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Results 11 - 20 of 25 for Kilt (0.04 seconds)

  1. docs/de/docs/advanced/security/http-basic-auth.md

    Damit wird, kurz gesagt, der Vergleich von `stanleyjobsox` mit `stanleyjobson` genauso lange dauern wie der Vergleich von `johndoe` mit `stanleyjobson`. Und das Gleiche gilt für das Passwort.
    
    So ist Ihr Anwendungscode, dank der Verwendung von `secrets.compare_digest()`, vor dieser ganzen Klasse von Sicherheitsangriffen geschützt.
    
    ### Den Error zurückgeben { #return-the-error }
    
    Created: Sun Apr 05 07:19:11 GMT 2026
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  2. docs/de/docs/advanced/templates.md

    **FastAPI** bietet dasselbe `starlette.templating` auch via `fastapi.templating` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Aber die meisten der verfügbaren Responses kommen direkt von Starlette. Das Gleiche gilt für `Request` und `StaticFiles`.
    
    ///
    
    ## Templates erstellen { #writing-templates }
    
    Dann können Sie unter `templates/item.html` ein Template erstellen, mit z. B. folgendem Inhalt:
    
    ```jinja hl_lines="7"
    Created: Sun Apr 05 07:19:11 GMT 2026
    - Last Modified: Thu Mar 19 17:58:09 GMT 2026
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  3. docs/de/docs/tutorial/body.md

    Verwenden Sie Standard-Python-Typen für alle Attribute:
    
    {* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
    
    Wie auch bei der Deklaration von Query-Parametern gilt: Wenn ein Modellattribut einen Defaultwert hat, ist das Attribut nicht erforderlich. Andernfalls ist es erforderlich. Verwenden Sie `None`, um es einfach optional zu machen.
    
    Created: Sun Apr 05 07:19:11 GMT 2026
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  4. docs/de/docs/tutorial/handling-errors.md

    **FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, nur als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Aber die meisten verfügbaren Responses kommen direkt von Starlette. Dasselbe gilt für `Request`.
    
    ///
    
    ## Die Default-Exceptionhandler überschreiben { #override-the-default-exception-handlers }
    
    **FastAPI** hat einige Default-Exceptionhandler.
    
    Created: Sun Apr 05 07:19:11 GMT 2026
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  5. docs/de/docs/tutorial/bigger-applications.md

    * Die Datei `app/routers/items.py` befindet sich in einem Package, `app/routers/`, also ist sie ein Submodul: `app.routers.items`.
    * Das Gleiche gilt für `app/routers/users.py`, es ist ein weiteres Submodul: `app.routers.users`.
    Created: Sun Apr 05 07:19:11 GMT 2026
    - Last Modified: Thu Mar 19 17:58:09 GMT 2026
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  6. 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 { #tuple-and-set }
    
    Das Gleiche gilt für die Deklaration eines Tupels – `tuple` – und einer Menge – `set`:
    
    {* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py310.py hl[1] *}
    
    Das bedeutet:
    
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  7. docs/de/docs/tutorial/extra-models.md

    # Extramodelle { #extra-models }
    
    Im Anschluss an das vorherige Beispiel ist es üblich, mehr als ein zusammenhängendes Modell zu haben.
    
    Dies gilt insbesondere für Benutzermodelle, denn:
    
    * Das **Eingabemodell** muss ein Passwort enthalten können.
    * Das **Ausgabemodell** sollte kein Passwort haben.
    * Das **Datenbankmodell** müsste wahrscheinlich ein gehashtes Passwort haben.
    
    /// danger | Gefahr
    
    Created: Sun Apr 05 07:19:11 GMT 2026
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  8. docs/de/docs/features.md

    Daher können Sie in vielen Fällen das Objekt eines Requests **direkt zur Datenbank** schicken, weil alles automatisch validiert wird.
    
    Das gleiche gilt auch für die andere Richtung: Sie können in vielen Fällen das Objekt aus der Datenbank **direkt zum Client** senden.
    
    Created: Sun Apr 05 07:19:11 GMT 2026
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  9. docs/de/docs/tutorial/dependencies/index.md

    Das ist besonders nützlich, wenn Sie es in einer **großen Codebasis** verwenden, in der Sie in **vielen *Pfadoperationen*** immer wieder **dieselben Abhängigkeiten** verwenden.
    
    Created: Sun Apr 05 07:19:11 GMT 2026
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  10. docs/de/docs/async.md

    * **Deep Learning**: Dies ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, daher gilt das Gleiche. Es ist nur so, dass es nicht eine einzige Tabelle mit Zahlen zum Multiplizieren gibt, sondern eine riesige Menge davon, und in vielen Fällen verwendet man einen speziellen Prozessor, um diese Modelle zu erstellen und / oder zu verwenden....
    Created: Sun Apr 05 07:19:11 GMT 2026
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