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  1. docs/de/docs/advanced/using-request-directly.md

    # Den Request direkt verwenden
    
    Bisher haben Sie die Teile des Requests, die Sie benötigen, mithilfe von deren Typen deklariert.
    
    Daten nehmend von:
    
    * Dem Pfad als Parameter.
    * Headern.
    * Cookies.
    * usw.
    
    Und indem Sie das tun, validiert **FastAPI** diese Daten, konvertiert sie und generiert automatisch Dokumentation für Ihre API.
    
    Es gibt jedoch Situationen, in denen Sie möglicherweise direkt auf das `Request`-Objekt zugreifen müssen.
    
    Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024
    - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024
    - 2.5K bytes
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  2. docs/de/docs/project-generation.md

    ## Modelle für maschinelles Lernen mit spaCy und FastAPI
    
    GitHub: <a href="https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi</a>
    
    ### Modelle für maschinelles Lernen mit spaCy und FastAPI – Funktionen
    
    * **spaCy** NER-Modellintegration.
    Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024
    - Last Modified: Mon Jul 29 23:35:07 UTC 2024
    - 6.5K bytes
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  3. docs/de/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md

    Das definiert die Metadaten der Haupt-Response einer *Pfadoperation*.
    
    Sie können auch zusätzliche Responses mit deren Modellen, Statuscodes usw. deklarieren.
    
    Es gibt hier in der Dokumentation ein ganzes Kapitel darüber, Sie können es unter [Zusätzliche Responses in OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank} lesen.
    
    ## OpenAPI-Extra
    
    Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024
    - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024
    - 8.5K bytes
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  4. fess-crawler/src/test/resources/extractor/eml/sample4.eml

    einen verbindlich eintragen. Die Kosten dafür und das Mittagessen sind in den Fahrtkosten enthalten.
    www.museumsdorf-glashuette.de
    Bitte auch 2. Seite lesen !
    Programmablauf:
    Die Eigenbeteiligung für die Exkursion incl. eines Essens beträgt 11,00 €,. Eine verbindliche Anmeldung ist ab
    Registered: Sun Nov 10 03:50:12 UTC 2024
    - Last Modified: Sun Jan 07 09:15:11 UTC 2018
    - 681K bytes
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  5. docs/de/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md

    ```
    
    ////
    
    ## Abhängigkeiten für eine Gruppe von *Pfadoperationen*
    
    Wenn Sie später lesen, wie Sie größere Anwendungen strukturieren ([Größere Anwendungen – Mehrere Dateien](../../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}), möglicherweise mit mehreren Dateien, lernen Sie, wie Sie einen einzelnen `dependencies`-Parameter für eine Gruppe von *Pfadoperationen* deklarieren.
    
    ## Globale Abhängigkeiten
    Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024
    - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024
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  6. docs/de/docs/tutorial/first-steps.md

    #### Daten-„Schema“
    
    Der Begriff „Schema“ kann sich auch auf die Form von Daten beziehen, wie z. B. einen JSON-Inhalt.
    
    In diesem Fall sind die JSON-Attribute und deren Datentypen, usw. gemeint.
    
    #### OpenAPI und JSON Schema
    
    Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024
    - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024
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  7. docs/de/docs/tutorial/metadata.md

    * **Swagger UI**: bereitgestellt unter `/docs`.
         * Sie können deren URL mit dem Parameter `docs_url` festlegen.
         * Sie können sie deaktivieren, indem Sie `docs_url=None` festlegen.
    * **ReDoc**: bereitgestellt unter `/redoc`.
         * Sie können deren URL mit dem Parameter `redoc_url` festlegen.
         * Sie können sie deaktivieren, indem Sie `redoc_url=None` festlegen.
    
    Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024
    - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024
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  8. docs/de/docs/async.md

    ### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen
    
    Mit **FastAPI** können Sie die Vorteile der Nebenläufigkeit nutzen, die in der Webentwicklung weit verbreitet ist (derselbe Hauptvorteil von NodeJS).
    
    Sie können aber auch die Vorteile von Parallelität und Multiprocessing (Mehrere Prozesse werden parallel ausgeführt) für **CPU-lastige** Workloads wie in Systemen für maschinelles Lernen nutzen.
    
    Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024
    - Last Modified: Tue Aug 06 04:48:30 UTC 2024
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  9. docs/de/docs/advanced/dataclasses.md

    ```Python hl_lines="1  7-13  19"
    {!../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py!}
    ```
    
    Die Datenklasse wird automatisch in eine Pydantic-Datenklasse konvertiert.
    
    Auf diese Weise wird deren Schema in der Benutzeroberfläche der API-Dokumentation angezeigt:
    
    <img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">
    
    ## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen
    
    Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024
    - Last Modified: Sun Oct 06 20:36:54 UTC 2024
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  10. docs/de/docs/tutorial/response-status-code.md

    /// tip | "Tipp"
    
    Registered: Sun Nov 03 07:19:11 UTC 2024
    - Last Modified: Sun Oct 27 16:59:43 UTC 2024
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