From 92f36da16a3b1534e6ef81d5619938c237e73158 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nils Lindemann Date: Sat, 30 Mar 2024 21:18:23 +0100 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=F0=9F=8C=90=20Add=20German=20translation=20for?= =?UTF-8?q?=20`docs/de/docs/advanced/dataclasses.md`=20(#10667)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- docs/de/docs/advanced/dataclasses.md | 98 ++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 98 insertions(+) create mode 100644 docs/de/docs/advanced/dataclasses.md diff --git a/docs/de/docs/advanced/dataclasses.md b/docs/de/docs/advanced/dataclasses.md new file mode 100644 index 000000000..c78a6d3dd --- /dev/null +++ b/docs/de/docs/advanced/dataclasses.md @@ -0,0 +1,98 @@ +# Verwendung von Datenklassen + +FastAPI basiert auf **Pydantic** und ich habe Ihnen gezeigt, wie Sie Pydantic-Modelle verwenden können, um Requests und Responses zu deklarieren. + +Aber FastAPI unterstützt auf die gleiche Weise auch die Verwendung von `dataclasses`: + +```Python hl_lines="1 7-12 19-20" +{!../../../docs_src/dataclasses/tutorial001.py!} +``` + +Das ist dank **Pydantic** ebenfalls möglich, da es `dataclasses` intern unterstützt. + +Auch wenn im obige Code Pydantic nicht explizit vorkommt, verwendet FastAPI Pydantic, um diese Standard-Datenklassen in Pydantics eigene Variante von Datenklassen zu konvertieren. + +Und natürlich wird das gleiche unterstützt: + +* Validierung der Daten +* Serialisierung der Daten +* Dokumentation der Daten, usw. + +Das funktioniert genauso wie mit Pydantic-Modellen. Und tatsächlich wird es unter der Haube mittels Pydantic auf die gleiche Weise bewerkstelligt. + +!!! info + Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können. + + Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden. + + Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Trick, um sie für eine Web-API mithilfe von FastAPI zu verwenden. 🤓 + +## Datenklassen als `response_model` + +Sie können `dataclasses` auch im Parameter `response_model` verwenden: + +```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: + + + +## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen + +Sie können `dataclasses` auch mit anderen Typannotationen kombinieren, um verschachtelte Datenstrukturen zu erstellen. + +In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben. + +In diesem Fall können Sie einfach die Standard-`dataclasses` durch `pydantic.dataclasses` ersetzen, was einen direkten Ersatz darstellt: + +```{ .python .annotate hl_lines="1 5 8-11 14-17 23-25 28" } +{!../../../docs_src/dataclasses/tutorial003.py!} +``` + +1. Wir importieren `field` weiterhin von Standard-`dataclasses`. + +2. `pydantic.dataclasses` ist ein direkter Ersatz für `dataclasses`. + +3. Die Datenklasse `Author` enthält eine Liste von `Item`-Datenklassen. + +4. Die Datenklasse `Author` wird im `response_model`-Parameter verwendet. + +5. Sie können andere Standard-Typannotationen mit Datenklassen als Requestbody verwenden. + + In diesem Fall handelt es sich um eine Liste von `Item`-Datenklassen. + +6. Hier geben wir ein Dictionary zurück, das `items` enthält, welches eine Liste von Datenklassen ist. + + FastAPI ist weiterhin in der Lage, die Daten nach JSON zu serialisieren. + +7. Hier verwendet das `response_model` als Typannotation eine Liste von `Author`-Datenklassen. + + Auch hier können Sie `dataclasses` mit Standard-Typannotationen kombinieren. + +8. Beachten Sie, dass diese *Pfadoperation-Funktion* reguläres `def` anstelle von `async def` verwendet. + + Wie immer können Sie in FastAPI `def` und `async def` beliebig kombinieren. + + Wenn Sie eine Auffrischung darüber benötigen, wann welche Anwendung sinnvoll ist, lesen Sie den Abschnitt „In Eile?“ in der Dokumentation zu [`async` und `await`](../async.md#in-eile){.internal-link target=_blank}. + +9. Diese *Pfadoperation-Funktion* gibt keine Datenklassen zurück (obwohl dies möglich wäre), sondern eine Liste von Dictionarys mit internen Daten. + + FastAPI verwendet den Parameter `response_model` (der Datenklassen enthält), um die Response zu konvertieren. + +Sie können `dataclasses` mit anderen Typannotationen auf vielfältige Weise kombinieren, um komplexe Datenstrukturen zu bilden. + +Weitere Einzelheiten finden Sie in den Bemerkungen im Quellcode oben. + +## Mehr erfahren + +Sie können `dataclasses` auch mit anderen Pydantic-Modellen kombinieren, von ihnen erben, sie in Ihre eigenen Modelle einbinden, usw. + +Weitere Informationen finden Sie in der Pydantic-Dokumentation zu Datenklassen. + +## Version + +Dies ist verfügbar seit FastAPI-Version `0.67.0`. 🔖