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Results 41 - 47 of 47 for Roch (0.21 sec)

  1. docs/de/docs/python-types.md

    ```Python
    say_hi()  # Oh, nein, das löst einen Fehler aus! 😱
    ```
    
    Der `name` Parameter wird **immer noch benötigt** (nicht *optional*), weil er keinen Default-Wert hat. `name` akzeptiert aber dennoch `None` als Wert:
    
    ```Python
    say_hi(name=None)  # Das funktioniert, None is gültig 🎉
    ```
    
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  2. docs/de/docs/tutorial/extra-data-types.md

    # Zusätzliche Datentypen
    
    Bisher haben Sie gängige Datentypen verwendet, wie zum Beispiel:
    
    * `int`
    * `float`
    * `str`
    * `bool`
    
    Sie können aber auch komplexere Datentypen verwenden.
    
    Und Sie haben immer noch dieselbe Funktionalität wie bisher gesehen:
    
    * Großartige Editor-Unterstützung.
    * Datenkonvertierung bei eingehenden Requests.
    * Datenkonvertierung für Response-Daten.
    * Datenvalidierung.
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    - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024
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  3. docs/de/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md

        ```Python hl_lines="21"
        {!> ../../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001.py!}
        ```
    
    ... dann, weil  `description` einen Defaultwert hat, wird es, wenn Sie für dieses Feld **nichts zurückgeben**, immer noch diesen **Defaultwert** haben.
    
    ### Modell für Ausgabe-Responsedaten
    
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  4. docs/de/docs/deployment/docker.md

    ```
    .
    ├── Dockerfile
    ├── main.py
    └── requirements.txt
    ```
    
    Dann müssten Sie nur noch die entsprechenden Pfade ändern, um die Datei im `Dockerfile` zu kopieren:
    
    ```{ .dockerfile .annotate hl_lines="10  13" }
    FROM python:3.9
    
    WORKDIR /code
    
    COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
    
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  5. docs/de/docs/advanced/dataclasses.md

    ## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen
    
    Sie können `dataclasses` auch mit anderen Typannotationen kombinieren, um verschachtelte Datenstrukturen zu erstellen.
    
    In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben.
    
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  6. docs/de/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md

    Und Sie könnten dies auch tun, wenn der Datentyp in der Anfrage nicht JSON ist.
    
    In der folgenden Anwendung verwenden wir beispielsweise weder die integrierte Funktionalität von FastAPI zum Extrahieren des JSON-Schemas aus Pydantic-Modellen noch die automatische Validierung für JSON. Tatsächlich deklarieren wir den Request-Content-Type als YAML und nicht als JSON:
    
    === "Pydantic v2"
    
        ```Python hl_lines="17-22  24"
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  7. docs/de/docs/tutorial/schema-extra-example.md

        Aus diesem Grund verwendeten Versionen von FastAPI vor 0.99.0 immer noch Versionen von OpenAPI vor 3.1.0.
    
    ### Pydantic- und FastAPI-`examples`
    
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    - Registered: Sun May 05 07:19:11 GMT 2024
    - Last Modified: Sat Mar 30 20:19:53 GMT 2024
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