- The `kubectl debug` is able to create ephemeral containers in pre-1.22 clusters with the `EphemeralContainers` feature enabled. Note that versions of kubectl prior to 1.22 are unable to create ephemeral containers in clusters version 1.22 and greater due to an API change. ([#103292](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/103292), [@verb](https://github.com/verb))...

        @Override
        public String getServletPath() {
            throw new UnsupportedOperationException();
        }

        @Override
        public jakarta.servlet.http.HttpSession getSession(boolean create) {
            throw new UnsupportedOperationException();
        }

        @Override
        public jakarta.servlet.http.HttpSession getSession() {
            throw new UnsupportedOperationException();

///

## Pydanticの `BaseModel` をインポート { #import-pydantics-basemodel }

まず、`pydantic` から `BaseModel` をインポートする必要があります:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## データモデルの作成 { #create-your-data-model }

次に、`BaseModel` を継承するクラスとしてデータモデルを宣言します。

すべての属性に標準のPython型を使用します:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

---> 100%
```

</div>

当你用以下方式安装 `all` 扩展时，它也会被一并安装：

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

### 创建 `Settings` 对象 { #create-the-settings-object }

从 Pydantic 导入 `BaseSettings` 并创建一个子类，这与创建 Pydantic 模型非常相似。

与 Pydantic 模型一样，用类型注解声明类属性，也可以指定默认值。

你可以使用与 Pydantic 模型相同的验证功能和工具，例如不同的数据类型，以及使用 `Field()` 进行附加验证。

		switch c := d.next(); c {
		case '\n':
			d.lineStart = d.pos
			d.lineNo++
			continue
		case ' ', '\t', '\r':
			continue
		default:
			return c
		}
	}
	return 0
}

// create syntax errors at current position, with optional context
func (d *Decoder) mkError(err DecoderError, context ...string) error {
	if len(context) > 0 {
		err.context = context[0]
	}
	err.atChar = d.cur()

     */
    @Override
    public boolean close() throws CIFSException {
        boolean inUse = false;

        // Cleanup first
        cleanup();
        log.debug("Closing pool");

        // Create a snapshot of connections to close
        List<SmbTransportImpl> toClose = new ArrayList<>(this.connections);
        toClose.addAll(this.nonPooledConnections);

        // Clear the collections (thread-safe operations)

これらすべてを、コードの繰り返しを最小限に抑えながら行います。

## 最初のステップ { #first-steps }

非常にシンプルな例を見てみましょう。あまりにもシンプルなので、今のところはあまり参考にならないでしょう。

しかし、この方法では **Dependency Injection** システムがどのように機能するかに焦点を当てることができます。

### 依存関係（「dependable」）の作成 { #create-a-dependency-or-dependable }

まずは依存関係に注目してみましょう。

以下のように、*path operation 関数*と同じパラメータを全て取ることができる関数にすぎません:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}

これだけです。

**２行**。

---> 100%
```

</div>

また、次のように `all` エクストラをインストールすると付属します:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

### `Settings` オブジェクトを作成 { #create-the-settings-object }

Pydantic から `BaseSettings` をインポートして、そのサブクラスを作成します。これは Pydantic モデルとほぼ同じです。

Pydantic モデルと同様に、型アノテーションと（必要なら）デフォルト値を持つクラス属性を宣言します。

`Field()` による追加バリデーションなど、Pydantic モデルで使えるのと同じバリデーション機能をすべて利用できます。

      status->status = TF_TensorToTensor(input_tensors[i], &input_tensor);
      if (!status->status.ok()) return;
      input_tensors_vector[i] = &input_tensor;
    }
  }

  // Create an inference context with dummy values, which will be updated later.
  InferenceContext c(TF_GRAPH_DEF_VERSION, node_def, op_reg_data->op_def,
                     std::vector<ShapeHandle>(num_inputs), input_tensors_vector,

patching themselves with an OwnerReference to a cluster-scoped resource. If the OwnerReference resource does not exist or is subsequently deleted, the given node object will be deleted via garbage collection. By default, node users are authorized for create and patch requests but not delete requests against their node object. Since the NodeRestriction admission controller does not prevent patching OwnerReferences, a compromised node could leverage this vulnerability to delete and then recreate its node...