- login: DMantis
    avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/9536869?v=4
    url: https://github.com/DMantis
  - login: hard-coders
    avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/9651103?u=95db33927bbff1ed1c07efddeb97ac2ff33068ed&v=4
    url: https://github.com/hard-coders
  - login: supdann
    avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/9986994?u=9671810f4ae9504c063227fee34fd47567ff6954&v=4

* Bugfix: OpenAPI models may not get group-version-kind extension if kubernetes is vendored in another project (e.g. minikube). Kubectl 1.8 needs this extension to work with those projects. ([#53152](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/53152), [@mbohlool](https://github.com/mbohlool))

  url: https://github.com/alejsdev
- login: hard-coders
  count: 10
  avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/9651103?u=95db33927bbff1ed1c07efddeb97ac2ff33068ed&v=4
  url: https://github.com/hard-coders
- login: KaniKim
  count: 10
  avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/19832624?u=40f8f7f3f36d5f2365ba2ad0b40693e60958ce70&v=4

	// and on exported functions, and we use ast2 for translating
	// and reprinting.
	// In cgo mode, we ignore ast2 and just apply edits directly
	// the text behind ast1. In godefs mode we modify and print ast2.
	ast1 := parse(abspath, src, parser.SkipObjectResolution|parser.ParseComments)
	ast2 := parse(abspath, src, parser.SkipObjectResolution)

	f.Package = ast1.Name.Name

Erstellen Sie eine Variable `ALGORITHM` für den Algorithmus, der zum Signieren des JWT-Tokens verwendet wird, und setzen Sie sie auf `"HS256"`.

Erstellen Sie eine Variable für das Ablaufdatum des Tokens.

Definieren Sie ein Pydantic-Modell, das im Token-Endpunkt für die Response verwendet wird.

Erstellen Sie eine Hilfsfunktion, um einen neuen Zugriffstoken zu generieren.

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="6  12-14  28-30  78-86"

Und dann validieren wir diese Daten mit dem Pydantic-Modell (wobei wir die `ValidationError`-Exception abfangen), und wenn wir beim Lesen des JWT-Tokens oder beim Validieren der Daten mit Pydantic einen Fehler erhalten, lösen wir die zuvor erstellte `HTTPException` aus.

Dazu aktualisieren wir das Pydantic-Modell `TokenData` mit einem neuen Attribut `scopes`.

### Arbeitsspeicher pro Prozess

Wenn das Programm nun Dinge in den Arbeitsspeicher lädt, zum Beispiel ein Modell für maschinelles Lernen in einer Variablen oder den Inhalt einer großen Datei in einer Variablen, verbraucht das alles **einen Teil des Arbeitsspeichers (RAM – Random Access Memory)** des Servers.

///

### Das `Settings`-Objekt erstellen

Importieren Sie `BaseSettings` aus Pydantic und erstellen Sie eine Unterklasse, ganz ähnlich wie bei einem Pydantic-Modell.

Auf die gleiche Weise wie bei Pydantic-Modellen deklarieren Sie Klassenattribute mit Typannotationen und möglicherweise Defaultwerten.

 *       the expected <i>twofold</i> increase to all collision rates. Informally, the "information"
 *       in the hash code should be as evenly "spread out" through the hash code's bits as possible.
 *       The result is that, for example, when choosing a bucket in a hash table of size 2^8,
 *       <i>any</i> eight bits could be consistently used.

 *       the expected <i>twofold</i> increase to all collision rates. Informally, the "information"
 *       in the hash code should be as evenly "spread out" through the hash code's bits as possible.
 *       The result is that, for example, when choosing a bucket in a hash table of size 2^8,
 *       <i>any</i> eight bits could be consistently used.