if i, ok := value.(BeforeUpdateInterface); ok {
					called = true
					db.AddError(i.BeforeUpdate(tx))
				}
			}

			return called
		})
	}
}

// Update update hook
func Update(config *Config) func(db *gorm.DB) {
	supportReturning := utils.Contains(config.UpdateClauses, "RETURNING")

	return func(db *gorm.DB) {
		if db.Error != nil {
			return
		}

////

//// tab | Python 3.8+

```Python hl_lines="34"
{!> ../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

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### Pydantics `update`-Parameter verwenden

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.

/// info

	// Check if we are in DCOS environment, return
	// deployment guide for update procedures.
	if IsDCOS() {
		return mesosDeploymentDoc
	}

	// Check if we are in kubernetes environment, return
	// deployment guide for update procedures.
	if IsKubernetes() {
		return kubernetesDeploymentDoc
	}

	// Check if we are docker environment, return docker update command
	if IsDocker() {
		// Construct release tag name.

これを使うことで、デフォルト値を省略して、設定された（リクエストで送られた）データのみを含む`dict`を生成することができます:

```Python hl_lines="34"
{!../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

### Pydanticの`update`パラメータ

ここで、`.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.copy(update=update_data)`のように:

```Python hl_lines="35"
{!../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

### 部分的更新のまとめ

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:

    // let computation complete
    letGetFinishSignal.countDown();
    getFinishedSignal.await();
    checkNothingLogged();

    // asMap view should have been updated
    assertEquals(2, cache.size());
    assertEquals(getKey + suffix, map.get(getKey));
    assertEquals(refreshKey + suffix, map.get(refreshKey));
  }

### kubectl rolling-update: < v1.4.0 client vs >=v1.4.0 cluster

Old version kubectl's rolling-update command is compatible with Kubernetes 1.4 and higher only if you specify a new replication controller name. You will need to update to kubectl 1.4 or higher to use the rolling update command against a 1.4 cluster if you want to keep the original name, or you'll have to do two rolling updates.

//// tab | 🐍 3️⃣.1️⃣0️⃣ & 🔛

```Python hl_lines="32"
{!> ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py!}
```

////

### ⚙️ Pydantic `update` 🔢

🔜, 👆 💪 ✍ 📁 ♻ 🏷 ⚙️ `.copy()`, & 🚶‍♀️ `update` 🔢 ⏮️ `dict` ⚗ 💽 ℹ.

💖 `stored_item_model.copy(update=update_data)`:

//// tab | 🐍 3️⃣.6️⃣ & 🔛

```Python hl_lines="35"
{!> ../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

////

```Python hl_lines="34"
{!> ../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

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### Использование параметра `update` в Pydantic

Теперь можно создать копию существующей модели, используя `.copy()`, и передать параметр `update` с `dict`, содержащим данные для обновления.

Например, `stored_item_model.copy(update=update_data)`:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="33"

然后再用它生成一个只含已设置（在请求中所发送）数据，且省略了默认值的 `dict`：

```Python hl_lines="34"
{!../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

### 使用 Pydantic 的 `update` 参数

接下来，用 `.copy()` 为已有模型创建调用 `update` 参数的副本，该参数为包含更新数据的 `dict`。

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

```Python hl_lines="35"
{!../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

### 更新部分数据小结

简而言之，更新部分数据应：

//// tab | Python 3.8+

```Python hl_lines="34"
{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

////

### Usando o parâmetro `update` do Pydantic

Agora, você pode criar uma cópia do modelo existente usando `.model_copy()`, e passar o parâmetro `update` com um `dict` contendo os dados para atualizar.

/// info | Informação