.putLong(h1)
              .putLong(h2)
              .array());
    }

    private static long fmix64(long k) {
      k ^= k >>> 33;
      k *= 0xff51afd7ed558ccdL;
      k ^= k >>> 33;
      k *= 0xc4ceb9fe1a85ec53L;
      k ^= k >>> 33;
      return k;
    }

    private static long mixK1(long k1) {
      k1 *= C1;
      k1 = Long.rotateLeft(k1, 31);
      k1 *= C2;

이제 `.model_copy()`를 사용해 기존 모델의 복사본을 만들고, 업데이트할 데이터가 들어있는 `dict`를 `update` 파라미터로 전달할 수 있습니다.

예: `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

### 부분 업데이트 요약 { #partial-updates-recap }

정리하면, 부분 업데이트를 적용하려면 다음을 수행합니다:

* (선택 사항) `PUT` 대신 `PATCH`를 사용합니다.
* 저장된 데이터를 조회합니다.
* 그 데이터를 Pydantic 모델에 넣습니다.

ここで、`.model_copy()`を用いて既存のモデルのコピーを作成し、`update`パラメータに更新するデータを含む`dict`を渡すことができます。

`stored_item_model.model_copy(update=update_data)`のように:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

### 部分的更新のまとめ { #partial-updates-recap }

まとめると、部分的な更新を適用するには、次のようにします:

* (オプションで)`PUT`の代わりに`PATCH`を使用します。
* 保存されているデータを取得します。
* そのデータをPydanticモデルにいれます。

	RET
TEXT ·a26(SB), 0, $0-0
	CMPL runtime·writeBarrier(SB), $0
	IMUL3Q $33, AX, R15
	ADDQ $1, R15
	RET
TEXT ·a27(SB), 0, $0-0
	CMPL runtime·writeBarrier(SB), $0
	IMUL3Q $33, R15, AX // ERROR "when dynamic linking, R15 is clobbered by a global variable access and is used here"
	RET
TEXT ·a28(SB), 0, $0-0
	CMPL runtime·writeBarrier(SB), $0

    weakHashLength32WithSeeds(bytes, offset + length - 32, length * K1, K0, w);
    z += shiftMix(v[1]) * K1;
    x = rotateRight(z + x, 39) * K1;
    y = rotateRight(y, 33) * K1;

    // Decrease length to the nearest multiple of 64, and operate on 64-byte chunks.
    length = (length - 1) & ~63;
    do {
      x = rotateRight(x + y + v[0] + load64(bytes, offset + 16), 37) * K1;

Like `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

### Partial updates recap { #partial-updates-recap }

In summary, to apply partial updates you would:

* (Optionally) use `PATCH` instead of `PUT`.
* Retrieve the stored data.

接著，你可以用 `.model_copy()` 建立現有模型的副本，並傳入含有要更新資料之 `dict` 到 `update` 參數。

例如 `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`：

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

### 部分更新摘要 { #partial-updates-recap }

總結一下，若要套用部分更新，你可以：

*（可選）使用 `PATCH` 取代 `PUT`。
* 取回已儲存的資料。
* 將該資料放入一個 Pydantic 模型。
* 從輸入模型產生一個不含預設值的 `dict`（使用 `exclude_unset`）。

  val android9 = sslLabsClients.first { it.userAgent == "Android" && it.version == "9.0" }
  val chrome33 = sslLabsClients.first { it.userAgent == "Chrome" && it.version == "33" }
  val chrome57 = sslLabsClients.first { it.userAgent == "Chrome" && it.version == "57" }
  val chrome80 = sslLabsClients.first { it.userAgent == "Chrome" && it.version == "80" }

接下来，用 `.model_copy()` 为已有模型创建副本，并传入 `update` 参数，值为包含更新数据的 `dict`。

例如，`stored_item_model.model_copy(update=update_data)`：

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

### 部分更新小结 { #partial-updates-recap }

简而言之，应用部分更新应当：

* （可选）使用 `PATCH` 而不是 `PUT`。
* 提取已存储的数据。
* 把该数据放入 Pydantic 模型。
* 生成不含输入模型默认值的 `dict`（使用 `exclude_unset`）。
    * 这样只会更新用户实际设置的值，而不会用模型中的默认值覆盖已存储的值。

Sebastián Ramírez <******@****.***> 1771315684 -0800