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🌐 Update translations for de (update-outdated) (#14581)
* Sync with #14575 (Drop support for Pydantic v1) * Add a word and fix a typo Found while syncing.
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Nils-Hero Lindemann
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e55f223b46
commit
7203e860b3
@@ -50,14 +50,6 @@ Wenn Sie Teil-Aktualisierungen entgegennehmen, ist der `exclude_unset`-Parameter
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Wie in `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
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/// info | Info
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In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie <abbr title="veraltet, obsolet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecatet</abbr> (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.
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Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.
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Das wird ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> erstellen, mit nur den Daten, die gesetzt wurden, als das `item`-Modell erstellt wurde, Defaultwerte ausgeschlossen.
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Sie können das verwenden, um ein `dict` zu erstellen, das nur die (im <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr>) gesendeten Daten enthält, ohne Defaultwerte:
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@@ -68,14 +60,6 @@ Sie können das verwenden, um ein `dict` zu erstellen, das nur die (im <abbr tit
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Jetzt können Sie eine Kopie des existierenden Modells mittels `.model_copy()` erstellen, wobei Sie dem `update`-Parameter ein `dict` mit den zu ändernden Daten übergeben.
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/// info | Info
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In Pydantic v1 hieß diese Methode `.copy()`, in Pydantic v2 wurde sie <abbr title="veraltet, obsolet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecatet</abbr> (aber immer noch unterstützt) und in `.model_copy()` umbenannt.
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Die Beispiele hier verwenden `.copy()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_copy()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.
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Wie in `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
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{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
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@@ -127,14 +127,6 @@ Innerhalb der Funktion können Sie alle Attribute des Modellobjekts direkt verwe
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{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
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/// info | Info
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In Pydantic v1 hieß die Methode `.dict()`, sie wurde in Pydantic v2 deprecatet (aber weiterhin unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.
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Die Beispiele hier verwenden `.dict()` zur Kompatibilität mit Pydantic v1, aber Sie sollten stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 nutzen können.
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## Requestbody- + Pfad-Parameter { #request-body-path-parameters }
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Sie können Pfad-Parameter und den Requestbody gleichzeitig deklarieren.
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@@ -22,21 +22,13 @@ Hier ist eine allgemeine Idee, wie die Modelle mit ihren Passwortfeldern aussehe
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{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
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/// info | Info
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### Über `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }
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In Pydantic v1 hieß die Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie <abbr title="veraltet, obsolet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecatet</abbr> (aber weiterhin unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.
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Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, aber Sie sollten `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.
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### Über `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict }
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#### Die `.dict()`-Methode von Pydantic { #pydantics-dict }
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#### Pydantics `.model_dump()` { #pydantics-model-dump }
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`user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.
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Pydantic-Modelle haben eine `.dict()`-Methode, die ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> mit den Daten des Modells zurückgibt.
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Pydantic-Modelle haben eine `.model_dump()`-Methode, die ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> mit den Daten des Modells zurückgibt.
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Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:
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@@ -47,7 +39,7 @@ user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com
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und dann aufrufen:
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```Python
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user_dict = user_in.dict()
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user_dict = user_in.model_dump()
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```
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haben wir jetzt ein `dict` mit den Daten in der Variablen `user_dict` (es ist ein `dict` statt eines Pydantic-Modellobjekts).
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@@ -103,20 +95,20 @@ UserInDB(
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#### Ein Pydantic-Modell aus dem Inhalt eines anderen { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
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Da wir im obigen Beispiel `user_dict` von `user_in.dict()` bekommen haben, wäre dieser Code:
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Da wir im obigen Beispiel `user_dict` von `user_in.model_dump()` bekommen haben, wäre dieser Code:
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```Python
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user_dict = user_in.dict()
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user_dict = user_in.model_dump()
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UserInDB(**user_dict)
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```
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gleichwertig zu:
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```Python
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UserInDB(**user_in.dict())
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UserInDB(**user_in.model_dump())
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```
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... weil `user_in.dict()` ein `dict` ist, und dann lassen wir Python es „entpacken“, indem wir es an `UserInDB` mit vorangestelltem `**` übergeben.
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... weil `user_in.model_dump()` ein `dict` ist, und dann lassen wir Python es „entpacken“, indem wir es an `UserInDB` mit vorangestelltem `**` übergeben.
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Auf diese Weise erhalten wir ein Pydantic-Modell aus den Daten eines anderen Pydantic-Modells.
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@@ -125,7 +117,7 @@ Auf diese Weise erhalten wir ein Pydantic-Modell aus den Daten eines anderen Pyd
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Und dann fügen wir das zusätzliche Schlüsselwort-Argument `hashed_password=hashed_password` hinzu, wie in:
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```Python
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UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password)
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UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
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```
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... was so ist wie:
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@@ -180,7 +172,6 @@ Wenn Sie eine <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions"
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{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}
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### `Union` in Python 3.10 { #union-in-python-3-10 }
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In diesem Beispiel übergeben wir `Union[PlaneItem, CarItem]` als Wert des Arguments `response_model`.
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@@ -203,7 +194,6 @@ Dafür verwenden Sie Pythons Standard-`typing.List` (oder nur `list` in Python 3
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{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}
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## Response mit beliebigem `dict` { #response-with-arbitrary-dict }
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Sie können auch eine Response deklarieren, die ein beliebiges `dict` zurückgibt, indem Sie nur die Typen der Schlüssel und Werte ohne ein Pydantic-Modell deklarieren.
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@@ -214,7 +204,6 @@ In diesem Fall können Sie `typing.Dict` verwenden (oder nur `dict` in Python 3.
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{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}
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## Zusammenfassung { #recap }
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Verwenden Sie gerne mehrere Pydantic-Modelle und vererben Sie je nach Bedarf.
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@@ -205,20 +205,6 @@ Wenn Sie sich mit all diesen **„regulärer Ausdruck“**-Ideen verloren fühle
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Aber nun wissen Sie, dass Sie sie in **FastAPI** immer dann verwenden können, wenn Sie sie brauchen.
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### Pydantic v1 `regex` statt `pattern` { #pydantic-v1-regex-instead-of-pattern }
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Vor Pydantic Version 2 und FastAPI 0.100.0, hieß der Parameter `regex` statt `pattern`, aber das ist jetzt obsolet.
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Sie könnten immer noch Code sehen, der den alten Namen verwendet:
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//// tab | Pydantic v1
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{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_regex_an_py310.py hl[11] *}
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Beachten Sie aber, dass das obsolet ist und auf den neuen Parameter `pattern` aktualisiert werden sollte. 🤓
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## Defaultwerte { #default-values }
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Natürlich können Sie Defaultwerte verwenden, die nicht `None` sind.
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@@ -252,20 +252,6 @@ Wenn Sie also den Artikel mit der ID `foo` bei der *Pfadoperation* anfragen, wir
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/// info | Info
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In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie <abbr title="veraltet, obsolet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecatet</abbr> (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.
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Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.
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/// info | Info
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FastAPI verwendet `.dict()` von Pydantic Modellen, <a href="https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict" class="external-link" target="_blank">mit dessen `exclude_unset`-Parameter</a>, um das zu erreichen.
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/// info | Info
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Sie können auch:
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* `response_model_exclude_defaults=True`
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@@ -8,36 +8,14 @@ Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.
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Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.
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//// tab | Pydantic v2
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{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
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//// tab | Pydantic v1
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{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_pv1_py310.py hl[13:23] *}
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Diese zusätzlichen Informationen werden unverändert zum für dieses Modell ausgegebenen **JSON-Schema** hinzugefügt und in der API-Dokumentation verwendet.
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//// tab | Pydantic v2
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In Pydantic Version 2 würden Sie das Attribut `model_config` verwenden, das ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> akzeptiert, wie beschrieben in <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation: Configuration</a>.
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Sie können das Attribut `model_config` verwenden, das ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> akzeptiert, wie beschrieben in <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation: Configuration</a>.
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Sie können `json_schema_extra` setzen, mit einem `dict`, das alle zusätzlichen Daten enthält, die im generierten JSON-Schema angezeigt werden sollen, einschließlich `examples`.
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//// tab | Pydantic v1
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In Pydantic Version 1 würden Sie eine interne Klasse `Config` und `schema_extra` verwenden, wie beschrieben in <a href="https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/schema/#schema-customization" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation: Schema customization</a>.
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Sie können `schema_extra` setzen, mit einem `dict`, das alle zusätzlichen Daten enthält, die im generierten JSON-Schema angezeigt werden sollen, einschließlich `examples`.
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/// tip | Tipp
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Mit derselben Technik können Sie das JSON-Schema erweitern und Ihre eigenen benutzerdefinierten Zusatzinformationen hinzufügen.
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