dem Parameter `docs_url` festlegen.
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    - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024
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  7. docs/de/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md

    </div>
    
    !!! tip "Tipp"
        Mit `passlib` können Sie sogar konfigurieren, Passwörter zu lesen, die von **Django**, einem **Flask**-Sicherheit-Plugin, oder vielen anderen erstellt wurden.
    
        So könnten Sie beispielsweise die gleichen Daten aus einer Django-Anwendung in einer Datenbank mit einer FastAPI-Anwendung teilen. Oder schrittweise eine Django-Anwendung migrieren, während Sie dieselbe Datenbank verwenden.
    
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    - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024
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  8. docs/de/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md

    # Einfaches OAuth2 mit Password und Bearer
    
    Lassen Sie uns nun auf dem vorherigen Kapitel aufbauen und die fehlenden Teile hinzufügen, um einen vollständigen Sicherheits-Flow zu erhalten.
    
    ## `username` und `password` entgegennehmen
    
    Wir werden **FastAPIs** Sicherheits-Werkzeuge verwenden, um den `username` und das `password` entgegenzunehmen.
    
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    - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024
    - Last Modified: Sat Mar 30 18:08:44 GMT 2024
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  9. docs/de/docs/deployment/concepts.md

    ein Modell für maschinelles Lernen in einer Variablen oder den Inhalt einer großen Datei in einer Variablen, verbraucht das alles **einen Teil des Arbeitsspeichers (RAM – Random Access Memory)** des Servers.
    
    Und mehrere Prozesse teilen sich normalerweise keinen Speicher. Das bedeutet, dass jeder laufende Prozess seine eigenen Dinge, eigenen Variablen und eigenen Speicher hat. Und wenn Sie in Ihrem Code viel Speicher verbrauchen, verbraucht **jeder Prozess** die gleiche Menge Speicher....
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    - Last Modified: Sat Mar 30 20:16:25 GMT 2024
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  10. docs/de/docs/async.md

    In diesem Szenario wäre jede einzelne Reinigungskraft (einschließlich Ihnen) ein Prozessor, der seinen Teil der Arbeit erledigt.
    
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    - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024
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