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docs/de/docs/deployment/concepts.md
Aber schauen wir uns zunächst einmal diese grundlegenden **konzeptionellen Ideen** an. Diese Konzepte gelten auch für jede andere Art von Web-API. 💡 ## Sicherheit – HTTPS Im [vorherigen Kapitel über HTTPS](https.md){.internal-link target=_blank} haben wir erfahren, wie HTTPS Verschlüsselung für Ihre API bereitstellt.
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docs/de/docs/advanced/behind-a-proxy.md
## Lokal testen mit Traefik
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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/deployment/docker.md
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docs/de/docs/deployment/https.md
Einige der Optionen, die Sie als TLS-Terminierungsproxy verwenden können, sind: * Traefik (kann auch Zertifikat-Erneuerungen durchführen) * Caddy (kann auch Zertifikat-Erneuerungen durchführen) * Nginx * HAProxy ## Let's Encrypt Vor Let's Encrypt wurden diese **HTTPS-Zertifikate** von vertrauenswürdigen Dritten verkauft.
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docs/de/docs/project-generation.md
* **Schnell**: Sehr hohe Leistung, auf Augenhöhe mit **NodeJS** und **Go** (dank Starlette und Pydantic). * **Intuitiv**: Hervorragende Editor-Unterstützung. <abbr title="Auch bekannt als automatische Vervollständigung, IntelliSense">Codevervollständigung</abbr> überall. Weniger Zeitaufwand für das Debuggen. * **Einfach**: Einfach zu bedienen und zu erlernen. Weniger Zeit für das Lesen von Dokumentationen.
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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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docs/de/docs/tutorial/response-model.md
`response_model` nimmt denselben Typ entgegen, den Sie auch für ein Pydantic-Modellfeld deklarieren würden, also etwa ein Pydantic-Modell, aber es kann auch z. B. eine `list`e von Pydantic-Modellen sein, wie etwa `List[Item]`. FastAPI wird dieses `response_model` nehmen, um die Daten zu dokumentieren, validieren, usw. und auch, um **die Ausgabedaten** entsprechend der Typdeklaration **zu konvertieren und filtern**.
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docs/de/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
## Zweite Abhängigkeit, „Dependable“ und „Dependant“ Dann können Sie eine weitere Abhängigkeitsfunktion (ein „Dependable“) erstellen, die gleichzeitig eine eigene Abhängigkeit deklariert (also auch ein „Dependant“ ist): === "Python 3.10+" ```Python hl_lines="13" {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py!} ``` === "Python 3.9+" ```Python hl_lines="13"
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docs/de/docs/features.md
### Basiert auf offenen Standards * <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank"><strong>OpenAPI</strong></a> für die Erstellung von APIs, inklusive Deklarationen von <abbr title="auch genannt Endpunkte, Routen">Pfad</abbr>-<abbr title="gemeint sind HTTP-Methoden wie POST, GET, PUT, DELETE">Operationen</abbr>, Parametern, Body-Anfragen, Sicherheit, usw.
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