From da13908357d54fc73cdb4314c0bd897ad02da9f1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nils Lindemann Date: Mon, 18 Aug 2025 19:21:04 +0200 Subject: [PATCH] Update advanced/dataclasses.md --- docs/de/docs/advanced/dataclasses.md | 28 ++++++++++++++-------------- 1 file changed, 14 insertions(+), 14 deletions(-) diff --git a/docs/de/docs/advanced/dataclasses.md b/docs/de/docs/advanced/dataclasses.md index 8e537c639..8b519464f 100644 --- a/docs/de/docs/advanced/dataclasses.md +++ b/docs/de/docs/advanced/dataclasses.md @@ -1,24 +1,24 @@ -# Verwendung von Datenklassen +# Verwendung von Datenklassen { #using-dataclasses } -FastAPI basiert auf **Pydantic** und ich habe Ihnen gezeigt, wie Sie Pydantic-Modelle verwenden können, um Requests und Responses zu deklarieren. +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`: {* ../../docs_src/dataclasses/tutorial001.py hl[1,7:12,19:20] *} -Das ist dank **Pydantic** ebenfalls möglich, da es `dataclasses` intern unterstützt. +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. +Auch wenn im obigen 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. +* Datenvalidierung +* Datenserialisierung +* Datendokumentation, usw. Das funktioniert genauso wie mit Pydantic-Modellen. Und tatsächlich wird es unter der Haube mittels Pydantic auf die gleiche Weise bewerkstelligt. -/// info +/// info | Info Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können. @@ -28,7 +28,7 @@ Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Tr /// -## Datenklassen als `response_model` +## Datenklassen in `response_model` { #dataclasses-in-response-model } Sie können `dataclasses` auch im Parameter `response_model` verwenden: @@ -40,7 +40,7 @@ Auf diese Weise wird deren Schema in der Benutzeroberfläche der API-Dokumentati -## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen +## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen { #dataclasses-in-nested-data-structures } Sie können `dataclasses` auch mit anderen Typannotationen kombinieren, um verschachtelte Datenstrukturen zu erstellen. @@ -74,7 +74,7 @@ In diesem Fall können Sie einfach die Standard-`dataclasses` durch `pydantic.da 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}. + 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-a-hurry){.internal-link target=_blank}. 9. Diese *Pfadoperation-Funktion* gibt keine Datenklassen zurück (obwohl dies möglich wäre), sondern eine Liste von Dictionarys mit internen Daten. @@ -84,12 +84,12 @@ Sie können `dataclasses` mit anderen Typannotationen auf vielfältige Weise kom Weitere Einzelheiten finden Sie in den Bemerkungen im Quellcode oben. -## Mehr erfahren +## Mehr erfahren { #learn-more } 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. +Weitere Informationen finden Sie in der Pydantic-Dokumentation zu Datenklassen. -## Version +## Version { #version } Dies ist verfügbar seit FastAPI-Version `0.67.0`. 🔖