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1 week ago · 602f8c2406
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--- a/docs/de/docs/how-to/testing-database.md
+++ b/docs/de/docs/how-to/testing-database.md
@ -0,0 +1,7 @@
+# Testen einer Datenbank
+
+Sie können mehr über Datenbanken, SQL und SQLModel in den <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">SQLModel-Dokumentationen</a> lernen. 🤓
+
+Es gibt ein Mini-<a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/tutorial/fastapi/" class="external-link" target="_blank">Tutorial zur Verwendung von SQLModel mit FastAPI</a>. ✨
+
+Dieses Tutorial enthält einen Abschnitt über das <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/tutorial/fastapi/tests/" class="external-link" target="_blank">Testen von SQL-Datenbanken</a>. 😎
--- a/docs/de/docs/tutorial/cookie-param-models.md
+++ b/docs/de/docs/tutorial/cookie-param-models.md
@ -0,0 +1,76 @@
+# Cookie-Parameter-Modelle
+
+Wenn Sie eine Gruppe von **Cookies** haben, die zusammengehören, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um sie zu deklarieren. 🍪
+
+Dies ermöglicht es Ihnen, das **Modell** an **mehreren Stellen wiederzuverwenden** und auch Validierungen und Metadaten für alle Parameter auf einmal zu deklarieren. 😎
+
+/// note | Hinweis
+
+Dies wird seit der FastAPI-Version `0.115.0` unterstützt. 🤓
+
+///
+
+/// tip | Tipp
+
+Diese Technik funktioniert genauso für `Query`, `Cookie` und `Header`. 😎
+
+///
+
+## Cookies mit einem Pydantic-Modell
+
+Deklarieren Sie die benötigten **Cookie**-Parameter in einem **Pydantic-Modell**, und deklarieren Sie dann den Parameter als `Cookie`:
+
+{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}
+
+**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den in der Anfrage erhaltenen **Cookies** extrahieren und Ihnen das von Ihnen definierte Pydantic-Modell bereitstellen.
+
+## Überprüfen Sie die Dokumentation
+
+Sie können die definierten Cookies in der Docs-Oberfläche unter `/docs` sehen:
+
+<div class="screenshot">
+<img src="/img/tutorial/cookie-param-models/image01.png">
+</div>
+
+/// info | Hinweis
+
+Berücksichtigen Sie, dass **Browser Cookies** auf spezielle Weise und im Hintergrund handhaben und sie **JavaScript** nicht leicht erlauben, diese zu berühren.
+
+Wenn Sie zur **API-Dokumentations-Oberfläche** unter `/docs` gehen, können Sie die **Dokumentation** für Cookies für Ihre *Pfadoperationen* sehen.
+
+Aber selbst wenn Sie die **Daten ausfüllen** und auf "Ausführen" klicken, werden die Cookies nicht gesendet, da die Docs-Oberfläche mit **JavaScript** arbeitet, und Sie erhalten eine **Fehlermeldung**, als ob Sie keine Werte eingegeben hätten.
+
+///
+
+## Zusätzliche Cookies verbieten
+
+In einigen speziellen Anwendungsfällen (vermutlich nicht sehr häufig) möchten Sie möglicherweise die Cookies, die Sie erhalten möchten, **einschränken**.
+
+Ihre API hat jetzt die Macht, ihre eigene <abbr title="Das ist ein Scherz, nur für den Fall. Es hat nichts mit Cookie-Zustimmungen zu tun, aber es ist witzig, dass selbst die API die armen Cookies jetzt ablehnen kann. Haben Sie einen Cookie. 🍪">Cookie-Zustimmung</abbr> zu kontrollieren. 🤪🍪
+
+Sie können die Modellkonfiguration von Pydantic verwenden, um alle `extra` Felder zu `verbieten`:
+
+{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial002_an_py39.py hl[10] *}
+
+Wenn ein Client versucht, einige **zusätzliche Cookies** zu senden, erhält er eine **Error-Response**.
+
+Arme Cookie-Banner mit all ihrer Mühe, Ihre Zustimmung für die <abbr title="Das ist ein weiterer Scherz. Achtung: Nehmen Sie mich nicht zu ernst. Haben Sie einen Kaffee zu Ihrem Cookie. ☕">API zu bekommen, um sie abzulehnen</abbr>. 🍪
+
+Wenn der Client beispielsweise versucht, ein `santa_tracker`-Cookie mit dem Wert `good-list-please` zu senden, erhält der Client eine **Error-Response**, die ihm mitteilt, dass das `santa_tracker`-<abbr title="Santa lehnt den Mangel an Cookies ab. 🎅 Okay, keine Cookie-Witze mehr.">Cookie nicht erlaubt</abbr> ist:
+
+```json
+{
+    "detail": [
+        {
+            "type": "extra_forbidden",
+            "loc": ["cookie", "santa_tracker"],
+            "msg": "Extra inputs are not permitted",
+            "input": "good-list-please",
+        }
+    ]
+}
+```
+
+## Zusammenfassung
+
+Sie können **Pydantic-Modelle** verwenden, um <abbr title="Nehmen Sie sich einen letzten Cookie, bevor Sie gehen. 🍪">**Cookies**</abbr> in **FastAPI** zu deklarieren. 😎
--- a/docs/de/docs/tutorial/debugging.md
+++ b/docs/de/docs/tutorial/debugging.md
@ -0,0 +1,113 @@
+# Debugging
+
+Sie können den Debugger in Ihrem Editor verbinden, zum Beispiel mit Visual Studio Code oder PyCharm.
+
+## Aufruf von `uvicorn`
+
+Importieren und führen Sie `uvicorn` direkt in Ihrer FastAPI-Anwendung aus:
+
+{* ../../docs_src/debugging/tutorial001.py hl[1,15] *}
+
+### Über `__name__ == "__main__"`
+
+Der Hauptzweck von `__name__ == "__main__"` ist, dass bestimmter Code ausgeführt wird, wenn Ihre Datei mit:
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ python myapp.py
+```
+
+</div>
+
+aufgerufen wird, aber nicht ausgeführt wird, wenn eine andere Datei sie importiert, wie in:
+
+```Python
+from myapp import app
+```
+
+#### Mehr Details
+
+Angenommen, Ihre Datei heißt `myapp.py`.
+
+Wenn Sie sie mit:
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ python myapp.py
+```
+
+</div>
+
+ausführen, hat die interne Variable `__name__` in Ihrer Datei, die automatisch von Python erstellt wird, den Wert der Zeichenkette `"__main__"`.
+
+Also wird der Abschnitt:
+
+```Python
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
+```
+
+ausgeführt.
+
+---
+
+Das wird nicht passieren, wenn Sie dieses Modul (Datei) importieren.
+
+Wenn Sie also eine andere Datei `importer.py` mit folgendem Inhalt haben:
+
+```Python
+from myapp import app
+
+# Weiterer Code
+```
+
+wird in diesem Fall die automatisch erstellte Variable innerhalb von `myapp.py` nicht den Wert `"__main__"` für die Variable `__name__` haben.
+
+Daher wird die Zeile:
+
+```Python
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
+```
+
+nicht ausgeführt.
+
+/// info | Hinweis
+
+Für weitere Informationen schauen Sie in die <a href="https://docs.python.org/3/library/__main__.html" class="external-link" target="_blank">offiziellen Python-Dokumentationen</a>.
+
+///
+
+## Führen Sie Ihren Code mit Ihrem Debugger aus
+
+Da Sie den Uvicorn-Server direkt aus Ihrem Code heraus ausführen, können Sie Ihr Python-Programm (Ihre FastAPI-Anwendung) direkt aus dem Debugger aufrufen.
+
+---
+
+Zum Beispiel können Sie in Visual Studio Code:
+
+* Zum "Debug"-Panel gehen.
+* "Konfiguration hinzufügen..." wählen.
+* "Python" auswählen.
+* Den Debugger mit der Option "`Python: Current File (Integrated Terminal)`" ausführen.
+
+Damit wird dann der Server mit Ihrem **FastAPI**-Code gestartet, an Ihren Breakpoints angehalten usw.
+
+So könnte es aussehen:
+
+<img src="/img/tutorial/debugging/image01.png">
+
+---
+
+Wenn Sie Pycharm verwenden, können Sie:
+
+* Das "Run"-Menü öffnen.
+* Die Option "Debug..." auswählen.
+* Es erscheint ein Kontextmenü.
+* Die Datei zum Debuggen auswählen (in diesem Fall `main.py`).
+
+Damit wird dann der Server mit Ihrem **FastAPI**-Code gestartet, an Ihren Breakpoints angehalten usw.
+
+So könnte es aussehen:
+
+<img src="/img/tutorial/debugging/image02.png">
--- a/docs/de/docs/tutorial/header-param-models.md
+++ b/docs/de/docs/tutorial/header-param-models.md
@ -0,0 +1,72 @@
+# Header-Parameter-Modelle
+
+Wenn Sie eine Gruppe von verwandten **Header-Parametern** haben, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren.
+
+Dies ermöglicht es Ihnen, das **Modell wiederzuverwenden** in **mehreren Stellen** und auch Validierungen und Metadaten für alle Parameter auf einmal zu deklarieren. 😎
+
+/// note | Hinweis
+
+Dies wird seit FastAPI-Version `0.115.0` unterstützt. 🤓
+
+///
+
+## Header-Parameter mit einem Pydantic-Modell
+
+Deklarieren Sie die **Header-Parameter**, die Sie benötigen, in einem **Pydantic-Modell** und dann den Parameter als `Header`:
+
+{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}
+
+**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den **Headers** in der Anfrage **extrahieren** und Ihnen das definierte Pydantic-Modell übergeben.
+
+## Überprüfen Sie die Dokumentation
+
+Sie können die erforderlichen Headers in der Dokumentationsoberfläche unter `/docs` sehen:
+
+<div class="screenshot">
+<img src="/img/tutorial/header-param-models/image01.png">
+</div>
+
+## Zusätzliche Headers verbieten
+
+In einigen speziellen Anwendungsfällen (wahrscheinlich nicht sehr häufig) möchten Sie möglicherweise die **Headers einschränken**, die Sie empfangen möchten.
+
+Sie können die Modellkonfiguration von Pydantic verwenden, um `zusätzliche` Felder zu `verbieten`:
+
+{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}
+
+Wenn ein Client versucht, einige **zusätzliche Headers** zu senden, erhalten sie eine **Error-Response**.
+
+Zum Beispiel, wenn der Client versucht, einen `tool`-Header mit dem Wert `plumbus` zu senden, erhalten sie eine **Error-Response**, die ihnen mitteilt, dass der Header-Parameter `tool` nicht erlaubt ist:
+
+```json
+{
+    "detail": [
+        {
+            "type": "extra_forbidden",
+            "loc": ["header", "tool"],
+            "msg": "Extra inputs are not permitted",
+            "input": "plumbus",
+        }
+    ]
+}
+```
+
+## Automatische Konvertierung von Unterstrichen deaktivieren
+
+Genauso wie bei regulären Header-Parametern, werden bei der Verwendung von Unterstrich-Zeichen in den Parameternamen diese **automatisch in Bindestriche umgewandelt**.
+
+Zum Beispiel, wenn Sie einen Header-Parameter `save_data` im Code haben, wird der erwartete HTTP-Header `save-data` sein, und er wird auch so in der Dokumentation erscheinen.
+
+Wenn Sie aus irgendeinem Grund diese automatische Konvertierung deaktivieren müssen, können Sie dies auch für Pydantic-Modelle für Header-Parameter tun.
+
+{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}
+
+/// warning | Achtung
+
+Bevor Sie `convert_underscores` auf `False` setzen, bedenken Sie, dass einige HTTP-Proxies und Server die Verwendung von Headers mit Unterstrichen nicht zulassen.
+
+///
+
+## Zusammenfassung
+
+Sie können **Pydantic-Modelle** verwenden, um **Headers** in **FastAPI** zu deklarieren. 😎
--- a/docs/de/docs/tutorial/query-param-models.md
+++ b/docs/de/docs/tutorial/query-param-models.md
@ -0,0 +1,68 @@
+# Query-Parameter-Modelle
+
+Wenn Sie eine Gruppe von **Query-Parametern** haben, die in Zusammenhang stehen, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um sie zu deklarieren.
+
+Dadurch können Sie das **Modell** an **mehreren Stellen wiederverwenden** und auch Validierungen und Metadaten für alle Parameter auf einmal deklarieren. 😎
+
+/// note | Hinweis
+
+Dies wird seit FastAPI-Version `0.115.0` unterstützt. 🤓
+
+///
+
+## Query-Parameter mit einem Pydantic-Modell
+
+Deklarieren Sie die benötigten **Query-Parameter** in einem **Pydantic-Modell** und deklarieren Sie dann den Parameter als `Query`:
+
+{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}
+
+**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den **Query-Parametern** der Anfrage **extrahieren** und Ihnen das von Ihnen definierte Pydantic-Modell übergeben.
+
+## Überprüfen Sie die Dokumentation
+
+Sie können die Query-Parameter in der Dokumentationsoberfläche unter `/docs` sehen:
+
+<div class="screenshot">
+<img src="/img/tutorial/query-param-models/image01.png">
+</div>
+
+## Zusätzliche Query-Parameter verbieten
+
+In einigen speziellen Anwendungsfällen (wahrscheinlich nicht sehr häufig) möchten Sie möglicherweise die Query-Parameter, die Sie empfangen möchten, **einschränken**.
+
+Sie können die Modellkonfiguration von Pydantic verwenden, um `extra` Felder zu `verbieten`:
+
+{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}
+
+Wenn ein Client versucht, einige **zusätzliche** Daten in den **Query-Parametern** zu senden, erhält er eine **Error-Response**.
+
+Wenn der Client beispielsweise versucht, einen `tool` Query-Parameter mit einem Wert von `plumbus` zu senden, wie:
+
+```http
+https://example.com/items/?limit=10&tool=plumbus
+```
+
+wird er eine **Error-Response** erhalten, die ihm mitteilt, dass der Query-Parameter `tool` nicht erlaubt ist:
+
+```json
+{
+    "detail": [
+        {
+            "type": "extra_forbidden",
+            "loc": ["query", "tool"],
+            "msg": "Extra inputs are not permitted",
+            "input": "plumbus"
+        }
+    ]
+}
+```
+
+## Zusammenfassung
+
+Sie können **Pydantic-Modelle** verwenden, um **Query-Parameter** in **FastAPI** zu deklarieren. 😎
+
+/// tip | Tipp
+
+Spoiler-Alarm: Sie können auch Pydantic-Modelle verwenden, um Cookies und Header zu deklarieren, aber darüber werden Sie später im Tutorial lesen. 🤫
+
+///
--- a/docs/de/docs/tutorial/sql-databases.md
+++ b/docs/de/docs/tutorial/sql-databases.md
@ -0,0 +1,357 @@
+# SQL (Relationale) Datenbanken
+
+**FastAPI** erfordert nicht, dass Sie eine SQL (relationale) Datenbank verwenden. Aber Sie können **jede beliebige Datenbank** verwenden, die Sie möchten.
+
+Hier werden wir ein Beispiel mit <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">SQLModel</a> sehen.
+
+**SQLModel** basiert auf <a href="https://www.sqlalchemy.org/" class="external-link" target="_blank">SQLAlchemy</a> und Pydantic. Es wurde vom selben Autor wie **FastAPI** entwickelt, um die perfekte Ergänzung für FastAPI-Anwendungen zu sein, die **SQL-Datenbanken** verwenden müssen.
+
+/// tip | Tipp
+
+Sie könnten jede andere SQL- oder NoSQL-Datenbankbibliothek verwenden, die Sie möchten (in einigen Fällen als <abbr title="Object Relational Mapper, ein ausgefallener Begriff für eine Bibliothek, bei der einige Klassen SQL-Tabellen darstellen und Instanzen Zeilen in diesen Tabellen repräsentieren">„ORMs“</abbr> bezeichnet), FastAPI zwingt Sie nicht, irgendetwas zu verwenden. 😎
+
+///
+
+Da SQLModel auf SQLAlchemy basiert, können Sie problemlos **jede von SQLAlchemy unterstützte Datenbank** verwenden (was auch bedeutet, dass sie von SQLModel unterstützt werden), wie:
+
+* PostgreSQL
+* MySQL
+* SQLite
+* Oracle
+* Microsoft SQL Server usw.
+
+In diesem Beispiel verwenden wir **SQLite**, da es eine einzige Datei verwendet und Python integrierte Unterstützung bietet. Sie können dieses Beispiel kopieren und direkt so ausführen.
+
+Später, für Ihre Produktionsanwendung, möchten Sie möglicherweise einen Datenbankserver wie **PostgreSQL** verwenden.
+
+/// tip | Tipp
+
+Es gibt einen offiziellen Projektgenerator mit **FastAPI** und **PostgreSQL**, einschließlich eines Frontends und weiterer Tools: <a href="https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template" class="external-link" target="_blank">https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template</a>
+
+///
+
+Dies ist ein sehr einfaches und kurzes Tutorial. Wenn Sie mehr über Datenbanken im Allgemeinen, über SQL oder fortgeschrittenere Funktionen erfahren möchten, gehen Sie zu den <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">SQLModel-Dokumentationen</a>.
+
+## Installieren Sie `SQLModel`
+
+Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie Ihre [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} erstellen, sie aktivieren und dann `sqlmodel` installieren:
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ pip install sqlmodel
+---> 100%
+```
+
+</div>
+
+## Erstellen Sie die Anwendung mit einem einzigen Modell
+
+Wir erstellen zuerst die einfachste erste Version der Anwendung mit einem einzigen **SQLModel**-Modell.
+
+Später werden wir sie verbessern, indem wir die Sicherheit und die Vielseitigkeit mit **mehreren Modellen** weiter unten erhöhen. 🤓
+
+### Modelle erstellen
+
+Importieren Sie `SQLModel` und erstellen Sie ein Datenbankmodell:
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[1:11] hl[7:11] *}
+
+Die `Hero`-Klasse ist einem Pydantic-Modell sehr ähnlich (tatsächlich ist sie darunter tatsächlich *ein Pydantic-Modell*).
+
+Es gibt einige Unterschiede:
+
+* `table=True` sagt SQLModel, dass dies ein *Tabellenmodell* ist, es soll eine **Tabelle** in der SQL-Datenbank darstellen, es ist nicht nur ein *Datenmodell* (wie es jede andere reguläre Pydantic-Klasse wäre).
+
+* `Field(primary_key=True)` sagt SQLModel, dass die `id` der **Primärschlüssel** in der SQL-Datenbank ist (Sie können mehr über SQL-Primärschlüssel in den SQLModel-Dokumentationen erfahren).
+
+  Durch das Festlegen des Typs als `int | None` wird SQLModel wissen, dass diese Spalte ein `INTEGER` in der SQL-Datenbank sein sollte und dass sie `NULLABLE` sein sollte.
+
+* `Field(index=True)` sagt SQLModel, dass es einen **SQL-Index** für diese Spalte erstellen soll, der schnellere Lookups in der Datenbank ermöglicht, wenn Daten durch diese Spalte gefiltert gelesen werden.
+
+  SQLModel wird verstehen, dass etwas, das als `str` deklariert ist, eine SQL-Spalte des Typs `TEXT` (oder `VARCHAR`, abhängig von der Datenbank) sein wird.
+
+### Erstellen Sie einen Engine
+
+Eine SQLModel `engine` (darunter ist es tatsächlich eine SQLAlchemy `engine`) ist das, was die **Verbindungen** zur Datenbank hält.
+
+Sie würden **ein einzelnes `engine`-Objekt** für Ihren gesamten Code verwenden, um sich mit demselben Datenbank zu verbinden.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}
+
+Die Verwendung von `check_same_thread=False` erlaubt FastAPI, dieselbe SQLite-Datenbank in verschiedenen Threads zu verwenden. Dies ist notwendig, da **eine einzige Anfrage** **mehr als einen Thread** verwenden könnte (zum Beispiel in Abhängigkeiten).
+
+Keine Sorge, mit der Art und Weise, wie der Code strukturiert ist, werden wir sicherstellen, dass wir **eine einzige SQLModel-Session pro Anfrage** später verwenden, dies ist tatsächlich das, was `check_same_thread` zu erreichen versucht.
+
+### Erstellen Sie die Tabellen
+
+Dann fügen wir eine Funktion hinzu, die `SQLModel.metadata.create_all(engine)` verwendet, um die **Tabellen für alle Tabellenmodelle** zu erstellen.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[21:22] hl[21:22] *}
+
+### Erstellen Sie eine Session-Abhängigkeit
+
+Eine **`Session`** speichert die **Objekte im Speicher** und verfolgt alle notwendigen Änderungen in den Daten, dann **verwendet sie die `engine`**, um mit der Datenbank zu kommunizieren.
+
+Wir werden eine FastAPI **Abhängigkeit** mit `yield` erstellen, die eine neue `Session` für jede Anfrage bereitstellt. Dies ist das, was sicherstellt, dass wir eine einzige Session pro Anfrage verwenden. 🤓
+
+Dann erstellen wir eine `Annotated` Abhängigkeit `SessionDep`, um den Rest des Codes zu vereinfachen, der diese Abhängigkeit nutzen wird.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[25:30]  hl[25:27,30] *}
+
+### Erstellen Sie die Datenbanktabellen beim Start
+
+Wir werden die Datenbanktabellen erstellen, wenn die Anwendung startet.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[32:37] hl[35:37] *}
+
+Hier erstellen wir die Tabellen bei einem Anwendungsstart-Event.
+
+Für die Produktion würden Sie wahrscheinlich ein Migrationsskript verwenden, das ausgeführt wird, bevor Sie Ihre App starten. 🤓
+
+/// tip | Tipp
+
+SQLModel wird Migrationstools mit Alembic bereitstellen, aber vorerst können Sie <a href="https://alembic.sqlalchemy.org/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Alembic</a> direkt verwenden.
+
+///
+
+### Erstellen Sie einen Helden
+
+Da jedes SQLModel-Modell auch ein Pydantic-Modell ist, können Sie es in denselben **Typ-Annotationen** verwenden, die Sie für Pydantic-Modelle verwenden könnten.
+
+Wenn Sie beispielsweise einen Parameter vom Typ `Hero` deklarieren, wird er aus dem **JSON-Body** gelesen.
+
+Auf die gleiche Weise können Sie ihn als Rückgabewert der Funktion deklarieren, und dann wird die Form der Daten in der automatischen API-Dokumentations-UI angezeigt.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[40:45] hl[40:45] *}
+
+Hier verwenden wir die `SessionDep`-Abhängigkeit (eine `Session`), um den neuen `Hero` zum `Session`-Objekt hinzuzufügen, die Änderungen in der Datenbank zu übermitteln, die Daten im `hero` zu aktualisieren und dann zurückzugeben.
+
+### Helden lesen
+
+Wir können **Helden** aus der Datenbank mit `select()` lesen. Wir können ein `limit` und `offset` einfügen, um die Ergebnisse zu paginieren.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[48:55] hl[51:52,54] *}
+
+### Einen Helden lesen
+
+Wir können einen einzelnen **Helden** lesen.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[58:63] hl[60] *}
+
+### Einen Helden löschen
+
+Wir können auch einen **Helden** löschen.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[66:73] hl[71] *}
+
+### Führen Sie die App aus
+
+Sie können die App ausführen:
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ fastapi dev main.py
+
+<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+```
+
+</div>
+
+Gehen Sie dann zur `/docs` UI, Sie werden sehen, dass **FastAPI** diese **Modelle** verwendet, um die API zu **dokumentieren**, und es wird sie verwenden, um die Daten zu **serialisieren** und zu **validieren**.
+
+<div class="screenshot">
+<img src="/img/tutorial/sql-databases/image01.png">
+</div>
+
+## Aktualisieren Sie die App mit mehreren Modellen
+
+Jetzt lassen Sie uns diese App ein wenig **umstellen**, um die **Sicherheit** und **Vielseitigkeit** zu erhöhen.
+
+Wenn Sie die vorherige App überprüfen, können Sie in der UI sehen, dass sie dem Client erlaubt, die `id` des zu erstellenden `Hero` zu entscheiden. 😱
+
+Das sollten wir nicht zulassen, sie könnten eine `id` überschreiben, die wir bereits in der DB zugewiesen haben. Das Festlegen der `id` sollte vom **Backend** oder der **Datenbank**, **nicht vom Client** erfolgen.
+
+Darüber hinaus erstellen wir einen `secret_name` für den Helden, aber bisher geben wir ihn überall zurück, das ist nicht sehr **geheim**... 😅
+
+Wir werden diese Dinge beheben, indem wir ein paar **zusätzliche Modelle** hinzufügen. Hier wird SQLModel glänzen. ✨
+
+### Mehrere Modelle erstellen
+
+In **SQLModel** ist jede Modellklasse, die `table=True` hat, ein **Tabellenmodell**.
+
+Und jede Modellklasse, die `table=True` nicht hat, ist ein **Datenmodell**, diese sind tatsächlich nur Pydantic-Modelle (mit ein paar kleinen zusätzlichen Funktionen). 🤓
+
+Mit SQLModel können wir **Vererbung** verwenden, um **doppelte Felder** in allen Fällen zu **vermeiden**.
+
+#### `HeroBase` - die Basisklasse
+
+Beginnen wir mit einem `HeroBase`-Modell, das alle **Felder, die von allen Modellen gemeinsam genutzt werden**, enthält:
+
+* `name`
+* `age`
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:9] hl[7:9] *}
+
+#### `Hero` - das *Tabellenmodell*
+
+Dann erstellen wir `Hero`, das eigentliche *Tabellenmodell*, mit den **zusätzlichen Feldern**, die nicht immer in den anderen Modellen sind:
+
+* `id`
+* `secret_name`
+
+Da `Hero` von `HeroBase` erbt, hat es **auch** die **Felder**, die in `HeroBase` deklariert sind, sodass alle Felder für `Hero` sind:
+
+* `id`
+* `name`
+* `age`
+* `secret_name`
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:14] hl[12:14] *}
+
+#### `HeroPublic` - das öffentliche *Datenmodell*
+
+Als nächstes erstellen wir ein `HeroPublic`-Modell, dies ist das, das **an die API-Clients zurückgegeben** wird.
+
+Es hat dieselben Felder wie `HeroBase`, also wird es `secret_name` nicht enthalten.
+
+Endlich ist die Identität unserer Helden geschützt! 🥷
+
+Es erklärt auch `id: int` neu. Indem wir dies tun, schließen wir einen **Vertrag** mit den API-Clients ab, sodass sie immer erwarten können, dass die `id` vorhanden ist und ein `int` ist (sie wird niemals `None` sein).
+
+/// tip | Tipp
+
+Dass das Rückgabemodell sicherstellt, dass ein Wert immer verfügbar ist und immer `int` ist (nicht `None`), ist sehr nützlich für die API-Clients, sie können viel einfacheren Code schreiben, wenn sie diese Sicherheit haben.
+
+Auch **automatisch generierte Clients** werden einfachere Schnittstellen haben, sodass die Entwickler, die mit Ihrer API kommunizieren, eine viel bessere Zeit haben können, mit Ihrer API zu arbeiten. 😎
+
+///
+
+Alle Felder in `HeroPublic` sind die gleichen wie in `HeroBase`, mit `id` als `int` (nicht `None`):
+
+* `id`
+* `name`
+* `age`
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:18] hl[17:18] *}
+
+#### `HeroCreate` - das *Datenmodell* um einen Helden zu erstellen
+
+Jetzt erstellen wir ein `HeroCreate`-Modell, das die Daten von den Clients **validieren** wird.
+
+Es hat die gleichen Felder wie `HeroBase`, und es hat auch `secret_name`.
+
+Jetzt, wenn die Clients **einen neuen Helden erstellen**, senden sie den `secret_name`, er wird in der Datenbank gespeichert, aber diese geheimen Namen werden in der API nicht an die Clients zurückgegeben.
+
+/// tip | Tipp
+
+So würden Sie **Passwörter** behandeln. Sie empfangen sie, aber geben sie nicht in der API zurück.
+
+Sie würden auch **die Werte der Passwörter hashieren**, bevor Sie sie speichern, **niemals im Klartext speichern**.
+
+///
+
+Die Felder von `HeroCreate` sind:
+
+* `name`
+* `age`
+* `secret_name`
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:22] hl[21:22] *}
+
+#### `HeroUpdate` - das *Datenmodell* um einen Helden zu aktualisieren
+
+Wir hatten keine Möglichkeit, **einen Helden zu aktualisieren** in der vorherigen Version der App, aber jetzt mit **mehreren Modellen**, können wir es. 🎉
+
+Das `HeroUpdate` *Datenmodell* ist etwas Besonderes, es hat **alle gleichen Felder**, die benötigt werden, um einen neuen Helden zu erstellen, aber alle Felder sind **optional** (sie haben alle einen Defaultwert). Auf diese Weise, wenn Sie einen Helden aktualisieren, können Sie nur die Felder senden, die Sie aktualisieren möchten.
+
+Da sich alle **Felder wirklich ändern** (der Typ enthält nun `None` und sie haben jetzt einen Defaultwert von `None`), müssen wir sie **neu deklarieren**.
+
+Wir müssen nicht wirklich von `HeroBase` erben, da wir alle Felder neu deklarieren. Ich lasse es einfach nur aus Gründen der Konsistenz erben, aber das ist nicht notwendig. Es ist mehr eine Frage des persönlichen Geschmacks. 🤷
+
+Die Felder von `HeroUpdate` sind:
+
+* `name`
+* `age`
+* `secret_name`
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:28] hl[25:28] *}
+
+### Erstellen mit `HeroCreate` und Rückgabe eines `HeroPublic`
+
+Jetzt, da wir **mehrere Modelle** haben, können wir die Teile der App aktualisieren, die sie verwenden.
+
+Wir empfangen in der Anfrage ein `HeroCreate` *Datenmodell*, und daraus erstellen wir ein `Hero` *Tabellenmodell*.
+
+Dieses neue *Tabellenmodell* `Hero` wird die Felder haben, die vom Client gesendet wurden, und wird auch eine `id` haben, die von der Datenbank generiert wird.
+
+Dann geben wir das gleiche *Tabellenmodell* `Hero` wie aus der Funktion aus zurück. Aber da wir das `response_model` mit dem `HeroPublic` *Datenmodell* deklarieren, wird **FastAPI** `HeroPublic` verwenden, um die Daten zu validieren und zu serialisieren.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[56:62] hl[56:58] *}
+
+/// tip | Tipp
+
+Jetzt verwenden wir `response_model=HeroPublic` anstelle der **Rückgabetyp-Annotation** `-> HeroPublic`, weil der Wert, den wir zurückgeben, tatsächlich *kein* `HeroPublic` ist.
+
+Hätten wir `-> HeroPublic` deklariert, würde Ihr Editor und Linter (berechtigterweise) meckern, dass Sie ein `Hero` statt eines `HeroPublic` zurückgeben.
+
+Durch die Deklaration in `response_model` sagen wir **FastAPI**, dass es sein Ding machen soll, ohne die Typ-Annotationen und die Hilfe Ihres Editors und anderer Tools zu stören.
+
+///
+
+### Helden mit `HeroPublic` lesen
+
+Wir können dasselbe wie zuvor tun, um **Helden zu lesen**, erneut verwenden wir `response_model=list[HeroPublic]`, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt validiert und serialisiert werden.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[65:72] hl[65] *}
+
+### Einen Helden mit `HeroPublic` lesen
+
+Wir können einen einzelnen **Helden** lesen:
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[75:80] hl[77] *}
+
+### Update einen Helden mit `HeroUpdate`
+
+Wir können einen **Helden aktualisieren**. Dafür verwenden wir eine HTTP `PATCH`-Operation.
+
+Und im Code erhalten wir ein `dict` mit allen Daten, die vom Client gesendet wurden, **nur die Daten, die vom Client gesendet wurden**, ohne Werte, die nur für die Defaultwerte vorhanden wären. Dazu verwenden wir `exclude_unset=True`. Dies ist der Haupttrick. 🪄
+
+Dann verwenden wir `hero_db.sqlmodel_update(hero_data)`, um das `hero_db` mit den Daten von `hero_data` zu aktualisieren.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[83:93] hl[83:84,88:89] *}
+
+### Einen Helden erneut löschen
+
+Das **Löschen** eines Helden bleibt weitgehend gleich.
+
+Wir werden das Verlangen, alles in diesem Fall umzugestalten, nicht befriedigen. 😅
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[96:103] hl[101] *}
+
+### Führen Sie die App erneut aus
+
+Sie können die App noch einmal ausführen:
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ fastapi dev main.py
+
+<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+```
+
+</div>
+
+Wenn Sie zur `/docs` API UI gehen, werden Sie sehen, dass diese jetzt aktualisiert wurde. Sie wird nicht erwarten, die `id` vom Client zu erhalten, wenn sie einen Helden erstellt, usw.
+
+<div class="screenshot">
+<img src="/img/tutorial/sql-databases/image02.png">
+</div>
+
+## Zusammenfassung
+
+Sie können <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">**SQLModel**</a> verwenden, um mit einer SQL-Datenbank zu interagieren und den Code mit *Datenmodellen* und *Tabellenmodellen* zu vereinfachen.
+
+Sie können viel mehr in den **SQLModel**-Dokumentationen lernen, es gibt ein längeres Mini <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/tutorial/fastapi/" class="external-link" target="_blank">Tutorial über die Verwendung von SQLModel mit **FastAPI**</a>. 🚀