}

	configuredPartSize := minPartSize
	// Use floats for part size for all calculations to avoid
	// overflows during float64 to int64 conversions.
	partSizeFlt := float64(objectSize / maxPartsCount)
	partSizeFlt = math.Ceil(partSizeFlt/float64(configuredPartSize)) * float64(configuredPartSize)

	// Part size.
	partSize = int64(partSizeFlt)
	if partSize == 0 {
		return minPartSize, nil
	}
	return partSize, nil
}

     */
    public static String encode(final byte[] bytes) {
        int length = bytes.length;
        if (length == 0) {
            return "";
        }
        final StringBuilder buffer = new StringBuilder((int) Math.ceil(length / 3d) * 4);
        final int remainder = length % 3;
        length -= remainder;
        int block;
        int i = 0;
        while (i < length) {

	b.ReportAllocs()
	// the actual benchmark for PutObjectPart starts here. Reset the benchmark timer.

	for i := 0; b.Loop(); i++ {
		// insert the object.
		totalPartsNR := int(math.Ceil(float64(objSize) / float64(partSize)))
		for j := range totalPartsNR {
			if j < totalPartsNR-1 {
				textPartData = textData[j*partSize : (j+1)*partSize-1]
			} else {
				textPartData = textData[j*partSize:]
			}

```Python
{
    "name": "Barz",
    "price": 3,
    "description": None,
}
```

weil das bereits gespeicherte Attribut `"tax": 20.2` nicht enthalten ist, das Eingabemodell den Defaultwert `"tax": 10.5` erhalten würde.

Und die Daten würden mit diesem „neuen“ `tax` von `10.5` gespeichert werden.

## Teil-Aktualisierungen mit `PATCH` { #partial-updates-with-patch }

# Query-Parameter { #query-parameters }

Wenn Sie in Ihrer Funktion andere Parameter deklarieren, die nicht Teil der Pfad-Parameter sind, dann werden diese automatisch als „Query“-Parameter interpretiert.

{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py39.py hl[9] *}

Die <abbr title="Abfrage">Query</abbr> ist die Menge von Schlüssel-Wert-Paaren, die nach dem `?` in einer URL folgen und durch `&`-Zeichen getrennt sind.

Zum Beispiel sind in der URL:

```

* **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.
    * Aber es bietet Ihnen die Werkzeuge, um einfache Webanwendungen zu erstellen, mit Routing basierend auf Pfaden, usw.

obersten Ebene des Moduls/der Datei machen, aber das würde auch bedeuten, dass **das Modell geladen wird**, selbst wenn Sie nur einen einfachen automatisierten Test ausführen, dann wäre dieser Test **langsam**, weil er warten müsste, bis das Modell geladen ist, bevor er einen davon unabhängigen Teil des Codes ausführen könnte.

Das wollen wir besser machen: Laden wir das Modell, bevor die Requests bearbeitet werden, aber unmittelbar bevor die Anwendung beginnt, Requests zu empfangen, und nicht,...

* Diese Schemas werden Teil des generierten OpenAPI-Schemas und werden von den <abbr title="User Interfaces – Benutzeroberflächen">UIs</abbr> der automatischen Dokumentation genutzt.

## Automatische Dokumentation { #automatic-docs }

Die JSON-Schemas Ihrer Modelle werden Teil Ihres OpenAPI-generierten Schemas und in der interaktiven API-Dokumentation angezeigt:

Der normale (Standard-)Prozess ist wie folgt.

Eine `FastAPI`-Anwendung (Instanz) verfügt über eine `.openapi()`-Methode, von der erwartet wird, dass sie das OpenAPI-Schema zurückgibt.

Als Teil der Erstellung des Anwendungsobjekts wird eine *Pfadoperation* für `/openapi.json` (oder welcher Wert für den Parameter `openapi_url` gesetzt wurde) registriert.

Sie verfügt über eine *Pfadoperation*, die einen `Invoice`-Body empfängt, und einen Query-Parameter `callback_url`, der die URL für den Callback enthält.

Dieser Teil ist ziemlich normal, der größte Teil des Codes ist Ihnen wahrscheinlich bereits bekannt:

{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[7:11,34:51] *}

/// tip | Tipp