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Results 11 - 20 of 94 for im (0.03 sec)

  1. docs/de/docs/advanced/middleware.md

    # Fortgeschrittene Middleware
    
    Im Haupttutorial haben Sie gelesen, wie Sie Ihrer Anwendung [benutzerdefinierte Middleware](../tutorial/middleware.md){.internal-link target=_blank} hinzufügen können.
    
    Und dann auch, wie man [CORS mittels der `CORSMiddleware`](../tutorial/cors.md){.internal-link target=_blank} handhabt.
    
    In diesem Abschnitt werden wir sehen, wie man andere Middlewares verwendet.
    
    ## ASGI-Middleware hinzufügen
    
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  2. 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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  3. docs/de/docs/advanced/openapi-callbacks.md

    An diesem Punkt haben Sie die benötigte(n) *Callback-Pfadoperation(en)* (diejenige(n), die der *externe Entwickler* in der *externen API* implementieren sollte) im Callback-Router, den Sie oben erstellt haben.
    
    Verwenden Sie nun den Parameter `callbacks` im *Pfadoperation-Dekorator Ihrer API*, um das Attribut `.routes` (das ist eigentlich nur eine `list`e von Routen/*Pfadoperationen*) dieses Callback-Routers zu übergeben:
    
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  4. docs/de/docs/tutorial/path-operation-configuration.md

    Da Beschreibungen oft mehrere Zeilen lang sind, können Sie die Beschreibung der *Pfadoperation* im <abbr title="Ein mehrzeiliger String (keiner Variable zugewiesen) als erster Ausdruck in einer Funktion, wird für die Dokumentation derselben verwendet">Docstring</abbr> der Funktion deklarieren, und **FastAPI** wird sie daraus auslesen.
    
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  5. docs/de/docs/tutorial/query-params.md

    ```
    
    ... die Query-Parameter:
    
    * `skip`: mit dem Wert `0`
    * `limit`: mit dem Wert `10`
    
    Da sie Teil der URL sind, sind sie „naturgemäß“ Strings.
    
    Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), werden sie zu diesem Typ konvertiert, und gegen diesen validiert.
    
    Die gleichen Prozesse, die für Pfad-Parameter stattfinden, werden auch auf Query-Parameter angewendet:
    
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  6. docs/de/docs/tutorial/extra-data-types.md

        * Wird in Requests und Responses als `str` im ISO 8601-Format dargestellt, etwa: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
    * `datetime.date`:
        * Python-`datetime.date`.
        * Wird in Requests und Responses als `str` im ISO 8601-Format dargestellt, etwa: `2008-09-15`.
    * `datetime.time`:
        * Ein Python-`datetime.time`.
        * Wird in Requests und Responses als `str` im ISO 8601-Format dargestellt, etwa: `14:23:55.003`.
    * `datetime.timedelta`:
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  7. docs/de/docs/tutorial/encoder.md

    Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.
    
    Ein `datetime`-Objekt müsste also in einen `str` umgewandelt werden, der die Daten im <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO-Format</a> enthält.
    
    Genauso würde die Datenbank kein Pydantic-Modell (ein Objekt mit Attributen) akzeptieren, sondern nur ein `dict`.
    
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  8. docs/de/docs/tutorial/response-model.md

        * Es wird auch von automatisch Client-Code-generierenden Tools verwendet.
    
    Aber am wichtigsten:
    
    * Es wird die Ausgabedaten auf das **limitieren und filtern**, was im Rückgabetyp definiert ist.
        * Das ist insbesondere für die **Sicherheit** wichtig, mehr dazu unten.
    
    ## `response_model`-Parameter
    
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  9. docs/de/docs/contributing.md

    ///
    
    Die gesamte Dokumentation befindet sich im Markdown-Format im Verzeichnis `./docs/en/`.
    
    Viele der Tutorials enthalten Codeblöcke.
    
    In den meisten Fällen handelt es sich bei diesen Codeblöcken um vollständige Anwendungen, die unverändert ausgeführt werden können.
    
    Tatsächlich sind diese Codeblöcke nicht Teil des Markdowns, sondern Python-Dateien im Verzeichnis `./docs_src/`.
    
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  10. docs/de/docs/deployment/docker.md

    Linux-Container werden mit demselben Linux-Kernel des Hosts (Maschine, virtuellen Maschine, Cloud-Servers, usw.) ausgeführt. Das bedeutet einfach, dass sie sehr leichtgewichtig sind (im Vergleich zu vollständigen virtuellen Maschinen, die ein gesamtes Betriebssystem emulieren).
    
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    - Last Modified: Mon Aug 12 21:47:53 UTC 2024
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