* Scheduling conformance tests related to daemonsets should set the annotation that relaxes node selection restrictions, if any are set. This ensures conformance tests can run on a wider array of clusters. ([#68793](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/68793), [@aveshagarwal](https://github.com/aveshagarwal))

### Vorab-Modifikation der OpenAPI-Spezifikation für den Client-Generator

Der generierte Code enthält immer noch etwas **verdoppelte Information**.

Wir wissen bereits, dass diese Methode mit den **Items** zusammenhängt, da sich dieses Wort in `ItemsService` befindet (vom Tag übernommen), aber wir haben auch immer noch den Tagnamen im Methodennamen vorangestellt. 😕

    Dieses Beispiel ist jedoch immer noch gültig und zeigt, wie mit den internen Komponenten interagiert wird.

Wir können denselben Ansatz auch verwenden, um in einem Exceptionhandler auf den Requestbody zuzugreifen.

Die darunter liegende Funktion wird also für jede Argumentkombination einmal ausgeführt. Und dann werden die von jeder dieser Argumentkombinationen zurückgegebenen Werte immer wieder verwendet, wenn die Funktion mit genau derselben Argumentkombination aufgerufen wird.

Wenn Sie beispielsweise eine Funktion haben:

```Python
@lru_cache
def say_hi(name: str, salutation: str = "Ms."):

    },
    "importance": 5
}
```

Wiederum wird es die Daten konvertieren, validieren, dokumentieren, usw.

## Mehrere Body-Parameter und Query-Parameter

Natürlich können Sie auch, wann immer Sie das brauchen, weitere Query-Parameter hinzufügen, zusätzlich zu den Body-Parametern.

<img src="/img/tutorial/security/image11.png">

## JWT-Token mit Scopes

Ändern Sie nun die Token-*Pfadoperation*, um die angeforderten Scopes zurückzugeben.

Wir verwenden immer noch dasselbe `OAuth2PasswordRequestForm`. Es enthält eine Eigenschaft `scopes` mit einer `list`e von `str`s für jeden Scope, den es im Request erhalten hat.

Und wir geben die Scopes als Teil des JWT-Tokens zurück.

## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Typannotationen kombinieren, um verschachtelte Datenstrukturen zu erstellen.

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben.

Tout le framework **FastAPI** a été conçu avec cela en tête. L'autocomplétion fonctionne partout.

Vous devrez rarement revenir à la documentation.

Voici comment votre éditeur peut vous aider:

* dans <a href="https://code.visualstudio.com/" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>:

![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png)

Wie dem auch sei, in jedem der oben genannten Fälle wird FastAPI immer noch asynchron arbeiten und extrem schnell sein.

Wenn Sie jedoch den oben genannten Schritten folgen, können einige Performance-Optimierungen vorgenommen werden.

## Technische Details

Ein **Request**body sind Daten, die vom Client zu Ihrer API gesendet werden. Ein **Response**body (Deutsch: Antwortkörper) sind Daten, die Ihre API zum Client sendet.

Ihre API sendet fast immer einen **Response**body. Aber Clients senden nicht unbedingt immer **Request**bodys (sondern nur Metadaten).