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docs/de/docs/tutorial/request-forms-and-files.md
Und Sie können einige der Dateien als `bytes` und einige als `UploadFile` deklarieren. /// warning | "Achtung"
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024 - 2.2K bytes - Viewed (0) -
docs/de/docs/tutorial/handling-errors.md
### Die resultierende Response Wenn der Client `http://example.com/items/foo` anfragt (ein `item_id` `"foo"`), erhält dieser Client einen HTTP-Statuscode 200 und folgende JSON-Response: ```JSON { "item": "The Foo Wrestlers" } ``` Aber wenn der Client `http://example.com/items/bar` anfragt (ein nicht-existierendes `item_id` `"bar"`), erhält er einen HTTP-Statuscode 404 (der „Not Found“-Fehler), und eine JSON-Response wie folgt: ```JSON {
Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024 - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024 - 10.6K bytes - Viewed (0) -
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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docs/de/docs/tutorial/background-tasks.md
* Daten verarbeiten: * Angenommen, Sie erhalten eine Datei, die einen langsamen Prozess durchlaufen muss. Sie können als Response „Accepted“ (HTTP 202) zurückgeben und die Datei im Hintergrund verarbeiten. ## `BackgroundTasks` verwenden
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docs/de/docs/tutorial/request-files.md
**FastAPI** stellt sicher, dass diese Daten korrekt ausgelesen werden, statt JSON zu erwarten. /// note | "Technische Details" Daten aus Formularen werden, wenn es keine Dateien sind, normalerweise mit dem <abbr title='Media type – Medientyp, Typ des Mediums'>„media type“</abbr> `application/x-www-form-urlencoded` kodiert.
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docs/de/docs/tutorial/extra-models.md
```Python UserInDB(**user_in.dict()) ``` ... weil `user_in.dict()` ein `dict` ist, und dann lassen wir Python es „entpacken“, indem wir es `UserInDB` übergeben, mit vorangestelltem `**`. Wir erhalten also ein Pydantic-Modell aus den Daten eines anderen Pydantic-Modells. #### Ein `dict` entpacken und zusätzliche Schlüsselwort-Argumente
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docs/de/docs/tutorial/security/first-steps.md
Sie haben bereits einen glänzenden, neuen „Authorize“-Button. Und Ihre *Pfadoperation* hat in der oberen rechten Ecke ein kleines Schloss, auf das Sie klicken können. /// Und wenn Sie darauf klicken, erhalten Sie ein kleines Anmeldeformular zur Eingabe eines `username` und `password` (und anderer optionaler Felder): <img src="/img/tutorial/security/image02.png"> /// note | "Hinweis"
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docs/de/docs/advanced/using-request-directly.md
Der Pfad-Parameter wird also extrahiert, validiert, in den spezifizierten Typ konvertiert und mit OpenAPI annotiert. Auf die gleiche Weise können Sie wie gewohnt jeden anderen Parameter deklarieren und zusätzlich auch den `Request` erhalten. /// ## `Request`-Dokumentation Weitere Details zum <a href="https://www.starlette.io/requests/" class="external-link" target="_blank">`Request`-Objekt finden Sie in der offiziellen Starlette-Dokumentation</a>.
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docs/de/docs/index.md
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docs/de/docs/advanced/settings.md
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