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In diesem Fall ist dieses `__call__` das, was **FastAPI** verwendet, um nach zusätzlichen Parametern und Unterabhängigkeiten zu suchen, und das ist es auch, was später aufgerufen wird, um einen Wert an den Parameter in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zu übergeben.
@ -26,7 +26,7 @@ In diesem Fall ist dieses `__call__` das, was **FastAPI** verwendet, um nach zus
Und jetzt können wir `__init__` verwenden, um die Parameter der Instanz zu deklarieren, die wir zum „Parametrisieren“ der Abhängigkeit verwenden können:
Und auf diese Weise können wir unsere Abhängigkeit „parametrisieren“, die jetzt `"bar"` enthält, als das Attribut `checker.fixed_content`.
@ -50,7 +50,7 @@ checker(q="somequery")
... und übergibt, was immer das als Wert dieser Abhängigkeit in unserer *Pfadoperation-Funktion* zurückgibt, als den Parameter `fixed_content_included`:
Hier sind einige zusätzliche Ideen, die beim Arbeiten mit Python-Typen nützlich sein könnten.
## `Union` oder `Optional` verwenden { #using-union-or-optional }
Wenn Ihr Code aus irgendeinem Grund nicht `|` verwenden kann, z. B. wenn es nicht in einer Typannotation ist, sondern in etwas wie `response_model=`, können Sie anstelle des senkrechten Strichs (`|`) `Union` aus `typing` verwenden.
Zum Beispiel könnten Sie deklarieren, dass etwas ein `str` oder `None` sein könnte:
```python
from typing import Union
def say_hi(name: Union[str, None]):
print(f"Hi {name}!")
```
`typing` hat außerdem eine Abkürzung, um zu deklarieren, dass etwas `None` sein könnte, mit `Optional`.
Hier ist ein Tipp aus meiner sehr **subjektiven** Perspektive:
* 🚨 Vermeiden Sie die Verwendung von `Optional[SomeType]`
* Verwenden Sie stattdessen ✨ **`Union[SomeType, None]`** ✨.
Beides ist äquivalent und unter der Haube identisch, aber ich würde `Union` statt `Optional` empfehlen, weil das Wort „**optional**“ implizieren könnte, dass der Wert optional ist; tatsächlich bedeutet es jedoch „es kann `None` sein“, selbst wenn es nicht optional ist und weiterhin erforderlich bleibt.
Ich finde, `Union[SomeType, None]` ist expliziter in dem, was es bedeutet.
Es geht nur um Wörter und Namen. Aber diese Wörter können beeinflussen, wie Sie und Ihr Team über den Code denken.
Als Beispiel nehmen wir diese Funktion:
```python
from typing import Optional
def say_hi(name: Optional[str]):
print(f"Hey {name}!")
```
Der Parameter `name` ist als `Optional[str]` definiert, aber er ist **nicht optional**, Sie können die Funktion nicht ohne den Parameter aufrufen:
```Python
say_hi() # Oh nein, das löst einen Fehler aus! 😱
```
Der Parameter `name` ist **weiterhin erforderlich** (nicht *optional*), weil er keinen Defaultwert hat. Dennoch akzeptiert `name` den Wert `None`:
```Python
say_hi(name=None) # Das funktioniert, None ist gültig 🎉
```
Die gute Nachricht ist: In den meisten Fällen können Sie einfach `|` verwenden, um Unions von Typen zu definieren:
```python
def say_hi(name: str | None):
print(f"Hey {name}!")
```
Sie müssen sich also normalerweise keine Gedanken über Namen wie `Optional` und `Union` machen. 😎
Und der Proxy würde das **Pfadpräfix** on-the-fly **„entfernen“**, bevor er den <abbrtitle="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> an den Anwendungsserver (wahrscheinlich Uvicorn via FastAPI CLI) übermittelt, dafür sorgend, dass Ihre Anwendung davon überzeugt ist, dass sie unter `/app` bereitgestellt wird, sodass Sie nicht Ihren gesamten Code dahingehend aktualisieren müssen, das Präfix `/api/v1` zu verwenden.
@ -193,7 +193,7 @@ Sie können den aktuellen `root_path` abrufen, der von Ihrer Anwendung für jede
Hier fügen wir ihn, nur zu Demonstrationszwecken, in die Nachricht ein.
@ -220,7 +220,7 @@ wäre die <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragend
Falls Sie keine Möglichkeit haben, eine Kommandozeilenoption wie `--root-path` oder ähnlich zu übergeben, können Sie, alternativ dazu, beim Erstellen Ihrer FastAPI-Anwendung den Parameter `root_path` setzen:
@ -455,7 +455,7 @@ Wenn Sie den Parameter `servers` nicht angeben und `root_path` den Wert `/` hat,
Wenn Sie nicht möchten, dass **FastAPI** einen automatischen Server inkludiert, welcher `root_path` verwendet, können Sie den Parameter `root_path_in_servers=False` verwenden:
@ -30,7 +30,7 @@ Das liegt daran, dass FastAPI standardmäßig jedes enthaltene Element überprü
Wenn Sie jedoch sicher sind, dass der von Ihnen zurückgegebene Inhalt **mit JSON serialisierbar** ist, können Sie ihn direkt an die Response-Klasse übergeben und die zusätzliche Arbeit vermeiden, die FastAPI hätte, indem es Ihren zurückgegebenen Inhalt durch den `jsonable_encoder` leitet, bevor es ihn an die Response-Klasse übergibt.
In diesem Beispiel generiert die Funktion `generate_html_response()` bereits eine `Response` und gibt sie zurück, anstatt das HTML in einem `str` zurückzugeben.
@ -136,7 +136,7 @@ Sie akzeptiert die folgenden Parameter:
FastAPI (eigentlich Starlette) fügt automatisch einen Content-Length-Header ein. Außerdem wird es einen Content-Type-Header einfügen, der auf dem media_type basiert, und für Texttypen einen Zeichensatz (charset) anfügen.
1. Das ist die Generatorfunktion. Es handelt sich um eine „Generatorfunktion“, da sie `yield`-Anweisungen enthält.
2. Durch die Verwendung eines `with`-Blocks stellen wir sicher, dass das dateiartige Objekt geschlossen wird, nachdem die Generatorfunktion fertig ist. Also, nachdem sie mit dem Senden der Response fertig ist.
@ -255,11 +255,11 @@ Nimmt zur Instanziierung einen anderen Satz von Argumenten entgegen als die ande
Datei-Responses enthalten die entsprechenden `Content-Length`-, `Last-Modified`- und `ETag`-Header.
In diesem Fall können Sie den Dateipfad direkt von Ihrer *Pfadoperation*-Funktion zurückgeben.
@ -273,7 +273,7 @@ Sie möchten etwa, dass Ihre Response eingerücktes und formatiertes JSON zurüc
Sie könnten eine `CustomORJSONResponse` erstellen. Das Wichtigste, was Sie tun müssen, ist, eine `Response.render(content)`-Methode zu erstellen, die den Inhalt als `bytes` zurückgibt:
# Verwendung von Datenklassen { #using-dataclasses }
# Datenklassen verwenden { #using-dataclasses }
FastAPI basiert auf **Pydantic**, und ich habe Ihnen gezeigt, wie Sie Pydantic-Modelle verwenden können, um <abbrtitle="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr> und <abbrtitle="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Responses</abbr> zu deklarieren.
@ -64,7 +64,7 @@ In diesem Fall können Sie einfach die Standard-`dataclasses` durch `pydantic.da
6. Hier geben wir ein <abbrtitle="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dictionary</abbr> zurück, das `items` enthält, welches eine Liste von Datenklassen ist.
FastAPI ist weiterhin in der Lage, die Daten nach JSON zu <abbrtitle="Konvertieren der Daten in ein übertragbares Format">serialisieren</abbr>.
FastAPI ist weiterhin in der Lage, die Daten nach JSON zu <dfntitle="Konvertieren der Daten in ein übertragbares Format">Serialisieren</dfn>.
7. Hier verwendet das `response_model` als Typannotation eine Liste von `Author`-Datenklassen.
Hier simulieren wir den langsamen *Startup*, das Laden des Modells, indem wir die (Fake-)Modellfunktion vor dem `yield` in das <abbrtitle="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dictionary</abbr> mit Modellen für maschinelles Lernen einfügen. Dieser Code wird ausgeführt, **bevor** die Anwendung **beginnt, Requests entgegenzunehmen**, während des *Startups*.
@ -48,7 +48,7 @@ Möglicherweise müssen Sie eine neue Version starten, oder Sie haben es einfach
Das Erste, was auffällt, ist, dass wir eine asynchrone Funktion mit `yield` definieren. Das ist sehr ähnlich zu Abhängigkeiten mit `yield`.
Ein **Kontextmanager** in Python ist etwas, das Sie in einer `with`-Anweisung verwenden können, zum Beispiel kann `open()` als Kontextmanager verwendet werden:
@ -82,7 +82,7 @@ In unserem obigen Codebeispiel verwenden wir ihn nicht direkt, sondern übergebe
Der Parameter `lifespan` der `FastAPI`-App benötigt einen **asynchronen Kontextmanager**, wir können ihm also unseren neuen asynchronen Kontextmanager `lifespan` übergeben.
Da **FastAPI** auf der **OpenAPI**-Spezifikation basiert, können dessen APIs in einem standardisierten Format beschrieben werden, das viele Tools verstehen.
Dies vereinfacht es, aktuelle **Dokumentation** und Client-Bibliotheken (<abbrtitle="Software Development Kit – Software-Entwicklungspaket">**SDKs**</abbr>) in verschiedenen Sprachen zu generieren sowie **Test-** oder **Automatisierungs-Workflows**, die mit Ihrem Code synchron bleiben.
Dies vereinfacht es, aktuelle **Dokumentation** und Client-Bibliotheken (<abbrtitle="Software Development Kits - Software-Entwicklungspakete">**SDKs**</abbr>) in verschiedenen Sprachen zu generieren sowie **Test-** oder **Automatisierungs-Workflows**, die mit Ihrem Code synchron bleiben.
In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie ein **TypeScript-SDK** für Ihr FastAPI-Backend generieren.
@ -40,7 +40,7 @@ Einige dieser Lösungen sind möglicherweise auch Open Source oder bieten kosten
Beginnen wir mit einer einfachen FastAPI-Anwendung:
Beachten Sie, dass die *Pfadoperationen* die Modelle definieren, die sie für die <abbrtitle="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr>- und <abbrtitle="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>-<abbrtitle="Die eigentlichen Nutzdaten, abzüglich der Metadaten">Payload</abbr> verwenden, indem sie die Modelle `Item` und `ResponseMessage` verwenden.
@ -98,7 +98,7 @@ In vielen Fällen wird Ihre FastAPI-App größer sein und Sie werden wahrscheinl
Zum Beispiel könnten Sie einen Abschnitt für **Items (Artikel)** und einen weiteren Abschnitt für **Users (Benutzer)** haben, und diese könnten durch Tags getrennt sein:
### Einen TypeScript-Client mit benutzerdefinierten Operation-IDs generieren { #generate-a-typescript-client-with-custom-operation-ids }
@ -167,7 +167,7 @@ Aber für den generierten Client könnten wir die OpenAPI-Operation-IDs direkt v
Wir könnten das OpenAPI-JSON in eine Datei `openapi.json` herunterladen und dann mit einem Skript wie dem folgenden **den präfixierten Tag entfernen**:
@ -179,7 +179,7 @@ Wir könnten das OpenAPI-JSON in eine Datei `openapi.json` herunterladen und dan
Damit würden die Operation-IDs von Dingen wie `items-get_items` in `get_items` umbenannt, sodass der Client-Generator einfachere Methodennamen generieren kann.
### Einen TypeScript-Client mit der modifizierten OpenAPI generieren { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }
### Einen TypeScript-Client mit der vorverarbeiteten OpenAPI generieren { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }
Da das Endergebnis nun in einer `openapi.json`-Datei vorliegt, müssen Sie Ihren Eingabeort aktualisieren:
@ -8,7 +8,7 @@ Das wird normalerweise als **Web<abbr title="Haken, Einhängepunkt">hook</abbr>*
## Webhooks-Schritte { #webhooks-steps }
Der Prozess besteht normalerweise darin, dass **Sie in Ihrem Code definieren**, welche Nachricht Sie senden möchten, den **Body des Requests**.
Der Prozess besteht normalerweise darin, dass **Sie in Ihrem Code definieren**, welche Nachricht Sie senden möchten, den **Requestbody**.
Sie definieren auch auf irgendeine Weise, in welchen **Momenten** Ihre App diese Requests oder Events senden wird.
@ -18,7 +18,7 @@ Die gesamte **Logik** zur Registrierung der URLs für Webhooks und der Code zum
## Webhooks mit **FastAPI** und OpenAPI dokumentieren { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }
Mit **FastAPI**, mithilfe von OpenAPI, können Sie die Namen dieser Webhooks, die Arten von HTTP-Operationen, die Ihre App senden kann (z. B. `POST`, `PUT`, usw.) und die Request**bodys** definieren, die Ihre App senden würde.
Mit **FastAPI**, mithilfe von OpenAPI, können Sie die Namen dieser Webhooks, die Arten von HTTP-Operationen, die Ihre App senden kann (z. B. `POST`, `PUT`, usw.) und die **Requestbodys** definieren, die Ihre App senden würde.
Dies kann es Ihren Benutzern viel einfacher machen, **deren APIs zu implementieren**, um Ihre **Webhook**-Requests zu empfangen. Möglicherweise können diese sogar einen Teil ihres eigenen API-Codes automatisch generieren.
@ -32,7 +32,7 @@ Webhooks sind in OpenAPI 3.1.0 und höher verfügbar und werden von FastAPI `0.9
Wenn Sie eine **FastAPI**-Anwendung erstellen, gibt es ein `webhooks`-Attribut, das Sie verwenden können, um *Webhooks* zu definieren, genauso wie Sie *Pfadoperationen* definieren würden, zum Beispiel mit `@app.webhooks.post()`.
@ -40,7 +40,7 @@ Auch wenn diese sich in unterschiedlichen Modulen (Python-Dateien) befinden.
Um eine *Pfadoperation* aus dem generierten OpenAPI-Schema (und damit aus den automatischen Dokumentationssystemen) auszuschließen, verwenden Sie den Parameter `include_in_schema` und setzen Sie ihn auf `False`:
@ -92,7 +92,7 @@ Sie können das OpenAPI-Schema für eine *Pfadoperation* erweitern, indem Sie de
Dieses `openapi_extra` kann beispielsweise hilfreich sein, um [OpenAPI-Erweiterungen](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions) zu deklarieren:
Wenn Sie die automatische API-Dokumentation öffnen, wird Ihre Erweiterung am Ende der spezifischen *Pfadoperation* angezeigt.
@ -135,13 +135,13 @@ Das <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash
Sie können dem automatisch generierten Schema also zusätzliche Daten hinzufügen.
Sie könnten sich beispielsweise dafür entscheiden, den <abbrtitle="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> mit Ihrem eigenen Code zu lesen und zu validieren, ohne die automatischen Funktionen von FastAPI mit Pydantic zu verwenden, aber Sie könnten den Request trotzdem im OpenAPI-Schema definieren wollen.
Sie könnten sich beispielsweise dafür entscheiden, den <abbrtitle="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> mit Ihrem eigenen Code zu lesen und zu validieren, ohne FastAPIs automatische Funktionen mit Pydantic zu verwenden, aber Sie könnten den Request trotzdem im OpenAPI-Schema definieren wollen.
In diesem Beispiel haben wir kein Pydantic-Modell deklariert. Tatsächlich wird der Requestbody nicht einmal als JSON <abbrtitle="von einem einfachen Format, wie Bytes, in Python-Objekte konvertieren">geparst</abbr>, sondern direkt als `bytes` gelesen und die Funktion `magic_data_reader()` wäre dafür verantwortlich, ihn in irgendeiner Weise zu parsen.
In diesem Beispiel haben wir kein Pydantic-Modell deklariert. Tatsächlich wird der Requestbody nicht einmal als JSON <dfntitle="von einem einfachen Format, wie Bytes, in Python-Objekte konvertiert">geparst</dfn>, sondern direkt als `bytes` gelesen und die Funktion `magic_data_reader()` wäre dafür verantwortlich, ihn in irgendeiner Weise zu parsen.
Dennoch können wir das zu erwartende Schema für den Requestbody deklarieren.
@ -151,9 +151,9 @@ Mit demselben Trick könnten Sie ein Pydantic-Modell verwenden, um das JSON-Sche
Und Sie könnten dies auch tun, wenn der Datentyp im Request nicht JSON ist.
In der folgenden Anwendung verwenden wir beispielsweise weder die integrierte Funktionalität von FastAPI zum Extrahieren des JSON-Schemas aus Pydantic-Modellen noch die automatische Validierung für JSON. Tatsächlich deklarieren wir den Request-Content-Type als YAML und nicht als JSON:
In der folgenden Anwendung verwenden wir beispielsweise weder FastAPIs integrierte Funktionalität zum Extrahieren des JSON-Schemas aus Pydantic-Modellen noch die automatische Validierung für JSON. Tatsächlich deklarieren wir den Request-Content-Type als YAML und nicht als JSON:
Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.
@ -161,7 +161,7 @@ Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das
Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:
@ -20,7 +20,7 @@ Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion*
Anschließend können Sie den `status_code` in diesem *vorübergehenden*<abbrtitle="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>-Objekt festlegen.
@ -6,7 +6,7 @@ Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion*
Und dann können Sie Cookies in diesem *vorübergehenden*<abbrtitle="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>-Objekt setzen.
@ -6,7 +6,7 @@ Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion*
Und dann können Sie Header in diesem *vorübergehenden*<abbrtitle="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>-Objekt festlegen.
Anschließend können Sie wie gewohnt jedes gewünschte Objekt zurückgeben (ein `dict`, ein Datenbankmodell, usw.).
@ -22,7 +22,7 @@ Sie können auch Header hinzufügen, wenn Sie eine `Response` direkt zurückgebe
Erstellen Sie eine Response wie in [Eine Response direkt zurückgeben](response-directly.md){.internal-link target=_blank} beschrieben und übergeben Sie die Header als zusätzlichen Parameter:
Wenn Sie versuchen, die URL zum ersten Mal zu öffnen (oder in der Dokumentation auf den Button „Execute“ zu klicken), wird der Browser Sie nach Ihrem Benutzernamen und Passwort fragen:
@ -40,7 +40,7 @@ Um dies zu lösen, konvertieren wir zunächst den `username` und das `password`
Dann können wir `secrets.compare_digest()` verwenden, um sicherzustellen, dass `credentials.username``"stanleyjobson"` und `credentials.password``"swordfish"` ist.
@ -104,4 +104,4 @@ So ist Ihr Anwendungscode, dank der Verwendung von `secrets.compare_digest()`, v
Nachdem Sie festgestellt haben, dass die Anmeldeinformationen falsch sind, geben Sie eine `HTTPException` mit dem Statuscode 401 zurück (derselbe, der auch zurückgegeben wird, wenn keine Anmeldeinformationen angegeben werden) und fügen den Header `WWW-Authenticate` hinzu, damit der Browser die Anmeldeaufforderung erneut anzeigt:
In Pydantic v1 war es im Hauptpackage enthalten. Jetzt wird es als unabhängiges Package verteilt, sodass Sie wählen können, ob Sie es installieren möchten oder nicht, falls Sie die Funktionalität nicht benötigen.
///
### Das `Settings`-Objekt erstellen { #create-the-settings-object }
Importieren Sie `BaseSettings` aus Pydantic und erstellen Sie eine Unterklasse, ganz ähnlich wie bei einem Pydantic-Modell.
@ -60,7 +54,7 @@ Auf die gleiche Weise wie bei Pydantic-Modellen deklarieren Sie Klassenattribute
Sie können dieselben Validierungs-Funktionen und -Tools verwenden, die Sie für Pydantic-Modelle verwenden, z. B. verschiedene Datentypen und zusätzliche Validierungen mit `Field()`.
### Einstellungen und Tests { #settings-and-testing }
Dann wäre es sehr einfach, beim Testen ein anderes Einstellungsobjekt bereitzustellen, indem man eine Abhängigkeitsüberschreibung für `get_settings` erstellt:
Bei der Abhängigkeitsüberschreibung legen wir einen neuen Wert für `admin_email` fest, wenn wir das neue `Settings`-Objekt erstellen, und geben dann dieses neue Objekt zurück.
Dann wird bei allen nachfolgenden Aufrufen von `get_settings()`, in den Abhängigkeiten für darauffolgende Requests, dasselbe Objekt zurückgegeben, das beim ersten Aufruf zurückgegeben wurde, anstatt den Code von `get_settings()` erneut auszuführen und ein neues `Settings`-Objekt zu erstellen.
* Deklarieren Sie einen `<abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr>`-Parameter in der *Pfadoperation*, welcher ein Template zurückgibt.
* Verwenden Sie die von Ihnen erstellten `templates`, um eine `TemplateResponse` zu rendern und zurückzugeben, übergeben Sie den Namen des Templates, das Requestobjekt und ein „Kontext“-<abbrtitle="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dictionary</abbr> mit Schlüssel-Wert-Paaren, die innerhalb des Jinja2-Templates verwendet werden sollen.
Sie können mehr Details unter [„Lifespan in Tests ausführen in der offiziellen Starlette-Dokumentation.“](https://www.starlette.dev/lifespan/#running-lifespan-in-tests) nachlesen.
Für die deprecateten Events <abbrtitle="Hochfahren">`startup`</abbr> und <abbrtitle="Herunterfahren">`shutdown`</abbr> können Sie den `TestClient` wie folgt verwenden:
Durch die Deklaration eines *Pfadoperation-Funktionsparameters*, dessen Typ der `Request` ist, weiß **FastAPI**, dass es den `Request` diesem Parameter übergeben soll.
Sie können Binär-, Text- und JSON-Daten empfangen und senden.
@ -154,7 +154,7 @@ Damit können Sie den WebSocket verbinden und dann Nachrichten senden und empfan
Wenn eine WebSocket-Verbindung geschlossen wird, löst `await websocket.receive_text()` eine `WebSocketDisconnect`-Exception aus, die Sie dann wie in folgendem Beispiel abfangen und behandeln können.
@ -20,7 +20,7 @@ Es ist das beliebteste Python-Framework und genießt großes Vertrauen. Es wird
Es ist relativ eng mit relationalen Datenbanken (wie MySQL oder PostgreSQL) gekoppelt, daher ist es nicht sehr einfach, eine NoSQL-Datenbank (wie Couchbase, MongoDB, Cassandra, usw.) als Hauptspeicherengine zu verwenden.
Es wurde erstellt, um den HTML-Code im Backend zu generieren, nicht um APIs zu erstellen, die von einem modernen Frontend (wie React, Vue.js und Angular) oder von anderen Systemen (wie <abbrtitle="Internet of Things – Internet der Dinge">IoT</abbr>-Geräten) verwendet werden, um mit ihm zu kommunizieren.
Es wurde erstellt, um den HTML-Code im Backend zu generieren, nicht um APIs zu erstellen, die von einem modernen Frontend (wie React, Vue.js und Angular) oder von anderen Systemen (wie <abbrtitle="Internet of Things - Internet der Dinge">IoT</abbr>-Geräten) verwendet werden, um mit ihm zu kommunizieren.
@ -82,7 +82,7 @@ Aus diesem Grund heißt es auf der offiziellen Website:
> Requests ist eines der am häufigsten heruntergeladenen Python-Packages aller Zeiten
Die Art und Weise, wie Sie es verwenden, ist sehr einfach. Um beispielsweise einen `GET`-<abbrtitle="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> zu machen, würden Sie schreiben:
Die Art und Weise, wie Sie es verwenden, ist sehr einfach. Um beispielsweise einen `GET`-<abbrtitle="Request - Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> zu machen, würden Sie schreiben:
Eine der von API-Systemen benötigten Hauptfunktionen ist die Daten-<abbrtitle="Auch „Marshalling“, „Konvertierung“ genannt">„Serialisierung“</abbr>, welche Daten aus dem Code (Python) entnimmt und in etwas umwandelt, was durch das Netzwerk gesendet werden kann. Beispielsweise das Konvertieren eines Objekts, welches Daten aus einer Datenbank enthält, in ein JSON-Objekt. Konvertieren von `datetime`-Objekten in Strings, usw.
Eine der von API-Systemen benötigten Hauptfunktionen ist die Daten-<dfntitle="auch genannt: Marshalling, Konvertierung">„Serialisierung“</dfn>, welche Daten aus dem Code (Python) entnimmt und in etwas umwandelt, was durch das Netzwerk gesendet werden kann. Beispielsweise das Konvertieren eines Objekts, welches Daten aus einer Datenbank enthält, in ein JSON-Objekt. Konvertieren von `datetime`-Objekten in Strings, usw.
Eine weitere wichtige Funktion, benötigt von APIs, ist die Datenvalidierung, welche sicherstellt, dass die Daten unter gegebenen Umständen gültig sind. Zum Beispiel, dass ein Feld ein `int` ist und kein zufälliger String. Das ist besonders nützlich für hereinkommende Daten.
@ -145,7 +145,7 @@ Ohne ein Datenvalidierungssystem müssten Sie alle Prüfungen manuell im Code du
Für diese Funktionen wurde Marshmallow entwickelt. Es ist eine großartige Bibliothek und ich habe sie schon oft genutzt.
Aber sie wurde erstellt, bevor Typhinweise in Python existierten. Um also ein <abbrtitle="die Definition, wie Daten geformt sein sollen">Schema</abbr> zu definieren, müssen Sie bestimmte Werkzeuge und Klassen verwenden, die von Marshmallow bereitgestellt werden.
Aber sie wurde erstellt, bevor Typhinweise in Python existierten. Um also ein <dfntitle="die Definition, wie Daten geformt sein sollen">Schema</dfn> zu definieren, müssen Sie bestimmte Werkzeuge und Klassen verwenden, die von Marshmallow bereitgestellt werden.
/// check | Inspirierte **FastAPI**
@ -155,7 +155,7 @@ Code zu verwenden, um „Schemas“ zu definieren, welche Datentypen und Validie
Eine weitere wichtige Funktion, die von APIs benötigt wird, ist das <abbrtitle="Lesen und Konvertieren nach Python-Daten">Parsen</abbr> von Daten aus eingehenden Requests.
Eine weitere wichtige Funktion, die von APIs benötigt wird, ist das <dfntitle="Lesen und Konvertieren nach Python-Daten">Parsen</dfn> von Daten aus eingehenden Requests.
Webargs wurde entwickelt, um dieses für mehrere Frameworks, einschließlich Flask, bereitzustellen.
@ -283,7 +283,7 @@ Aus diesem Grund basiert **FastAPI** auf Starlette, da dieses das schnellste ver
Falcon ist ein weiteres leistungsstarkes Python-Framework. Es ist minimalistisch konzipiert und dient als Grundlage für andere Frameworks wie Hug.
Es ist so konzipiert, dass es über Funktionen verfügt, welche zwei Parameter empfangen, einen <abbrtitle="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">„Request“</abbr> und eine <abbrtitle="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">„Response“</abbr>. Dann „lesen“ Sie Teile des Requests und „schreiben“ Teile der Response. Aufgrund dieses Designs ist es nicht möglich, Request-Parameter und -Bodys mit Standard-Python-Typhinweisen als Funktionsparameter zu deklarieren.
Es ist so konzipiert, dass es über Funktionen verfügt, welche zwei Parameter empfangen, einen <abbrtitle="Request - Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">„Request“</abbr> und eine <abbrtitle="Response - Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">„Response“</abbr>. Dann „lesen“ Sie Teile des Requests und „schreiben“ Teile der Response. Aufgrund dieses Designs ist es nicht möglich, Request-Parameter und -Bodys mit Standard-Python-Typhinweisen als Funktionsparameter zu deklarieren.
Daher müssen Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation im Code und nicht automatisch erfolgen. Oder sie müssen als Framework oberhalb von Falcon implementiert werden, so wie Hug. Dieselbe Unterscheidung findet auch in anderen Frameworks statt, die vom Design von Falcon inspiriert sind und ein Requestobjekt und ein Responseobjekt als Parameter haben.
@ -419,7 +419,7 @@ Die gesamte Datenvalidierung, Datenserialisierung und automatische Modelldokumen
Starlette ist ein leichtgewichtiges <abbrtitle="Der neue Standard für die Erstellung asynchroner Python-Webanwendungen">ASGI</abbr>-Framework/Toolkit, welches sich ideal für die Erstellung hochperformanter asynchroner Dienste eignet.
Starlette ist ein leichtgewichtiges <dfntitle="Der neue Standard für die Erstellung asynchroner Python-Webanwendungen">ASGI</dfn>-Framework/Toolkit, welches sich ideal für die Erstellung hochperformanter asynchroner Dienste eignet.
Es ist sehr einfach und intuitiv. Es ist so konzipiert, dass es leicht erweiterbar ist und über modulare Komponenten verfügt.
* Sie würden eine Anwendung nicht direkt in Uvicorn schreiben. Das würde bedeuten, dass Ihr Code zumindest mehr oder weniger den gesamten von Starlette (oder **FastAPI**) bereitgestellten Code enthalten müsste. Und wenn Sie das täten, hätte Ihre endgültige Anwendung den gleichen Overhead wie bei der Verwendung eines Frameworks und der Minimierung Ihres Anwendungscodes und der Fehler.
* Wenn Sie Uvicorn vergleichen, vergleichen Sie es mit Anwendungsservern wie Daphne, Hypercorn, uWSGI, usw.
* **Starlette**:
* Wird nach Uvicorn die nächstbeste Performanz erbringen. Tatsächlich verwendet Starlette intern Uvicorn, um zu laufen. Daher kann es wahrscheinlich nur „langsamer“ als Uvicorn werden, weil mehr Code ausgeführt werden muss.
* Wird nach Uvicorn die nächstbeste Performanz erbringen. Tatsächlich verwendet Starlette Uvicorn, um zu laufen. Daher kann es wahrscheinlich nur „langsamer“ als Uvicorn werden, weil mehr Code ausgeführt werden muss.
* Aber es bietet Ihnen die Werkzeuge, um einfache Webanwendungen zu erstellen, mit Routing basierend auf Pfaden, usw.
* Wenn Sie Starlette vergleichen, vergleichen Sie es mit Webframeworks (oder Mikroframeworks) wie Sanic, Flask, Django, usw.
@ -14,7 +14,7 @@ Sie haben es eilig und kennen sich bereits aus? Springen Sie zum [`Dockerfile` u
<summary>Dockerfile-Vorschau 👀</summary>
```Dockerfile
FROM python:3.9
FROM python:3.14
WORKDIR /code
@ -166,7 +166,7 @@ Erstellen Sie nun im selben Projektverzeichnis eine Datei `Dockerfile` mit:
```{ .dockerfile .annotate }
# (1)!
FROM python:3.9
FROM python:3.14
# (2)!
WORKDIR /code
@ -390,7 +390,7 @@ Wenn Ihr FastAPI eine einzelne Datei ist, zum Beispiel `main.py` ohne ein `./app
Dann müssten Sie nur noch die entsprechenden Pfade ändern, um die Datei im `Dockerfile` zu kopieren:
```{ .dockerfile .annotate hl_lines="10 13" }
FROM python:3.9
FROM python:3.14
WORKDIR /code
@ -454,7 +454,7 @@ Ohne die Verwendung von Containern kann es umständlich und schwierig sein, Anwe
## Replikation – Anzahl der Prozesse { #replication-number-of-processes }
Wenn Sie einen <abbrtitle="Eine Gruppe von Maschinen, die so konfiguriert sind, dass sie verbunden sind und auf irgendeine Weise zusammenarbeiten.">Cluster</abbr> von Maschinen mit **Kubernetes**, Docker Swarm Mode, Nomad verwenden, oder einem anderen, ähnlich komplexen System zur Verwaltung verteilter Container auf mehreren Maschinen, möchten Sie wahrscheinlich die **Replikation auf Cluster-Ebene abwickeln**, anstatt in jedem Container einen **Prozessmanager** (wie Uvicorn mit Workern) zu verwenden.
Wenn Sie einen <dfntitle="Eine Gruppe von Maschinen, die so konfiguriert sind, dass sie verbunden sind und auf irgendeine Weise zusammenarbeiten.">Cluster</dfn> von Maschinen mit **Kubernetes**, Docker Swarm Mode, Nomad verwenden, oder einem anderen, ähnlich komplexen System zur Verwaltung verteilter Container auf mehreren Maschinen, möchten Sie wahrscheinlich die **Replikation auf Cluster-Ebene abwickeln**, anstatt in jedem Container einen **Prozessmanager** (wie Uvicorn mit Workern) zu verwenden.
Diese verteilten Containerverwaltungssysteme wie Kubernetes verfügen normalerweise über eine integrierte Möglichkeit, die **Replikation von Containern** zu handhaben und gleichzeitig **Load Balancing** für die eingehenden <abbrtitle="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr> zu unterstützen. Alles auf **Cluster-Ebene**.
@ -499,7 +499,7 @@ Natürlich gibt es **Sonderfälle**, in denen Sie **einen Container** mit mehrer
In diesen Fällen können Sie die `--workers` Befehlszeilenoption verwenden, um die Anzahl der zu startenden Worker festzulegen:
```{ .dockerfile .annotate }
FROM python:3.9
FROM python:3.14
WORKDIR /code
@ -570,7 +570,7 @@ Wenn Sie ein einfaches Setup mit einem **einzelnen Container** haben, welcher da
### Docker-Basisimage { #base-docker-image }
Es gab ein offizielles FastAPI-Docker-Image: <ahref="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker"class="external-link"target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi</a>. Dieses ist jedoch jetzt veraltet. ⛔️
Es gab ein offizielles FastAPI-Docker-Image: <ahref="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker"class="external-link"target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi</a>. Dieses ist jedoch jetzt deprecatet. ⛔️
Sie sollten wahrscheinlich **nicht** dieses Basis-Docker-Image (oder ein anderes ähnliches) verwenden.
@ -65,7 +65,7 @@ Hier ist ein Beispiel, wie eine HTTPS-API aussehen könnte, Schritt für Schritt
Alles beginnt wahrscheinlich damit, dass Sie einen **Domainnamen erwerben**. Anschließend konfigurieren Sie ihn in einem DNS-Server (wahrscheinlich beim selben Cloudanbieter).
Sie würden wahrscheinlich einen Cloud-Server (eine virtuelle Maschine) oder etwas Ähnliches bekommen, und dieser hätte eine <abbrtitle="Sie ändert sich nicht">feste</abbr>**öffentliche IP-Adresse**.
Sie würden wahrscheinlich einen Cloud-Server (eine virtuelle Maschine) oder etwas Ähnliches bekommen, und dieser hätte eine <dfntitle="Ändert sich im Laufe der Zeit nicht. Nicht dynamisch.">feste</dfn>**öffentliche IP-Adresse**.
In dem oder den DNS-Server(n) würden Sie einen Eintrag (einen „`A record`“) konfigurieren, um mit **Ihrer Domain** auf die öffentliche **IP-Adresse Ihres Servers** zu verweisen.
@ -4,7 +4,7 @@ Das Deployment einer **FastAPI**-Anwendung ist relativ einfach.
## Was bedeutet Deployment { #what-does-deployment-mean }
<abbrtitle="Bereitstellen der Anwendung">**Deployment**</abbr> bedeutet, die notwendigen Schritte durchzuführen, um die Anwendung **für die Endbenutzer verfügbar** zu machen.
<abbrtitle="Bereitstellen der Anwendung">**Deployment**</abbr> bedeutet, die notwendigen Schritte durchzuführen, um die Anwendung **für die Benutzer verfügbar** zu machen.
Bei einer **Web-API** bedeutet das normalerweise, diese auf einem **entfernten Rechner** zu platzieren, mit einem **Serverprogramm**, welches gute Leistung, Stabilität, usw. bietet, damit Ihre **Benutzer** auf die Anwendung effizient und ohne Unterbrechungen oder Probleme **zugreifen** können.
### Basiert auf offenen Standards { #based-on-open-standards }
* <ahref="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification"class="external-link"target="_blank"><strong>OpenAPI</strong></a> für die Erstellung von APIs, inklusive Deklarationen von <abbrtitle="auch bekannt als: Endpunkte, Routen">Pfad</abbr>-<abbrtitle="auch bekannt als HTTP-Methoden, wie POST, GET, PUT, DELETE">Operationen</abbr>, Parametern, <abbrtitle="Anfragekörper">Requestbodys</abbr>, Sicherheit, usw.
* <ahref="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification"class="external-link"target="_blank"><strong>OpenAPI</strong></a> für die Erstellung von APIs, inklusive Deklarationen von <dfntitle="auch bekannt als: Endpunkte, Routen">Pfad</dfn>-<dfntitle="auch bekannt als HTTP-Methoden, wie POST, GET, PUT, DELETE">Operationen</dfn>, Parametern, <abbrtitle="Anfragekörper">Requestbodys</abbr>, Sicherheit, usw.
* Automatische Dokumentation der Datenmodelle mit <ahref="https://json-schema.org/"class="external-link"target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (da OpenAPI selbst auf JSON Schema basiert).
* Um diese Standards herum entworfen, nach sorgfältigem Studium. Statt einer nachträglichen Schicht darüber.
* Dies ermöglicht auch automatische **Client-Code-Generierung** in vielen Sprachen.
@ -136,7 +136,7 @@ Alles als wiederverwendbare Tools und Komponenten gebaut, die einfach in Ihre Sy
FastAPI enthält ein extrem einfach zu verwendendes, aber extrem mächtiges <abbrtitle='auch bekannt als „Komponenten“, „Resourcen“, „Dienste“, „Dienstanbieter“'><strong>Dependency Injection</strong></abbr> System.
FastAPI enthält ein extrem einfach zu verwendendes, aber extrem mächtiges <dfntitle='auch bekannt als: "Komponenten", "Resourcen", "Dienste", "Dienstanbieter"'><strong>Dependency Injection</strong></dfn> System.
* Selbst Abhängigkeiten können Abhängigkeiten haben, woraus eine Hierarchie oder ein **„Graph“ von Abhängigkeiten** entsteht.
* Alles **automatisch gehandhabt** durch das Framework.
@ -153,8 +153,8 @@ Jede Integration wurde so entworfen, dass sie so einfach zu nutzen ist (mit Abh
### Getestet { #tested }
* 100 % <abbrtitle="Der Prozentsatz an Code, der automatisch getestet wird">Testabdeckung</abbr>.
* 100 % <abbrtitle="Python-Typannotationen, mit denen Ihr Editor und andere externe Werkzeuge Sie besser unterstützen können">Typen annotiert</abbr>.
* 100 % <dfntitle="Der Prozentsatz an Code, der automatisch getestet wird">Testabdeckung</dfn>.
* 100 % <dfntitle="Python-Typannotationen, mit denen Ihr Editor und andere externe Werkzeuge Sie besser unterstützen können">Typen annotiert</dfn>.
* Verwendet in Produktionsanwendungen.
## Starlette Merkmale { #starlette-features }
@ -179,7 +179,7 @@ Mit **FastAPI** bekommen Sie alles von **Starlette** (da FastAPI nur Starlette a
**FastAPI** ist vollkommen kompatibel (und basiert auf) <ahref="https://docs.pydantic.dev/"class="external-link"target="_blank"><strong>Pydantic</strong></a>. Das bedeutet, wenn Sie eigenen Pydantic Quellcode haben, funktioniert der.
Inklusive externer Bibliotheken, die auf Pydantic basieren, wie <abbrtitle="Object-Relational Mapper – Objektrelationaler Abbilder">ORM</abbr>s, <abbrtitle="Object-Document Mapper – Objekt-Dokument-Abbilder">ODM</abbr>s für Datenbanken.
Inklusive externer Bibliotheken, die auf Pydantic basieren, wie <abbrtitle="Object-Relational Mapper - Objektrelationaler Mapper">ORM</abbr>s, <abbrtitle="Object-Document Mapper - Objekt-Dokument-Mapper">ODM</abbr>s für Datenbanken.
Daher können Sie in vielen Fällen das Objekt eines Requests **direkt zur Datenbank** schicken, weil alles automatisch validiert wird.
@ -190,7 +190,7 @@ Mit **FastAPI** bekommen Sie alle Funktionen von **Pydantic** (da FastAPI für d
* **Kein Kopfzerbrechen**:
* Keine neue Schemadefinition-Mikrosprache zu lernen.
* Wenn Sie Pythons Typen kennen, wissen Sie, wie man Pydantic verwendet.
* Gutes Zusammenspiel mit Ihrer/Ihrem **<abbrtitle="Integrated Development Environment – Integrierte Entwicklungsumgebung: Ähnlich einem Code-Editor">IDE</abbr>/<abbrtitle="Ein Programm, das Fehler im Quellcode sucht">Linter</abbr>/Gehirn**:
* Gutes Zusammenspiel mit Ihrer/Ihrem **<abbrtitle="Integrated Development Environment - Integrierte Entwicklungsumgebung: Ähnlich einem Code-Editor">IDE</abbr>/<dfntitle="Ein Programm, das Fehler im Quellcode sucht">Linter</dfn>/Gehirn**:
* Weil Pydantics Datenstrukturen einfach nur Instanzen ihrer definierten Klassen sind; Autovervollständigung, Linting, mypy und Ihre Intuition sollten alle einwandfrei mit Ihren validierten Daten funktionieren.
* Validierung von **komplexen Strukturen**:
* Benutzung von hierarchischen Pydantic-Modellen, Python-`typing`s `List` und `Dict`, etc.
@ -58,7 +58,7 @@ Nachdem ich mehrere Alternativen getestet hatte, entschied ich, dass ich <a href
Dann habe ich zu dessen Code beigetragen, um es vollständig mit JSON Schema kompatibel zu machen, und so verschiedene Möglichkeiten zum Definieren von einschränkenden Deklarationen (Constraints) zu unterstützen, und die Editorunterstützung (Typprüfungen, Codevervollständigung) zu verbessern, basierend auf den Tests in mehreren Editoren.
Während der Entwicklung habe ich auch zu <ahref="https://www.starlette.dev/"class="external-link"target="_blank">**Starlette**</a> beigetragen, der anderen Schlüsselanforderung.
Während der Entwicklung habe ich auch zu <ahref="https://www.starlette.dev/"class="external-link"target="_blank">**Starlette**</a> beigetragen, die andere Schlüsselanforderung.
@ -8,7 +8,7 @@ Aber falls Ihre Clients aus irgendeinem Grund vom alten Verhalten abhängen, kö
Sie können beispielsweise eine Unterklasse von `HTTPBearer` erstellen, die einen Fehler `403 Forbidden` zurückgibt, statt des Default-`401 Unauthorized`-Fehlers:
... und dann zeigt die Swagger-Oberfläche die Syntaxhervorhebung nicht mehr an:
@ -28,7 +28,7 @@ Sie können sie jedoch deaktivieren, indem Sie `syntaxHighlight` auf `False` set
Auf die gleiche Weise könnten Sie das Theme der Syntaxhervorhebung mit dem Schlüssel `"syntaxHighlight.theme"` festlegen (beachten Sie, dass er einen Punkt in der Mitte hat):
### Zwischenspeichern des OpenAPI-Schemas { #cache-the-openapi-schema }
@ -65,13 +65,13 @@ Auf diese Weise muss Ihre Anwendung das Schema nicht jedes Mal generieren, wenn
Es wird nur einmal generiert und dann wird dasselbe zwischengespeicherte Schema für die nächsten <abbrtitle="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr> verwendet.
Weitere Informationen zu Strawberry finden Sie in der <ahref="https://strawberry.rocks/"class="external-link"target="_blank">Strawberry-Dokumentation</a>.
* **Schnell**: Sehr hohe Performanz, auf Augenhöhe mit **NodeJS** und **Go** (dank Starlette und Pydantic). [Eines der schnellsten verfügbaren Python-Frameworks](#performance).
* **Schnell zu entwickeln**: Erhöhen Sie die Geschwindigkeit bei der Entwicklung von Features um etwa 200 % bis 300 %. *
* **Weniger Bugs**: Verringern Sie die von Menschen (Entwicklern) verursachten Fehler um etwa 40 %. *
* **Intuitiv**: Hervorragende Editor-Unterstützung. <abbrtitle="auch bekannt als Auto-Complete, Autovervollständigung, IntelliSense">Code-Vervollständigung</abbr> überall. Weniger Zeit mit Debuggen verbringen.
* **Intuitiv**: Hervorragende Editor-Unterstützung. <dfntitle="auch bekannt als Auto-Complete, Autovervollständigung, IntelliSense">Code-Vervollständigung</dfn> überall. Weniger Zeit mit Debuggen verbringen.
* **Einfach**: So konzipiert, dass es einfach zu benutzen und zu erlernen ist. Weniger Zeit mit dem Lesen von Dokumentation verbringen.
* **Kurz**: Minimieren Sie die Verdoppelung von Code. Mehrere Features aus jeder Parameterdeklaration. Weniger Bugs.
* **Robust**: Erhalten Sie produktionsreifen Code. Mit automatischer, interaktiver Dokumentation.
@ -363,12 +363,12 @@ item: Item
... und mit dieser einen Deklaration erhalten Sie:
* Editor-Unterstützung, einschließlich:
* Code-Vervollständigung.
* Vervollständigung.
* Typprüfungen.
* Validierung von Daten:
* Automatische und eindeutige Fehler, wenn die Daten ungültig sind.
* Validierung sogar für tief verschachtelte JSON-Objekte.
* <abbrtitle="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</abbr> von Eingabedaten: Aus dem Netzwerk kommend, zu Python-Daten und -Typen. Lesen von:
* <dfntitle="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</dfn> von Eingabedaten: Aus dem Netzwerk kommend, zu Python-Daten und -Typen. Lesen von:
* JSON.
* Pfad-Parametern.
* Query-Parametern.
@ -376,7 +376,7 @@ item: Item
* Headern.
* Formularen.
* Dateien.
* <abbrtitle="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</abbr> von Ausgabedaten: Konvertierung von Python-Daten und -Typen zu Netzwerkdaten (als JSON):
* <dfntitle="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</dfn> von Ausgabedaten: Konvertierung von Python-Daten und -Typen zu Netzwerkdaten (als JSON):
* Konvertieren von Python-Typen (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, usw.).
* `datetime`-Objekte.
* `UUID`-Objekte.
@ -439,7 +439,7 @@ Für ein vollständigeres Beispiel, mit weiteren Funktionen, siehe das <a href="
* Deklaration von **Parametern** von anderen verschiedenen Stellen wie: **Header**, **Cookies**, **Formularfelder** und **Dateien**.
* Wie man **Validierungs-Constraints** wie `maximum_length` oder `regex` setzt.
* Ein sehr leistungsfähiges und einfach zu bedienendes System für **<abbrtitle="auch bekannt als Komponenten, Ressourcen, Provider, Services, Injectables">Dependency Injection</abbr>**.
* Ein sehr leistungsfähiges und einfach zu bedienendes System für **<dfntitle="auch bekannt als Komponenten, Ressourcen, Provider, Services, Injectables">Dependency Injection</dfn>**.
* Sicherheit und Authentifizierung, einschließlich Unterstützung für **OAuth2** mit **JWT-Tokens** und **HTTP Basic** Authentifizierung.
* Fortgeschrittenere (aber ebenso einfache) Techniken zur Deklaration **tief verschachtelter JSON-Modelle** (dank Pydantic).
* **GraphQL**-Integration mit <ahref="https://strawberry.rocks"class="external-link"target="_blank">Strawberry</a> und anderen Bibliotheken.
@ -524,7 +524,7 @@ Verwendet von Starlette:
* <ahref="https://www.python-httpx.org"target="_blank"><code>httpx</code></a> – erforderlich, wenn Sie den `TestClient` verwenden möchten.
* <ahref="https://jinja.palletsprojects.com"target="_blank"><code>jinja2</code></a> – erforderlich, wenn Sie die Default-Template-Konfiguration verwenden möchten.
* <ahref="https://github.com/Kludex/python-multipart"target="_blank"><code>python-multipart</code></a> – erforderlich, wenn Sie Formulare mittels `request.form()`<abbrtitle="Konvertieren des Strings, der aus einem HTTP-Request stammt, nach Python-Daten">„parsen“</abbr> möchten.
* <ahref="https://github.com/Kludex/python-multipart"target="_blank"><code>python-multipart</code></a> – erforderlich, wenn Sie Formulare mittels `request.form()`<dfntitle="Konvertieren des Strings, der aus einem HTTP-Request stammt, nach Python-Daten">„parsen“</dfn> möchten.
# Einführung in Python-Typen { #python-types-intro }
Python hat Unterstützung für optionale <abbrtitle="englisch: Type hints">„Typhinweise“</abbr> (auch <abbrtitle="englisch: Type annotations">„Typannotationen“</abbr> genannt).
Python hat Unterstützung für optionale „Typhinweise“ (auch „Typannotationen“ genannt).
Diese **„Typhinweise“** oder -Annotationen sind eine spezielle Syntax, die es erlaubt, den <abbrtitle="zum Beispiel: str, int, float, bool">Typ</abbr> einer Variablen zu deklarieren.
Diese **„Typhinweise“** oder -Annotationen sind eine spezielle Syntax, die es erlaubt, den <dfntitle="zum Beispiel: str, int, float, bool">Typ</dfn> einer Variablen zu deklarieren.
Durch das Deklarieren von Typen für Ihre Variablen können Editoren und Tools bessere Unterstützung bieten.
@ -22,7 +22,7 @@ Wenn Sie ein Python-Experte sind und bereits alles über Typhinweise wissen, üb
### Generische Typen mit Typ-Parametern { #generic-types-with-type-parameters }
### `typing`-Modul { #typing-module }
Es gibt Datenstrukturen, die andere Werte enthalten können, wie etwa `dict`, `list`, `set` und `tuple`. Die inneren Werte können auch ihren eigenen Typ haben.
Für einige zusätzliche Anwendungsfälle müssen Sie möglicherweise Dinge aus dem Standardmodul `typing` importieren. Zum Beispiel, wenn Sie deklarieren möchten, dass etwas „jeden Typ“ haben kann, können Sie `Any` aus `typing` verwenden:
Diese Typen mit inneren Typen werden „**generische**“ Typen genannt. Es ist möglich, sie mit ihren inneren Typen zu deklarieren.
```python
from typing import Any
Um diese Typen und die inneren Typen zu deklarieren, können Sie Pythons Standardmodul `typing` verwenden. Es existiert speziell für die Unterstützung dieser Typhinweise.
Die Syntax, welche `typing` verwendet, ist **kompatibel** mit allen Versionen, von Python 3.6 aufwärts zu den neuesten, inklusive Python 3.9, Python 3.10, usw.
def some_function(data: Any):
print(data)
```
Mit der Weiterentwicklung von Python kommen **neuere Versionen** heraus, mit verbesserter Unterstützung für Typannotationen, und in vielen Fällen müssen Sie gar nicht mehr das `typing`-Modul importieren, um Typannotationen zu schreiben.
### Generische Typen { #generic-types }
Wenn Sie eine neuere Python-Version für Ihr Projekt wählen können, werden Sie aus dieser zusätzlichen Vereinfachung Nutzen ziehen können.
Einige Typen können „Typ-Parameter“ in eckigen Klammern annehmen, um ihre inneren Typen zu definieren, z. B. eine „Liste von Strings“ würde als `list[str]` deklariert.
In der gesamten Dokumentation gibt es Beispiele, welche kompatibel mit unterschiedlichen Python-Versionen sind (wenn es Unterschiede gibt).
Diese Typen, die Typ-Parameter annehmen können, werden **generische Typen** oder **Generics** genannt.
Zum Beispiel bedeutet „**Python 3.6+**“, dass das Beispiel kompatibel mit Python 3.6 oder höher ist (inklusive 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, usw.). Und „**Python 3.9+**“ bedeutet, es ist kompatibel mit Python 3.9 oder höher (inklusive 3.10, usw.).
Sie können dieselben eingebauten Typen als Generics verwenden (mit eckigen Klammern und Typen darin):
Wenn Sie über die **neueste Version von Python** verfügen, verwenden Sie die Beispiele für die neueste Version, diese werden die **beste und einfachste Syntax** haben, zum Beispiel, „**Python 3.10+**“.
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
#### Liste { #list }
@ -167,7 +170,7 @@ Als Typ nehmen Sie `list`.
Da die Liste ein Typ ist, welcher innere Typen enthält, werden diese von eckigen Klammern umfasst:
* Die Schlüssel dieses `dict` sind vom Typ `str` (z. B. die Namen der einzelnen Artikel).
* Die Werte dieses `dict` sind vom Typ `float` (z. B. der Preis jedes Artikels).
#### <abbrtitle="Union – Verbund, Einheit‚ Vereinigung: Eines von Mehreren">Union</abbr> { #union }
#### Union { #union }
Sie können deklarieren, dass eine Variable einer von **verschiedenen Typen** sein kann, zum Beispiel ein `int` oder ein `str`.
In Python 3.6 und höher (inklusive Python 3.10) können Sie den `Union`-Typ von `typing` verwenden und die möglichen Typen innerhalb der eckigen Klammern auflisten.
In Python 3.10 gibt es zusätzlich eine **neue Syntax**, die es erlaubt, die möglichen Typen getrennt von einem <abbrtitle='auch „bitweiser Oder-Operator“ genannt, aber diese Bedeutung ist hier nicht relevant'>vertikalen Balken (`|`)</abbr> aufzulisten.
Um das zu definieren, verwenden Sie den <dfntitle="auch „bitweiser Oder-Operator“ genannt, aber diese Bedeutung ist hier nicht relevant">vertikalen Balken (`|`)</dfn>, um beide Typen zu trennen.
//// tab | Python 3.10+
Das wird „Union“ genannt, weil die Variable etwas aus der Vereinigung dieser beiden Typmengen sein kann.
Wenn Sie `Optional[str]` anstelle von nur `str` verwenden, wird Ihr Editor Ihnen dabei helfen, Fehler zu erkennen, bei denen Sie annehmen könnten, dass ein Wert immer eine String (`str`) ist, obwohl er auch `None` sein könnte.
`Optional[Something]` ist tatsächlich eine Abkürzung für `Union[Something, None]`, diese beiden sind äquivalent.
Das bedeutet auch, dass Sie in Python 3.10 `Something | None` verwenden können:
Sie können deklarieren, dass ein Wert einen Typ haben könnte, wie `str`, dass er aber auch `None` sein könnte.
//// tab | Python 3.10+
@ -266,96 +245,7 @@ Das bedeutet auch, dass Sie in Python 3.10 `Something | None` verwenden können:
#### `Union` oder `Optional` verwenden? { #using-union-or-optional }
Wenn Sie eine Python-Version unterhalb 3.10 verwenden, hier ist mein sehr **subjektiver** Standpunkt dazu:
* 🚨 Vermeiden Sie `Optional[SomeType]`
* Stattdessen ✨ **verwenden Sie `Union[SomeType, None]`** ✨.
Beide sind äquivalent und im Hintergrund dasselbe, aber ich empfehle `Union` statt `Optional`, weil das Wort „**optional**“ impliziert, dass dieser Wert, zum Beispiel als Funktionsparameter, optional ist. Tatsächlich bedeutet es aber nur „Der Wert kann `None` sein“, selbst wenn der Wert nicht optional ist und benötigt wird.
Ich denke, `Union[SomeType, None]` ist expliziter bezüglich seiner Bedeutung.
Es geht nur um Worte und Namen. Aber diese Worte können beeinflussen, wie Sie und Ihre Teamkollegen über den Code denken.
Der Parameter `name` ist definiert als `Optional[str]`, aber er ist **nicht optional**, Sie können die Funktion nicht ohne diesen Parameter aufrufen:
```Python
say_hi() # Oh, nein, das löst einen Fehler aus! 😱
```
Der `name` Parameter wird **immer noch benötigt** (nicht *optional*), weil er keinen Default-Wert hat. `name` akzeptiert aber dennoch `None` als Wert:
```Python
say_hi(name=None) # Das funktioniert, None ist gültig 🎉
```
Die gute Nachricht ist, dass Sie sich darüber keine Sorgen mehr machen müssen, wenn Sie Python 3.10 verwenden, da Sie einfach `|` verwenden können, um Vereinigungen von Typen zu definieren:
Und dann müssen Sie sich nicht mehr um Namen wie `Optional` und `Union` kümmern. 😎
#### Generische Typen { #generic-types }
Diese Typen, die Typ-Parameter in eckigen Klammern akzeptieren, werden **generische Typen** oder **Generics** genannt.
//// tab | Python 3.10+
Sie können die eingebauten Typen als Generics verwenden (mit eckigen Klammern und Typen darin):
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
Und ebenso wie bei früheren Python-Versionen, aus dem `typing`-Modul:
* `Union`
* `Optional`
* ... und andere.
In Python 3.10 können Sie als Alternative zu den Generics `Union` und `Optional` den <abbrtitle='auch „bitweiser Oder-Operator“ genannt, aber diese Bedeutung ist hier nicht relevant'>vertikalen Balken (`|`)</abbr> verwenden, um Vereinigungen von Typen zu deklarieren, das ist besser und einfacher.
////
//// tab | Python 3.9+
Sie können die eingebauten Typen als Generics verwenden (mit eckigen Klammern und Typen darin):
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
Und Generics aus dem `typing`-Modul:
* `Union`
* `Optional`
* ... und andere.
////
Wenn Sie `str | None` anstelle von nur `str` verwenden, wird Ihr Editor Ihnen dabei helfen, Fehler zu erkennen, bei denen Sie annehmen könnten, dass ein Wert immer ein `str` ist, obwohl er auch `None` sein könnte.
### Klassen als Typen { #classes-as-types }
@ -363,11 +253,11 @@ Sie können auch eine Klasse als Typ einer Variablen deklarieren.
Nehmen wir an, Sie haben eine Klasse `Person`, mit einem Namen:
Und wiederum bekommen Sie die volle Editor-Unterstützung:
@ -403,19 +293,13 @@ Um mehr über <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target=
Viel mehr von all dem werden Sie in praktischer Anwendung im [Tutorial – Benutzerhandbuch](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} sehen.
/// tip | Tipp
Pydantic verhält sich speziell, wenn Sie `Optional` oder `Union[Something, None]` ohne einen Defaultwert verwenden. Sie können darüber in der Pydantic Dokumentation unter <ahref="https://docs.pydantic.dev/2.3/usage/models/#required-fields"class="external-link"target="_blank">Erforderliche optionale Felder</a> mehr erfahren.
///
## Typhinweise mit Metadaten-Annotationen { #type-hints-with-metadata-annotations }
Python bietet auch die Möglichkeit, **zusätzliche <abbr title="Daten über die Daten, in diesem Fall Informationen über den Typ, z. B. eine Beschreibung.">Metadaten</abbr>** in Typhinweisen unterzubringen, mittels `Annotated`.
Python bietet auch die Möglichkeit, **zusätzliche <dfn title="Daten über die Daten, in diesem Fall Informationen über den Typ, z. B. eine Beschreibung.">Metadaten</dfn>** in Typhinweisen unterzubringen, mittels `Annotated`.
Seit Python 3.9 ist `Annotated` ein Teil der Standardbibliothek, Sie können es von `typing` importieren.
Diese Übersetzung wurde von KI erstellt, angeleitet von Menschen. 🤝
Sie könnte Fehler enthalten, etwa Missverständnisse des ursprünglichen Sinns oder unnatürliche Formulierungen, usw. 🤖
Sie können diese Übersetzung verbessern, indem Sie [uns helfen, die KI-LLM besser anzuleiten](https://fastapi.tiangolo.com/de/contributing/#translations).
Importieren Sie zunächst `BackgroundTasks` und definieren Sie einen Parameter in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* mit der Typdeklaration `BackgroundTasks`:
#### Wie relative Importe funktionieren { #how-relative-imports-work }
@ -279,7 +279,7 @@ Wir fügen weder das Präfix `/items` noch `tags=["items"]` zu jeder *Pfadoperat
Aber wir können immer noch _mehr_`tags` hinzufügen, die auf eine bestimmte *Pfadoperation* angewendet werden, sowie einige zusätzliche `responses`, die speziell für diese *Pfadoperation* gelten:
@ -305,13 +305,13 @@ Sie importieren und erstellen wie gewohnt eine `FastAPI`-Klasse.
Und wir können sogar [globale Abhängigkeiten](dependencies/global-dependencies.md){.internal-link target=_blank} deklarieren, die mit den Abhängigkeiten für jeden `APIRouter` kombiniert werden:
Da es sich bei den Dateien `app/routers/users.py` und `app/routers/items.py` um Submodule handelt, die Teil desselben Python-Packages `app` sind, können wir einen einzelnen Punkt `.` verwenden, um sie mit „relativen Imports“ zu importieren.
@ -374,13 +374,13 @@ würde der `router` von `users` den von `items` überschreiben und wir könnten
Um also beide in derselben Datei verwenden zu können, importieren wir die Submodule direkt:
@ -420,13 +420,13 @@ Sie enthält einen `APIRouter` mit einigen administrativen *Pfadoperationen*, di
In diesem Beispiel wird es ganz einfach sein. Nehmen wir jedoch an, dass wir, da sie mit anderen Projekten in der Organisation geteilt wird, sie nicht ändern und kein `prefix`, `dependencies`, `tags`, usw. direkt zum `APIRouter` hinzufügen können:
Aber wir möchten immer noch ein benutzerdefiniertes `prefix` festlegen, wenn wir den `APIRouter` einbinden, sodass alle seine *Pfadoperationen* mit `/admin` beginnen, wir möchten es mit den `dependencies` sichern, die wir bereits für dieses Projekt haben, und wir möchten `tags` und `responses` hinzufügen.
Wir können das alles deklarieren, ohne den ursprünglichen `APIRouter` ändern zu müssen, indem wir diese Parameter an `app.include_router()` übergeben:
Auf diese Weise bleibt der ursprüngliche `APIRouter` unverändert, sodass wir dieselbe `app/internal/admin.py`-Datei weiterhin mit anderen Projekten in der Organisation teilen können.
@ -447,7 +447,7 @@ Wir können *Pfadoperationen* auch direkt zur `FastAPI`-App hinzufügen.
Hier machen wir es ... nur um zu zeigen, dass wir es können 🤷:
@ -154,7 +154,7 @@ Die Funktionsparameter werden wie folgt erkannt:
FastAPI weiß, dass der Wert von `q` nicht erforderlich ist, aufgrund des definierten Defaultwertes `= None`.
Das `str | None`(Python 3.10+) oder `Union` in `Union[str, None]` (Python 3.9+) wird von FastAPI nicht verwendet, um zu bestimmen, dass der Wert nicht erforderlich ist. FastAPI weiß, dass er nicht erforderlich ist, weil er einen Defaultwert von `= None` hat.
Das `str | None` wird von FastAPI nicht verwendet, um zu bestimmen, dass der Wert nicht erforderlich ist. FastAPI weiß, dass er nicht erforderlich ist, weil er einen Defaultwert von `= None` hat.
Das Hinzufügen der Typannotationen ermöglicht jedoch Ihrem Editor, Ihnen eine bessere Unterstützung zu bieten und Fehler zu erkennen.
@ -46,7 +46,7 @@ Aber selbst wenn Sie die **Daten ausfüllen** und auf „Ausführen“ klicken,
In einigen speziellen Anwendungsfällen (wahrscheinlich nicht sehr häufig) möchten Sie möglicherweise die Cookies, die Sie empfangen möchten, **einschränken**.
Ihre API hat jetzt die Macht, ihre eigene <abbrtitle="Das ist ein Scherz, nur für den Fall. Es hat nichts mit Cookie-Einwilligungen zu tun, aber es ist witzig, dass selbst die API jetzt die armen Cookies ablehnen kann. Haben Sie einen Keks. 🍪">Cookie-Einwilligung</abbr> zu kontrollieren. 🤪🍪
Ihre API hat jetzt die Macht, ihre eigene <dfntitle="Das ist ein Scherz, nur für den Fall. Es hat nichts mit Cookie-Einwilligungen zu tun, aber es ist witzig, dass selbst die API jetzt die armen Cookies ablehnen kann. Haben Sie einen Keks. 🍪">Cookie-Einwilligung</dfn> zu kontrollieren. 🤪🍪
Sie können die Modellkonfiguration von Pydantic verwenden, um `extra` Felder zu verbieten (`forbid`):
@ -54,9 +54,9 @@ Sie können die Modellkonfiguration von Pydantic verwenden, um `extra` Felder zu
Wenn ein Client versucht, einige **zusätzliche Cookies** zu senden, erhält er eine **Error-<abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>**.
Arme Cookie-Banner, wie sie sich mühen, Ihre Einwilligung zu erhalten, dass die <abbrtitle="Das ist ein weiterer Scherz. Beachten Sie mich nicht. Trinken Sie einen Kaffee zu Ihrem Keks. ☕">API sie ablehnen darf</abbr>. 🍪
Arme Cookie-Banner, wie sie sich mühen, Ihre Einwilligung zu erhalten, dass die <dfntitle="Das ist ein weiterer Scherz. Beachten Sie mich nicht. Trinken Sie einen Kaffee zu Ihrem Keks. ☕">API sie ablehnen darf</dfn>. 🍪
Wenn der Client beispielsweise versucht, ein `santa_tracker`-Cookie mit einem Wert von `good-list-please` zu senden, erhält der Client eine **Error-Response**, die ihm mitteilt, dass das `santa_tracker`<abbrtitle="Santa beschwert sich über den Mangel an Cookies. 🎅 Okay, keine Cookie-Witze mehr.">Cookie nicht erlaubt ist</abbr>:
Wenn der Client beispielsweise versucht, ein `santa_tracker`-Cookie mit einem Wert von `good-list-please` zu senden, erhält der Client eine **Error-Response**, die ihm mitteilt, dass das `santa_tracker`<dfntitle="Santa missbilligt den Mangel an Cookies. 🎅 Okay, keine Cookie-Witze mehr.">Cookie nicht erlaubt ist</dfn>:
```json
{
@ -73,4 +73,4 @@ Wenn der Client beispielsweise versucht, ein `santa_tracker`-Cookie mit einem We
## Zusammenfassung { #summary }
Sie können **Pydantic-Modelle** verwenden, um <abbrtitle="Nehmen Sie einen letzten Keks, bevor Sie gehen. 🍪">**Cookies**</abbr> in **FastAPI** zu deklarieren. 😎
Sie können **Pydantic-Modelle** verwenden, um <dfntitle="Nehmen Sie einen letzten Keks, bevor Sie gehen. 🍪">**Cookies**</dfn> in **FastAPI** zu deklarieren. 😎
Die von der `CORSMiddleware`-Implementierung verwendeten Defaultparameter sind standardmäßig restriktiv, daher müssen Sie bestimmte Origins, Methoden oder Header ausdrücklich aktivieren, damit Browser sie in einem Cross-Domain-Kontext verwenden dürfen.
@ -6,15 +6,15 @@ Oder die Abhängigkeit gibt keinen Wert zurück.
Aber Sie müssen sie trotzdem ausführen/auflösen.
In diesen Fällen können Sie, anstatt einen Parameter der *Pfadoperation-Funktion* mit `Depends` zu deklarieren, eine `list`e von `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen.
In diesen Fällen können Sie, anstatt einen Parameter der *Pfadoperation-Funktion* mit `Depends` zu deklarieren, eine `list` von `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen.
## `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }
Der *Pfadoperation-Dekorator* erhält ein optionales Argument `dependencies`.
Diese Abhängigkeiten werden auf die gleiche Weise wie normale Abhängigkeiten ausgeführt/aufgelöst. Aber ihr Wert (falls sie einen zurückgeben) wird nicht an Ihre *Pfadoperation-Funktion* übergeben.
@ -44,13 +44,13 @@ Sie können dieselben Abhängigkeits-*Funktionen* verwenden, die Sie normalerwei
Sie können Anforderungen für einen <abbrtitle="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> (wie Header) oder andere Unterabhängigkeiten deklarieren:
@ -58,7 +58,7 @@ Und sie können Werte zurückgeben oder nicht, die Werte werden nicht verwendet.
Sie können also eine normale Abhängigkeit (die einen Wert zurückgibt), die Sie bereits an anderer Stelle verwenden, wiederverwenden, und auch wenn der Wert nicht verwendet wird, wird die Abhängigkeit ausgeführt:
# Abhängigkeiten mit `yield` { #dependencies-with-yield }
FastAPI unterstützt Abhängigkeiten, die nach Abschluss einige <abbrtitle="Manchmal auch genannt „Exit Code“, „Cleanup Code“, „Teardown Code“, „Closing Code“, „Kontextmanager Exit Code“, usw.">zusätzliche Schritte ausführen</abbr>.
FastAPI unterstützt Abhängigkeiten, die einige <dfntitle="manchmal auch genannt: „Exit Code“, „Cleanup Code“, „Teardown Code“, „Closing Code“, „Kontextmanager Exit Code“, usw.">zusätzliche Schritte nach Abschluss</dfn> ausführen.
Verwenden Sie dazu `yield` statt `return` und schreiben Sie die zusätzlichen Schritte / den zusätzlichen Code danach.
@ -29,15 +29,15 @@ Sie könnten damit beispielsweise eine Datenbanksession erstellen und diese nach
Nur der Code vor und einschließlich der `yield`-Anweisung wird ausgeführt, bevor eine <abbrtitle="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr> erzeugt wird:
@ -57,7 +57,7 @@ Sie können also mit `except SomeException` diese bestimmte Exception innerhalb
Auf die gleiche Weise können Sie `finally` verwenden, um sicherzustellen, dass die Exit-Schritte ausgeführt werden, unabhängig davon, ob eine Exception geworfen wurde oder nicht.
Auf die gleiche Weise könnten Sie einige Abhängigkeiten mit `yield` und einige andere Abhängigkeiten mit `return` haben, und alle können beliebig voneinander abhängen.
@ -109,7 +109,7 @@ Aber es ist für Sie da, wenn Sie es brauchen. 🤓
Wenn Sie Exceptions abfangen und darauf basierend eine benutzerdefinierte Response erstellen möchten, erstellen Sie einen [benutzerdefinierten Exceptionhandler](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank}.
@ -117,7 +117,7 @@ Wenn Sie Exceptions abfangen und darauf basierend eine benutzerdefinierte Respon
Wenn Sie eine Exception mit `except` in einer Abhängigkeit mit `yield` abfangen und sie nicht erneut auslösen (oder eine neue Exception auslösen), kann FastAPI nicht feststellen, dass es eine Exception gab, genau so wie es bei normalem Python der Fall wäre:
In diesem Fall sieht der Client eine *HTTP 500 Internal Server Error*-Response, wie es sein sollte, da wir keine `HTTPException` oder Ähnliches auslösen, aber der Server hat **keine Logs** oder einen anderen Hinweis darauf, was der Fehler war. 😱
@ -127,7 +127,7 @@ Wenn Sie eine Exception in einer Abhängigkeit mit `yield` abfangen, sollten Sie
Sie können dieselbe Exception mit `raise` erneut auslösen:
Jetzt erhält der Client dieselbe *HTTP 500 Internal Server Error*-Response, aber der Server enthält unseren benutzerdefinierten `InternalError` in den Logs. 😎
@ -190,7 +190,7 @@ Normalerweise wird der Exit-Code von Abhängigkeiten mit `yield` ausgeführt **n
Wenn Sie aber wissen, dass Sie die Abhängigkeit nach der Rückkehr aus der *Pfadoperation-Funktion* nicht mehr benötigen, können Sie `Depends(scope="function")` verwenden, um FastAPI mitzuteilen, dass es die Abhängigkeit nach der Rückkehr aus der *Pfadoperation-Funktion* schließen soll, jedoch **bevor** die **Response gesendet wird**.
`Depends()` erhält einen `scope`-Parameter, der sein kann:
@ -268,7 +268,7 @@ In Python können Sie Kontextmanager erstellen, indem Sie <a href="https://docs.
Sie können solche auch innerhalb von **FastAPI**-Abhängigkeiten mit `yield` verwenden, indem Sie `with`- oder `async with`-Anweisungen innerhalb der Abhängigkeits-Funktion verwenden:
Und alle Ideen aus dem Abschnitt über das [Hinzufügen von `dependencies` zu den *Pfadoperation-Dekoratoren*](dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank} gelten weiterhin, aber in diesem Fall für alle *Pfadoperationen* in der App.
**FastAPI** hat ein sehr mächtiges, aber intuitives **<abbrtitle="auch bekannt als: Komponenten, Ressourcen, Provider, Services, Injectables">Dependency Injection</abbr>** System.
**FastAPI** hat ein sehr mächtiges, aber intuitives **<dfntitle="auch bekannt als Komponenten, Ressourcen, Provider, Services, Injectables">Abhängigkeitsinjektion</dfn>** System.
Es ist so konzipiert, sehr einfach zu verwenden zu sein und es jedem Entwickler sehr leicht zu machen, andere Komponenten mit **FastAPI** zu integrieren.
Wenn eine Ihrer Abhängigkeiten mehrmals für dieselbe *Pfadoperation* deklariert wird, beispielsweise wenn mehrere Abhängigkeiten eine gemeinsame Unterabhängigkeit haben, wird **FastAPI** diese Unterabhängigkeit nur einmal pro <abbrtitle="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> aufrufen.
Und es speichert den zurückgegebenen Wert in einem <abbrtitle="Mechanismus, der bereits berechnete/generierte Werte zwischenspeichert, um sie später wiederzuverwenden, anstatt sie erneut zu berechnen.">„Cache“</abbr> und übergibt diesen gecachten Wert an alle „Dependanten“, die ihn in diesem spezifischen Request benötigen, anstatt die Abhängigkeit mehrmals für denselben Request aufzurufen.
Und es speichert den zurückgegebenen Wert in einem <dfntitle="Hilfsprogramm/System zum Speichern berechneter/erzeugter Werte, um sie wiederzuverwenden, anstatt sie erneut zu berechnen.">„Cache“</dfn> und übergibt diesen gecachten Wert an alle „Dependanten“, die ihn in diesem spezifischen Request benötigen, anstatt die Abhängigkeit mehrmals für denselben Request aufzurufen.
In einem fortgeschrittenen Szenario, bei dem Sie wissen, dass die Abhängigkeit bei jedem Schritt (möglicherweise mehrmals) in demselben Request aufgerufen werden muss, anstatt den zwischengespeicherten Wert zu verwenden, können Sie den Parameter `use_cache=False` festlegen, wenn Sie `Depends` verwenden:
Das `@app.get("/")` sagt **FastAPI**, dass die Funktion direkt darunter für die Bearbeitung von <abbrtitle="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr> zuständig ist, die an:
* den Pfad `/`
* unter der Verwendung der <abbrtitle="eine HTTP-GET-Methode"><code>get</code>-Operation</abbr> gehen
* unter der Verwendung der <dfntitle="eine HTTP-GET-Methode"><code>get</code>-Operation</dfn> gehen
/// info | `@decorator` Info
@ -320,7 +320,7 @@ Das ist unsere „**Pfadoperation-Funktion**“:
* **Operation**: ist `get`.
* **Funktion**: ist die Funktion direkt unter dem „Dekorator“ (unter `@app.get("/")`).
### Eine `HTTPException` in Ihrem Code auslösen { #raise-an-httpexception-in-your-code }
@ -39,7 +39,7 @@ Der Vorteil des Auslösens einer Exception gegenüber dem Zurückgeben eines Wer
In diesem Beispiel lösen wir eine Exception mit einem Statuscode von `404` aus, wenn der Client einen Artikel mit einer nicht existierenden ID anfordert:
Sie können benutzerdefinierte <abbrtitle="Ausnahmebehandler: Funktion, die sich um die Bearbeitung einer Exception kümmert">Exceptionhandler</abbr> mit <ahref="https://www.starlette.dev/exceptions/"class="external-link"target="_blank">den gleichen Exception-Werkzeugen von Starlette</a> hinzufügen.
Sie können benutzerdefinierte <ahref="https://www.starlette.dev/exceptions/"class="external-link"target="_blank">Exceptionhandler mit den gleichen Exception-Werkzeugen von Starlette</a> hinzufügen.
Angenommen, Sie haben eine benutzerdefinierte Exception `UnicornException`, die Sie (oder eine Bibliothek, die Sie verwenden) `raise`n könnten.
@ -89,7 +89,7 @@ Und Sie möchten diese Exception global mit FastAPI handhaben.
Sie könnten einen benutzerdefinierten Exceptionhandler mit `@app.exception_handler()` hinzufügen:
Versuchen Sie nun, einen ungültigen Artikel zu senden:
@ -239,6 +239,6 @@ from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
Wenn Sie die Exception zusammen mit den gleichen Default-Exceptionhandlern von **FastAPI** verwenden möchten, können Sie die Default-Exceptionhandler aus `fastapi.exception_handlers` importieren und wiederverwenden:
In diesem Beispiel geben Sie nur den Fehler mit einer sehr ausdrucksstarken Nachricht aus, aber Sie verstehen das Prinzip. Sie können die Exception verwenden und dann einfach die Default-Exceptionhandler wiederverwenden.
Beachten Sie, dass Sie Markdown innerhalb der Beschreibungen verwenden können. Zum Beispiel wird „login“ in Fettschrift (**login**) und „fancy“ in Kursivschrift (_fancy_) angezeigt.
@ -72,7 +72,7 @@ Sie müssen nicht für alle von Ihnen verwendeten Tags Metadaten hinzufügen.
Verwenden Sie den Parameter `tags` mit Ihren *Pfadoperationen* (und `APIRouter`n), um diese verschiedenen Tags zuzuweisen:
Wenn Sie das OpenAPI-Schema vollständig deaktivieren möchten, können Sie `openapi_url=None` festlegen, wodurch auch die Dokumentationsbenutzeroberflächen deaktiviert werden, die es verwenden.
@ -117,4 +117,4 @@ Sie können die beiden enthaltenen Dokumentationsbenutzeroberflächen konfigurie
Um beispielsweise Swagger UI so einzustellen, dass sie unter `/documentation` bereitgestellt wird, und ReDoc zu deaktivieren:
@ -57,7 +57,7 @@ Und auch nachdem die `response` generiert wurde, bevor sie zurückgegeben wird.
Sie könnten beispielsweise einen benutzerdefinierten Header `X-Process-Time` hinzufügen, der die Zeit in Sekunden enthält, die benötigt wurde, um den Request zu verarbeiten und eine Response zu generieren:
Da Beschreibungen oft mehrere Zeilen lang sind, können Sie die Beschreibung der *Pfadoperation* im <abbrtitle="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.
Da Beschreibungen oft mehrere Zeilen lang sind, können Sie die Beschreibung der *Pfadoperation* im <dfntitle="Ein mehrzeiliger String (keiner Variable zugewiesen) als erster Ausdruck in einer Funktion, wird für die Dokumentation derselben verwendet">Docstring</dfn> der Funktion deklarieren, und **FastAPI** wird sie daraus auslesen.
Sie können <ahref="https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown"class="external-link"target="_blank">Markdown</a> im Docstring schreiben, es wird korrekt interpretiert und angezeigt (unter Berücksichtigung der Einrückung des Docstring).
@ -90,9 +90,9 @@ Daher, wenn Sie keine vergeben, wird **FastAPI** automatisch eine für „Erfolg
## Eine *Pfadoperation* deprecaten { #deprecate-a-path-operation }
Wenn Sie eine *Pfadoperation* als <abbrtitle="veraltet, obsolet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecatet</abbr> kennzeichnen möchten, ohne sie zu entfernen, fügen Sie den Parameter `deprecated` hinzu:
Wenn Sie eine *Pfadoperation* als <dfntitle="veraltet, obsolet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecatet</dfn> kennzeichnen möchten, ohne sie zu entfernen, fügen Sie den Parameter `deprecated` hinzu:
Aber bedenken Sie, dass Sie dieses Problem nicht haben, wenn Sie `Annotated` verwenden, da es nicht darauf ankommt, dass Sie keine Funktionsparameter-Defaultwerte für `Query()` oder `Path()` verwenden.
## Die Parameter sortieren, wie Sie möchten: Tricks { #order-the-parameters-as-you-need-tricks }
@ -83,13 +83,13 @@ Wenn Sie:
Python wird nichts mit diesem `*` machen, aber es wird wissen, dass alle folgenden Parameter als Schlüsselwortargumente (Schlüssel-Wert-Paare) verwendet werden sollen, auch bekannt als <abbrtitle="Von: K-ey W-ord Arg-uments"><code>kwargs</code></abbr>. Selbst wenn diese keinen Defaultwert haben.
### Besser mit `Annotated` { #better-with-annotated }
Bedenken Sie, dass Sie, wenn Sie `Annotated` verwenden, da Sie keine Funktionsparameter-Defaultwerte verwenden, dieses Problem nicht haben werden und wahrscheinlich nicht `*` verwenden müssen.
Sie können Pfad-„Parameter“ oder -„Variablen“ mit der gleichen Syntax deklarieren, welche in Python-<abbrtitle="Formatstring – Formatierter String: Der String enthält Ausdrücke, die mit geschweiften Klammern umschlossen sind. Solche Stellen werden durch den Wert des Ausdrucks ersetzt">Formatstrings</abbr> verwendet wird:
In diesem Fall wird `item_id` als `int` deklariert, also als Ganzzahl.
@ -26,7 +26,7 @@ Dadurch erhalten Sie Editor-Unterstützung innerhalb Ihrer Funktion, mit Fehlerp
///
## Daten-<abbrtitle="Auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konversion</abbr> { #data-conversion }
## Daten-<dfntitle="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konversion</dfn> { #data-conversion }
Wenn Sie dieses Beispiel ausführen und Ihren Browser unter <ahref="http://127.0.0.1:8000/items/3"class="external-link"target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/3</a> öffnen, sehen Sie als Response:
@ -38,7 +38,7 @@ Wenn Sie dieses Beispiel ausführen und Ihren Browser unter <a href="http://127.
Beachten Sie, dass der Wert, den Ihre Funktion erhält und zurückgibt, die Zahl `3` ist, also ein `int`. Nicht der String `"3"`, also ein `str`.
Sprich, mit dieser Typdeklaration wird **FastAPI** den <abbrtitle="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> automatisch <abbrtitle="Den String, der von einem HTTP-Request kommt, in Python-Objekte konvertieren">„parsen“</abbr>.
Sprich, mit dieser Typdeklaration wird **FastAPI** den <dfntitle="Den String, der von einem HTTP-Request kommt, in Python-Daten konvertieren">„parsen“</dfn>.
///
@ -118,13 +118,13 @@ Und Sie haben auch einen Pfad `/users/{user_id}`, um Daten über einen spezifisc
Weil *Pfadoperationen* in ihrer Reihenfolge ausgewertet werden, müssen Sie sicherstellen, dass der Pfad `/users/me` vor `/users/{user_id}` deklariert wurde:
Ansonsten würde der Pfad für `/users/{user_id}` auch `/users/me` auswerten, und annehmen, dass ein Parameter `user_id` mit dem Wert `"me"` übergeben wurde.
Sie können eine Pfadoperation auch nicht erneut definieren:
Falls Sie sich fragen, was „AlexNet“, „ResNet“ und „LeNet“ ist, das sind Namen von <abbrtitle="Genau genommen, Deep-Learning-Modellarchitekturen">Modellen</abbr> für maschinelles Lernen.
Falls Sie sich fragen, was „AlexNet“, „ResNet“ und „LeNet“ ist, das sind Namen von <dfntitle="Genauer gesagt: Deep-Learning-Modellarchitekturen">Modellen</dfn> für maschinelles Lernen.
///
@ -153,7 +152,7 @@ Falls Sie sich fragen, was „AlexNet“, „ResNet“ und „LeNet“ ist, das
Dann erstellen Sie einen *Pfad-Parameter*, der als Typ die gerade erstellte Enum-Klasse hat (`ModelName`):
@ -39,7 +39,7 @@ Stellen Sie sicher, dass Sie [die FastAPI-Version aktualisieren](../deployment/v
///
## Verwenden von `Annotated` im Typ für den `q`-Parameter { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter }
## `Annotated` im Typ für den `q`-Parameter verwenden { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter }
Erinnern Sie sich, dass ich Ihnen zuvor in [Python-Typen-Intro](../python-types.md#type-hints-with-metadata-annotations){.internal-link target=_blank} gesagt habe, dass `Annotated` verwendet werden kann, um Metadaten zu Ihren Parametern hinzuzufügen?
@ -47,40 +47,16 @@ Jetzt ist es soweit, dies mit FastAPI zu verwenden. 🚀
Wir hatten diese Typannotation:
//// tab | Python 3.10+
```Python
q: str | None = None
```
////
//// tab | Python 3.9+
```Python
q: Union[str, None] = None
```
////
Was wir tun werden, ist, dies mit `Annotated` zu wrappen, sodass es zu:
//// tab | Python 3.10+
```Python
q: Annotated[str | None] = None
```
////
//// tab | Python 3.9+
```Python
q: Annotated[Union[str, None]] = None
```
////
Beide dieser Versionen bedeuten dasselbe: `q` ist ein Parameter, der ein `str` oder `None` sein kann, und standardmäßig ist er `None`.
Jetzt springen wir zu den spannenden Dingen. 🎉
@ -109,7 +85,7 @@ FastAPI wird nun:
## Alternative (alt): `Query` als Defaultwert { #alternative-old-query-as-the-default-value }
Frühere Versionen von FastAPI (vor <abbrtitle="vor 2023-03">0.95.0</abbr>) erforderten, dass Sie `Query` als den Defaultwert Ihres Parameters verwendeten, anstatt es innerhalb von `Annotated` zu platzieren. Es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Sie Code sehen, der es so verwendet, also werde ich es Ihnen erklären.
Frühere Versionen von FastAPI (vor <dfntitle="vor 2023-03">0.95.0</dfn>) erforderten, dass Sie `Query` als den Defaultwert Ihres Parameters verwendeten, anstatt es innerhalb von `Annotated` zu platzieren. Es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Sie Code sehen, der es so verwendet, also werde ich es Ihnen erklären.
/// tip | Tipp
@ -191,7 +167,7 @@ Sie können auch einen `min_length`-Parameter hinzufügen:
Sie können einen <abbrtitle="Ein regulärer Ausdruck, regex oder regexp genannt, ist eine Sequenz von Zeichen, die ein Suchmuster für Zeichenfolgen definiert.">regulären Ausdruck</abbr>`pattern` definieren, mit dem der Parameter übereinstimmen muss:
Sie können einen <dfntitle="Ein regulärer Ausdruck, regex oder regexp genannt, ist eine Sequenz von Zeichen, die ein Suchmuster für Strings definiert.">regulären Ausdruck</dfn>`pattern` definieren, mit dem der Parameter übereinstimmen muss:
@ -371,7 +347,7 @@ Dann können Sie ein `alias` deklarieren, und dieser Alias wird verwendet, um de
Nehmen wir an, Ihnen gefällt dieser Parameter nicht mehr.
Sie müssen ihn eine Weile dort belassen, da es Clients gibt, die ihn verwenden, aber Sie möchten, dass die Dokumentation ihn klar als <abbrtitle="veraltet, obsolet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecatet</abbr> anzeigt.
Sie müssen ihn eine Weile dort belassen, da es Clients gibt, die ihn verwenden, aber Sie möchten, dass die Dokumentation ihn klar als <dfntitle="veraltet, obsolet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecatet</dfn> anzeigt.
Dann übergeben Sie den Parameter `deprecated=True` an `Query`:
@ -393,7 +369,7 @@ Es kann Fälle geben, in denen Sie eine **benutzerdefinierte Validierung** durch
In diesen Fällen können Sie eine **benutzerdefinierte Validierungsfunktion** verwenden, die nach der normalen Validierung angewendet wird (z. B. nach der Validierung, dass der Wert ein `str` ist).
Sie können dies mit <ahref="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator"class="external-link"target="_blank">Pydantic's `AfterValidator`</a> innerhalb von `Annotated` erreichen.
Sie können dies mit <ahref="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator"class="external-link"target="_blank">Pydantics `AfterValidator`</a> innerhalb von `Annotated` erreichen.
/// tip | Tipp
@ -401,7 +377,7 @@ Pydantic unterstützt auch <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/va
///
Zum Beispiel überprüft dieser benutzerdefinierte Validator, ob die Artikel-ID mit `isbn-` für eine <abbrtitle="ISBN bedeutet Internationale Standardbuchnummer">ISBN</abbr>-Buchnummer oder mit `imdb-` für eine <abbrtitle="IMDB (Internet Movie Database) ist eine Website mit Informationen über Filme">IMDB</abbr>-Film-URL-ID beginnt:
Zum Beispiel überprüft dieser benutzerdefinierte Validator, ob die Artikel-ID mit `isbn-` für eine <abbrtitle="International Standard Book Number - Internationale Standardbuchnummer">ISBN</abbr>-Buchnummer oder mit `imdb-` für eine <abbrtitle="Internet Movie Database - Internet-Filmdatenbank: eine Website mit Informationen über Filme">IMDB</abbr>-Film-URL-ID beginnt:
@ -435,7 +411,7 @@ Haben Sie bemerkt? Eine Zeichenkette mit `value.startswith()` kann ein Tuple üb
#### Ein zufälliges Item { #a-random-item }
Mit `data.items()` erhalten wir ein <abbrtitle="Etwas, das man mit einer for-Schleife durchlaufen kann, wie eine Liste, Set, usw.">iterierbares Objekt</abbr> mit Tupeln, die Schlüssel und Wert für jedes <abbrtitle="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dictionary</abbr>-Element enthalten.
Mit `data.items()` erhalten wir ein <dfntitle="Etwas, das man mit einer for-Schleife durchlaufen kann, wie eine Liste, Set, usw.">iterierbares Objekt</dfn> mit Tupeln, die Schlüssel und Wert für jedes <abbrtitle="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dictionary</abbr>-Element enthalten.
Wir konvertieren dieses iterierbare Objekt mit `list(data.items())` in eine richtige `list`.
Wenn Sie in Ihrer Funktion andere Parameter deklarieren, die nicht Teil der Pfad-Parameter sind, dann werden diese automatisch als „Query“-Parameter interpretiert.
Die <abbrtitle="Abfrage">Query</abbr> ist die Menge von Schlüssel-Wert-Paaren, die nach dem `?` in einer URL folgen und durch `&`-Zeichen getrennt sind.
@ -24,7 +24,7 @@ Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), w
Die gleichen Prozesse, die für Pfad-Parameter gelten, werden auch auf Query-Parameter angewendet:
* Editor Unterstützung (natürlich)
* Daten-<abbrtitle="Konvertieren des Strings, der von einem HTTP-Request kommt, in Python-Daten">„Parsen“</abbr>
* Daten-<dfntitle="Konvertieren des Strings, der von einem HTTP-Request kommt, in Python-Daten">„Parsen“</dfn>
* Datenvalidierung
* Automatische Dokumentation
@ -127,7 +127,7 @@ Wenn Sie keinen spezifischen Wert haben wollen, sondern der Parameter einfach op
Aber wenn Sie wollen, dass ein Query-Parameter erforderlich ist, vergeben Sie einfach keinen Defaultwert:
@ -24,7 +24,7 @@ Dies wird seit FastAPI Version `0.113.0` unterstützt. 🤓
Sie müssen nur ein **Pydantic-Modell** mit den Feldern deklarieren, die Sie als **Formularfelder** erhalten möchten, und dann den Parameter als `Form` deklarieren:
**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den **Formulardaten** im <abbrtitle="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr>**extrahieren** und Ihnen das von Ihnen definierte Pydantic-Modell übergeben.
@ -48,7 +48,7 @@ Dies wird seit FastAPI Version `0.114.0` unterstützt. 🤓
Sie können die Modellkonfiguration von Pydantic verwenden, um jegliche `extra` Felder zu `verbieten`:
Wenn ein Client versucht, einige zusätzliche Daten zu senden, erhält er eine **Error-<abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>**.
Zum Beispiel stellt eine der Möglichkeiten, die OAuth2-Spezifikation zu verwenden (genannt „password flow“), die Bedingung, einen `username` und ein `password` als Formularfelder zu senden.
Die <abbrtitle="Specification – Spezifikation">Spec</abbr> erfordert, dass die Felder exakt `username` und `password` genannt werden und als Formularfelder, nicht JSON, gesendet werden.
Die <dfntitle="Spezifikation">Spezifikation</dfn> erfordert, dass die Felder exakt `username` und `password` genannt werden und als Formularfelder, nicht JSON, gesendet werden.
Mit `Form` haben Sie die gleichen Konfigurationsmöglichkeiten wie mit `Body` (und `Query`, `Path`, `Cookie`), inklusive Validierung, Beispielen, einem Alias (z. B. `user-name` statt `username`), usw.
@ -183,7 +183,7 @@ Es kann Fälle geben, bei denen Sie etwas zurückgeben, das kein gültiges Pydan
Der häufigste Anwendungsfall ist, wenn Sie [eine Response direkt zurückgeben, wie es später im Handbuch für fortgeschrittene Benutzer erläutert wird](../advanced/response-directly.md){.internal-link target=_blank}.
Dieser einfache Anwendungsfall wird automatisch von FastAPI gehandhabt, weil die Annotation des Rückgabetyps die Klasse (oder eine Unterklasse von) `Response` ist.
@ -193,7 +193,7 @@ Und Tools werden auch glücklich sein, weil sowohl `RedirectResponse` als auch `
Sie können auch eine Unterklasse von `Response` in der Typannotation verwenden.
Das wird ebenfalls funktionieren, weil `RedirectResponse` eine Unterklasse von `Response` ist, und FastAPI sich um diesen einfachen Anwendungsfall automatisch kümmert.
@ -201,7 +201,7 @@ Das wird ebenfalls funktionieren, weil `RedirectResponse` eine Unterklasse von `
Aber wenn Sie ein beliebiges anderes Objekt zurückgeben, das kein gültiger Pydantic-Typ ist (z. B. ein Datenbank-Objekt), und Sie annotieren es so in der Funktion, wird FastAPI versuchen, ein Pydantic-Responsemodell von dieser Typannotation zu erstellen, und scheitern.
Das gleiche wird passieren, wenn Sie eine <abbrtitle="Eine Union mehrerer Typen bedeutet: „Irgendeiner dieser Typen“">Union</abbr> mehrerer Typen haben, und einer oder mehrere sind nicht gültige Pydantic-Typen. Zum Beispiel funktioniert folgendes nicht 💥:
Das gleiche wird passieren, wenn Sie eine <dfntitle="Eine Union mehrerer Typen bedeutet: „Irgendeiner dieser Typen“">Union</dfn> mehrerer Typen haben, und einer oder mehrere sind nicht gültige Pydantic-Typen. Zum Beispiel funktioniert folgendes nicht 💥:
Um mehr über die einzelnen Statuscodes zu erfahren und welcher wofür verwendet wird, sehen Sie sich die <ahref="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status"class="external-link"target="_blank"><abbrtitle="Mozilla Developer Network – Mozilla-Entwicklernetzwerk">MDN</abbr> Dokumentation über HTTP-Statuscodes</a> an.
Um mehr über die einzelnen Statuscodes zu erfahren und welcher wofür verwendet wird, sehen Sie sich die <ahref="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status"class="external-link"target="_blank"><abbrtitle="Mozilla Developer Network - Mozilla-Entwicklernetzwerk">MDN</abbr> Dokumentation über HTTP-Statuscodes</a> an.
///
@ -74,7 +74,7 @@ Um mehr über die einzelnen Statuscodes zu erfahren und welcher wofür verwendet
Lassen Sie uns das vorherige Beispiel noch einmal anschauen:
Diese sind nur eine Annehmlichkeit, sie enthalten dieselbe Zahl, aber so können Sie die Autovervollständigung Ihres Editors verwenden, um sie zu finden:
@ -74,7 +74,7 @@ Sie können natürlich auch mehrere `examples` übergeben:
Wenn Sie das tun, werden die Beispiele Teil des internen **JSON-Schemas** für diese Body-Daten.
<abbrtitle="2023-08-26">Während dies geschrieben wird</abbr>, unterstützt Swagger UI, das für die Anzeige der Dokumentations-Benutzeroberfläche zuständige Tool, jedoch nicht die Anzeige mehrerer Beispiele für die Daten in **JSON Schema**. Aber lesen Sie unten für einen Workaround weiter.
Nichtsdestotrotz unterstützt Swagger UI, das für die Anzeige der Dokumentations-Benutzeroberfläche zuständige Tool, zum <dfntitle="2023-08-26">Zeitpunkt der Erstellung</dfn> nicht die Anzeige mehrerer Beispiele für die Daten in **JSON Schema**. Aber lesen Sie unten für einen Workaround weiter.
@ -134,7 +134,7 @@ In dem Fall gibt Ihnen **FastAPI** ebenfalls die Tools, die Sie zum Erstellen br
Wenn wir eine Instanz der Klasse `OAuth2PasswordBearer` erstellen, übergeben wir den Parameter `tokenUrl`. Dieser Parameter enthält die URL, die der Client (das Frontend, das im Browser des Benutzers ausgeführt wird) verwendet, wenn er den `username` und das `password` sendet, um einen Token zu erhalten.
Im vorherigen Kapitel hat das Sicherheitssystem (das auf dem Dependency Injection System basiert) der *Pfadoperation-Funktion* einen `token` vom Typ `str` überreicht:
Wenn `authenticate_user` mit einem Benutzernamen aufgerufen wird, der in der Datenbank nicht existiert, führen wir dennoch `verify_password` gegen einen Dummy-Hash aus.
So stellt man sicher, dass der Endpunkt ungefähr gleich viel Zeit für die Antwort benötigt, unabhängig davon, ob der Benutzername gültig ist oder nicht. Dadurch werden Timing-Angriffe verhindert, mit denen vorhandene Benutzernamen ermittelt werden könnten.
/// note | Hinweis
@ -152,7 +156,7 @@ Definieren Sie ein Pydantic-Modell, das im Token-Endpunkt für die <abbr title="
Erstellen Sie eine Hilfsfunktion, um einen neuen Zugriffstoken zu generieren.
@ -93,7 +93,7 @@ Dann könnten Sie eine Datei `test_main.py` mit Ihren Tests haben. Sie könnte s
Da sich diese Datei im selben Package befindet, können Sie relative Importe verwenden, um das Objekt `app` aus dem `main`-Modul (`main.py`) zu importieren:
## Eine virtuelle Umgebung erstellen { #create-a-virtual-environment }
Wenn Sie zum **ersten Mal** an einem Python-Projekt arbeiten, erstellen Sie eine virtuelle Umgebung **<abbrtitle="es gibt andere Optionen, dies ist eine einfache Richtlinie">innerhalb Ihres Projekts</abbr>**.
Wenn Sie zum **ersten Mal** an einem Python-Projekt arbeiten, erstellen Sie eine virtuelle Umgebung **<dfntitle="es gibt andere Optionen, dies ist eine einfache Richtlinie">innerhalb Ihres Projekts</dfn>**.
Jedes Mal, wenn Sie ein **neues Paket** in dieser Umgebung installieren, aktivieren Sie die Umgebung erneut.
So stellen Sie sicher, dass, wenn Sie ein **Terminalprogramm (<abbr title="command line interface – Kommandozeileninterface">CLI</abbr>)** verwenden, das durch dieses Paket installiert wurde, Sie das aus Ihrer virtuellen Umgebung verwenden und nicht eines, das global installiert ist, wahrscheinlich mit einer anderen Version als der, die Sie benötigen.
So stellen Sie sicher, dass, wenn Sie ein **Terminalprogramm (<abbr title="command line interface - Kommandozeileninterface">CLI</abbr>)** verwenden, das durch dieses Paket installiert wurde, Sie das aus Ihrer virtuellen Umgebung verwenden und nicht eines, das global installiert ist, wahrscheinlich mit einer anderen Version als der, die Sie benötigen.
Dieser Befehl erstellt oder ändert einige [Umgebungsvariablen](environment-variables.md){.internal-link target=_blank}, die für die nächsten Befehle verfügbar sein werden.
Eine dieser Variablen ist die `PATH`-Variable.
Eine dieser Variablen ist die `PATH`-Umgebungsvariable.
/// tip | Tipp
@ -649,7 +649,7 @@ Sie können mehr über die `PATH`-Umgebungsvariable im Abschnitt [Umgebungsvaria
Das Aktivieren einer virtuellen Umgebung fügt deren Pfad `.venv/bin` (auf Linux und macOS) oder `.venv\Scripts` (auf Windows) zur `PATH`-Umgebungsvariable hinzu.
Angenommen, die `PATH`-Variable sah vor dem Aktivieren der Umgebung so aus:
Angenommen, die `PATH`-Umgebungsvariable sah vor dem Aktivieren der Umgebung so aus:
//// tab | Linux, macOS
@ -678,7 +678,7 @@ Das bedeutet, dass das System nach Programmen sucht in:
////
Nach dem Aktivieren der virtuellen Umgebung würde die `PATH`-Variable folgendermaßen aussehen:
Nach dem Aktivieren der virtuellen Umgebung würde die `PATH`-Umgebungsvariable folgendermaßen aussehen:
//// tab | Linux, macOS
@ -728,7 +728,7 @@ finden und dieses verwenden.
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Ein wichtiger Punkt ist, dass es den Pfad der virtuellen Umgebung am **Anfang** der `PATH`-Variable platziert. Das System wird es **vor** allen anderen verfügbaren Pythons finden. Auf diese Weise, wenn Sie `python` ausführen, wird das Python **aus der virtuellen Umgebung** verwendet anstelle eines anderen `python` (zum Beispiel, einem `python` aus einer globalen Umgebung).
Ein wichtiger Punkt ist, dass es den Pfad der virtuellen Umgebung am **Anfang** der `PATH`-Umgebungsvariable platziert. Das System wird es **vor** allen anderen verfügbaren Pythons finden. Auf diese Weise, wenn Sie `python` ausführen, wird das Python **aus der virtuellen Umgebung** verwendet anstelle eines anderen `python` (zum Beispiel, einem `python` aus einer globalen Umgebung).
Das Aktivieren einer virtuellen Umgebung ändert auch ein paar andere Dinge, aber dies ist eines der wichtigsten Dinge, die es tut.
Motov Yurii
4 months ago
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