mirror of
https://github.com/fastapi/fastapi.git
synced 2025-12-24 06:39:31 -05:00
Compare commits
8 Commits
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
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2b212ddd76 | ||
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7203e860b3 | ||
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e55f223b46 | ||
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a329baaa54 | ||
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a7a0aee984 | ||
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6539b80d9f | ||
|
|
e1bd9f3e33 | ||
|
|
b9b2793bda |
2
.github/workflows/build-docs.yml
vendored
2
.github/workflows/build-docs.yml
vendored
@@ -60,8 +60,6 @@ jobs:
|
||||
pyproject.toml
|
||||
- name: Install docs extras
|
||||
run: uv pip install -r requirements-docs.txt
|
||||
- name: Verify Docs
|
||||
run: python ./scripts/docs.py verify-docs
|
||||
- name: Export Language Codes
|
||||
id: show-langs
|
||||
run: |
|
||||
|
||||
11
.github/workflows/pre-commit.yml
vendored
11
.github/workflows/pre-commit.yml
vendored
@@ -7,7 +7,8 @@ on:
|
||||
- synchronize
|
||||
|
||||
env:
|
||||
IS_FORK: ${{ github.event.pull_request.head.repo.full_name != github.repository }}
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||||
# Forks and Dependabot don't have access to secrets
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||||
HAS_SECRETS: ${{ secrets.PRE_COMMIT != '' }}
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||||
|
||||
jobs:
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||||
pre-commit:
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||||
@@ -19,7 +20,7 @@ jobs:
|
||||
run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
|
||||
- uses: actions/checkout@v5
|
||||
name: Checkout PR for own repo
|
||||
if: env.IS_FORK == 'false'
|
||||
if: env.HAS_SECRETS == 'true'
|
||||
with:
|
||||
# To be able to commit it needs to fetch the head of the branch, not the
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||||
# merge commit
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||||
@@ -31,7 +32,7 @@ jobs:
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||||
# pre-commit lite ci needs the default checkout configs to work
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||||
- uses: actions/checkout@v5
|
||||
name: Checkout PR for fork
|
||||
if: env.IS_FORK == 'true'
|
||||
if: env.HAS_SECRETS == 'false'
|
||||
with:
|
||||
# To be able to commit it needs the head branch of the PR, the remote one
|
||||
ref: ${{ github.event.pull_request.head.sha }}
|
||||
@@ -56,7 +57,7 @@ jobs:
|
||||
run: uvx prek run --from-ref origin/${GITHUB_BASE_REF} --to-ref HEAD --show-diff-on-failure
|
||||
continue-on-error: true
|
||||
- name: Commit and push changes
|
||||
if: env.IS_FORK == 'false'
|
||||
if: env.HAS_SECRETS == 'true'
|
||||
run: |
|
||||
git config user.name "github-actions[bot]"
|
||||
git config user.email "github-actions[bot]@users.noreply.github.com"
|
||||
@@ -68,7 +69,7 @@ jobs:
|
||||
git push
|
||||
fi
|
||||
- uses: pre-commit-ci/lite-action@v1.1.0
|
||||
if: env.IS_FORK == 'true'
|
||||
if: env.HAS_SECRETS == 'false'
|
||||
with:
|
||||
msg: 🎨 Auto format
|
||||
- name: Error out on pre-commit errors
|
||||
|
||||
9
.github/workflows/test.yml
vendored
9
.github/workflows/test.yml
vendored
@@ -54,10 +54,14 @@ jobs:
|
||||
- os: windows-latest
|
||||
python-version: "3.12"
|
||||
coverage: coverage
|
||||
# Ubuntu with 3.13 needs coverage for CodSpeed benchmarks
|
||||
- os: ubuntu-latest
|
||||
python-version: "3.13"
|
||||
coverage: coverage
|
||||
# Ubuntu with 3.13 needs coverage for CodSpeed benchmarks
|
||||
- os: ubuntu-latest
|
||||
python-version: "3.13"
|
||||
coverage: coverage
|
||||
codspeed: codspeed
|
||||
- os: ubuntu-latest
|
||||
python-version: "3.14"
|
||||
coverage: coverage
|
||||
@@ -85,12 +89,13 @@ jobs:
|
||||
run: uv pip install -r requirements-tests.txt
|
||||
- run: mkdir coverage
|
||||
- name: Test
|
||||
if: matrix.codspeed != 'codspeed'
|
||||
run: bash scripts/test.sh
|
||||
env:
|
||||
COVERAGE_FILE: coverage/.coverage.${{ runner.os }}-py${{ matrix.python-version }}
|
||||
CONTEXT: ${{ runner.os }}-py${{ matrix.python-version }}
|
||||
- name: CodSpeed benchmarks
|
||||
if: matrix.os == 'ubuntu-latest' && matrix.python-version == '3.13'
|
||||
if: matrix.codspeed == 'codspeed'
|
||||
uses: CodSpeedHQ/action@v4
|
||||
env:
|
||||
COVERAGE_FILE: coverage/.coverage.${{ runner.os }}-py${{ matrix.python-version }}
|
||||
|
||||
@@ -21,10 +21,28 @@ repos:
|
||||
- id: ruff-format
|
||||
- repo: local
|
||||
hooks:
|
||||
- id: local-script
|
||||
- id: add-permalinks-pages
|
||||
language: unsupported
|
||||
name: local script
|
||||
name: add-permalinks-pages
|
||||
entry: uv run ./scripts/docs.py add-permalinks-pages
|
||||
args:
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||||
- --update-existing
|
||||
files: ^docs/en/docs/.*\.md$
|
||||
- id: generate-readme
|
||||
language: unsupported
|
||||
name: generate README.md from index.md
|
||||
entry: uv run ./scripts/docs.py generate-readme
|
||||
files: ^docs/en/docs/index\.md|docs/en/data/sponsors\.yml|scripts/docs\.py$
|
||||
pass_filenames: false
|
||||
- id: update-languages
|
||||
language: unsupported
|
||||
name: update languages
|
||||
entry: uv run ./scripts/docs.py update-languages
|
||||
files: ^docs/.*|scripts/docs\.py$
|
||||
pass_filenames: false
|
||||
- id: ensure-non-translated
|
||||
language: unsupported
|
||||
name: ensure non-translated files are not modified
|
||||
entry: uv run ./scripts/docs.py ensure-non-translated
|
||||
files: ^docs/(?!en/).*|^scripts/docs\.py$
|
||||
pass_filenames: false
|
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||||
@@ -48,7 +48,7 @@ Sie können die verwendeten Zeilen aus dem Docstring einer *Pfadoperation-Funkti
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Das Hinzufügen eines `\f` (ein maskiertes „Form Feed“-Zeichen) führt dazu, dass **FastAPI** die für OpenAPI verwendete Ausgabe an dieser Stelle abschneidet.
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||||
Sie wird nicht in der Dokumentation angezeigt, aber andere Tools (z. B. Sphinx) können den Rest verwenden.
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||||
Sie wird nicht in der Dokumentation angezeigt, aber andere Tools (wie z. B. Sphinx) können den Rest verwenden.
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||||
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
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@@ -153,48 +153,16 @@ Und Sie könnten dies auch tun, wenn der Datentyp im Request nicht JSON ist.
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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:
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//// tab | Pydantic v2
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||||
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[15:20, 22] *}
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////
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//// tab | Pydantic v1
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||||
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1_py39.py hl[15:20, 22] *}
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////
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||||
/// info | Info
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||||
In Pydantic Version 1 hieß die Methode zum Abrufen des JSON-Schemas für ein Modell `Item.schema()`, in Pydantic Version 2 heißt die Methode `Item.model_json_schema()`.
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///
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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.
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||||
Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, den Request-Payload als JSON zu parsen.
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||||
Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, die Request-Payload als JSON zu parsen.
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||||
|
||||
Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:
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//// tab | Pydantic v2
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||||
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[24:31] *}
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////
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//// tab | Pydantic v1
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{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1_py39.py hl[24:31] *}
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////
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/// info | Info
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In Pydantic Version 1 war die Methode zum Parsen und Validieren eines Objekts `Item.parse_obj()`, in Pydantic Version 2 heißt die Methode `Item.model_validate()`.
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///
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/// tip | Tipp
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||||
Hier verwenden wir dasselbe Pydantic-Modell wieder.
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@@ -60,24 +60,8 @@ Auf die gleiche Weise wie bei Pydantic-Modellen deklarieren Sie Klassenattribute
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Sie können dieselben Validierungs-Funktionen und -Tools verwenden, die Sie für Pydantic-Modelle verwenden, z. B. verschiedene Datentypen und zusätzliche Validierungen mit `Field()`.
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//// tab | Pydantic v2
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||||
{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py39.py hl[2,5:8,11] *}
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////
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//// tab | Pydantic v1
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/// info | Info
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||||
In Pydantic v1 würden Sie `BaseSettings` direkt von `pydantic` statt von `pydantic_settings` importieren.
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///
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||||
{* ../../docs_src/settings/tutorial001_pv1_py39.py hl[2,5:8,11] *}
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////
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||||
/// tip | Tipp
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||||
Für ein schnelles Copy-and-paste verwenden Sie nicht dieses Beispiel, sondern das letzte unten.
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@@ -215,8 +199,6 @@ APP_NAME="ChimichangApp"
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||||
Und dann aktualisieren Sie Ihre `config.py` mit:
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//// tab | Pydantic v2
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||||
{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/config.py hl[9] *}
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/// tip | Tipp
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@@ -225,26 +207,6 @@ Das Attribut `model_config` wird nur für die Pydantic-Konfiguration verwendet.
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///
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////
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||||
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||||
//// tab | Pydantic v1
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||||
{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/config_pv1.py hl[9:10] *}
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/// tip | Tipp
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||||
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||||
Die Klasse `Config` wird nur für die Pydantic-Konfiguration verwendet. Weitere Informationen finden Sie unter <a href="https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/model_config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic Model Config</a>.
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///
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||||
////
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/// info | Info
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In Pydantic Version 1 erfolgte die Konfiguration in einer internen Klasse `Config`, in Pydantic Version 2 erfolgt sie in einem Attribut `model_config`. Dieses Attribut akzeptiert ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr>. Um automatische Codevervollständigung und Inline-Fehlerberichte zu erhalten, können Sie `SettingsConfigDict` importieren und verwenden, um dieses `dict` zu definieren.
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///
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Hier definieren wir die Konfiguration `env_file` innerhalb Ihrer Pydantic-`Settings`-Klasse und setzen den Wert auf den Dateinamen mit der dotenv-Datei, die wir verwenden möchten.
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### Die `Settings` nur einmal laden mittels `lru_cache` { #creating-the-settings-only-once-with-lru-cache }
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@@ -2,21 +2,23 @@
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Wenn Sie eine ältere FastAPI-App haben, nutzen Sie möglicherweise Pydantic Version 1.
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FastAPI unterstützt seit Version 0.100.0 sowohl Pydantic v1 als auch v2.
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FastAPI Version 0.100.0 unterstützte sowohl Pydantic v1 als auch v2. Es verwendete, was auch immer Sie installiert hatten.
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Wenn Sie Pydantic v2 installiert hatten, wurde dieses verwendet. Wenn stattdessen Pydantic v1 installiert war, wurde jenes verwendet.
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FastAPI Version 0.119.0 führte eine teilweise Unterstützung für Pydantic v1 innerhalb von Pydantic v2 (als `pydantic.v1`) ein, um die Migration zu v2 zu erleichtern.
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Pydantic v1 ist jetzt deprecatet und die Unterstützung dafür wird in den nächsten Versionen von FastAPI entfernt, Sie sollten also zu **Pydantic v2 migrieren**. Auf diese Weise erhalten Sie die neuesten Features, Verbesserungen und Fixes.
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FastAPI 0.126.0 entfernte die Unterstützung für Pydantic v1, während `pydantic.v1` noch eine Weile unterstützt wurde.
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/// warning | Achtung
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Außerdem hat das Pydantic-Team die Unterstützung für Pydantic v1 in den neuesten Python-Versionen eingestellt, beginnend mit **Python 3.14**.
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||||
Das Pydantic-Team hat die Unterstützung für Pydantic v1 in den neuesten Python-Versionen eingestellt, beginnend mit **Python 3.14**.
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||||
Dies schließt `pydantic.v1` ein, das unter Python 3.14 und höher nicht mehr unterstützt wird.
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Wenn Sie die neuesten Features von Python nutzen möchten, müssen Sie sicherstellen, dass Sie Pydantic v2 verwenden.
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///
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Wenn Sie eine ältere FastAPI-App mit Pydantic v1 haben, zeige ich Ihnen hier, wie Sie sie zu Pydantic v2 migrieren, und die **neuen Features in FastAPI 0.119.0**, die Ihnen bei einer schrittweisen Migration helfen.
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||||
Wenn Sie eine ältere FastAPI-App mit Pydantic v1 haben, zeige ich Ihnen hier, wie Sie sie zu Pydantic v2 migrieren, und die **Features in FastAPI 0.119.0**, die Ihnen bei einer schrittweisen Migration helfen.
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## Offizieller Leitfaden { #official-guide }
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@@ -44,7 +46,7 @@ Danach können Sie die Tests ausführen und prüfen, ob alles funktioniert. Fall
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## Pydantic v1 in v2 { #pydantic-v1-in-v2 }
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Pydantic v2 enthält alles aus Pydantic v1 als Untermodul `pydantic.v1`.
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||||
Pydantic v2 enthält alles aus Pydantic v1 als Untermodul `pydantic.v1`. Dies wird aber in Versionen oberhalb von Python 3.13 nicht mehr unterstützt.
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Das bedeutet, Sie können die neueste Version von Pydantic v2 installieren und die alten Pydantic‑v1‑Komponenten aus diesem Untermodul importieren und verwenden, als hätten Sie das alte Pydantic v1 installiert.
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@@ -1,6 +1,6 @@
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# Separate OpenAPI-Schemas für Eingabe und Ausgabe oder nicht { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
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Bei Verwendung von **Pydantic v2** ist die generierte OpenAPI etwas genauer und **korrekter** als zuvor. 😎
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||||
Seit der Veröffentlichung von **Pydantic v2** ist die generierte OpenAPI etwas genauer und **korrekter** als zuvor. 😎
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Tatsächlich gibt es in einigen Fällen sogar **zwei JSON-Schemas** in OpenAPI für dasselbe Pydantic-Modell, für Eingabe und Ausgabe, je nachdem, ob sie **Defaultwerte** haben.
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@@ -100,5 +100,3 @@ Und jetzt wird es ein einziges Schema für die Eingabe und Ausgabe des Modells g
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<div class="screenshot">
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<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image05.png">
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</div>
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Dies ist das gleiche Verhalten wie in Pydantic v1. 🤓
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@@ -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.
|
||||
|
||||
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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///
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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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||||
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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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||||
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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.
|
||||
|
||||
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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||||
///
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||||
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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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||||
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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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||||
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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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///
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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
|
||||
### 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.
|
||||
|
||||
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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||||
///
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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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||||
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||||
`user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.
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||||
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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.
|
||||
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.
|
||||
|
||||
Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:
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||||
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||||
@@ -47,7 +39,7 @@ user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com
|
||||
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).
|
||||
@@ -103,20 +95,20 @@ UserInDB(
|
||||
|
||||
#### Ein Pydantic-Modell aus dem Inhalt eines anderen { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
|
||||
|
||||
Da wir im obigen Beispiel `user_dict` von `user_in.dict()` bekommen haben, wäre dieser Code:
|
||||
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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////
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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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///
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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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///
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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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////
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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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////
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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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////
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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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@@ -7,6 +7,16 @@ hide:
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## Latest Changes
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### Translations
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* 🌐 Update translations for de (update-outdated). PR [#14581](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14581) by [@nilslindemann](https://github.com/nilslindemann).
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### Internal
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* 👷 Update secrets check. PR [#14592](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14592) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
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* 👷 Run CodSpeed tests in parallel to other tests to speed up CI. PR [#14586](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14586) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
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||||
* 🔨 Update scripts and pre-commit to autofix files. PR [#14585](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14585) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
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## 0.127.0
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### Breaking Changes
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@@ -19,7 +19,13 @@ from slugify import slugify as py_slugify
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logging.basicConfig(level=logging.INFO)
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SUPPORTED_LANGS = {"en", "de", "es", "pt", "ru"}
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||||
SUPPORTED_LANGS = {
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"en",
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"de",
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"es",
|
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"pt",
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"ru",
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}
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app = typer.Typer()
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@@ -232,27 +238,15 @@ def generate_readme() -> None:
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||||
"""
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||||
Generate README.md content from main index.md
|
||||
"""
|
||||
typer.echo("Generating README")
|
||||
readme_path = Path("README.md")
|
||||
old_content = readme_path.read_text()
|
||||
new_content = generate_readme_content()
|
||||
readme_path.write_text(new_content, encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
|
||||
@app.command()
|
||||
def verify_readme() -> None:
|
||||
"""
|
||||
Verify README.md content from main index.md
|
||||
"""
|
||||
typer.echo("Verifying README")
|
||||
readme_path = Path("README.md")
|
||||
generated_content = generate_readme_content()
|
||||
readme_content = readme_path.read_text("utf-8")
|
||||
if generated_content != readme_content:
|
||||
typer.secho(
|
||||
"README.md outdated from the latest index.md", color=typer.colors.RED
|
||||
)
|
||||
raise typer.Abort()
|
||||
typer.echo("Valid README ✅")
|
||||
if new_content != old_content:
|
||||
print("README.md outdated from the latest index.md")
|
||||
print("Updating README.md")
|
||||
readme_path.write_text(new_content, encoding="utf-8")
|
||||
raise typer.Exit(1)
|
||||
print("README.md is up to date ✅")
|
||||
|
||||
|
||||
@app.command()
|
||||
@@ -280,7 +274,17 @@ def update_languages() -> None:
|
||||
"""
|
||||
Update the mkdocs.yml file Languages section including all the available languages.
|
||||
"""
|
||||
update_config()
|
||||
old_config = get_en_config()
|
||||
updated_config = get_updated_config_content()
|
||||
if old_config != updated_config:
|
||||
print("docs/en/mkdocs.yml outdated")
|
||||
print("Updating docs/en/mkdocs.yml")
|
||||
en_config_path.write_text(
|
||||
yaml.dump(updated_config, sort_keys=False, width=200, allow_unicode=True),
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
raise typer.Exit(1)
|
||||
print("docs/en/mkdocs.yml is up to date ✅")
|
||||
|
||||
|
||||
@app.command()
|
||||
@@ -367,39 +371,12 @@ def get_updated_config_content() -> dict[str, Any]:
|
||||
return config
|
||||
|
||||
|
||||
def update_config() -> None:
|
||||
config = get_updated_config_content()
|
||||
en_config_path.write_text(
|
||||
yaml.dump(config, sort_keys=False, width=200, allow_unicode=True),
|
||||
encoding="utf-8",
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@app.command()
|
||||
def verify_config() -> None:
|
||||
def ensure_non_translated() -> None:
|
||||
"""
|
||||
Verify main mkdocs.yml content to make sure it uses the latest language names.
|
||||
Ensure there are no files in the non translatable pages.
|
||||
"""
|
||||
typer.echo("Verifying mkdocs.yml")
|
||||
config = get_en_config()
|
||||
updated_config = get_updated_config_content()
|
||||
if config != updated_config:
|
||||
typer.secho(
|
||||
"docs/en/mkdocs.yml outdated from docs/language_names.yml, "
|
||||
"update language_names.yml and run "
|
||||
"python ./scripts/docs.py update-languages",
|
||||
color=typer.colors.RED,
|
||||
)
|
||||
raise typer.Abort()
|
||||
typer.echo("Valid mkdocs.yml ✅")
|
||||
|
||||
|
||||
@app.command()
|
||||
def verify_non_translated() -> None:
|
||||
"""
|
||||
Verify there are no files in the non translatable pages.
|
||||
"""
|
||||
print("Verifying non translated pages")
|
||||
print("Ensuring no non translated pages")
|
||||
lang_paths = get_lang_paths()
|
||||
error_paths = []
|
||||
for lang in lang_paths:
|
||||
@@ -410,20 +387,17 @@ def verify_non_translated() -> None:
|
||||
if non_translatable_path.exists():
|
||||
error_paths.append(non_translatable_path)
|
||||
if error_paths:
|
||||
print("Non-translated pages found, remove them:")
|
||||
print("Non-translated pages found, removing them:")
|
||||
for error_path in error_paths:
|
||||
print(error_path)
|
||||
raise typer.Abort()
|
||||
if error_path.is_file():
|
||||
error_path.unlink()
|
||||
else:
|
||||
shutil.rmtree(error_path)
|
||||
raise typer.Exit(1)
|
||||
print("No non-translated pages found ✅")
|
||||
|
||||
|
||||
@app.command()
|
||||
def verify_docs():
|
||||
verify_readme()
|
||||
verify_config()
|
||||
verify_non_translated()
|
||||
|
||||
|
||||
@app.command()
|
||||
def langs_json():
|
||||
langs = []
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
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