////

//// tab | Python 3.8+

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

////

### 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.

			return updatedAt, err
		}
		if err := store.deleteGroupInfo(ctx, group); err != nil && err != errNoSuchGroup {
			return updatedAt, err
		}

		// Delete from server memory
		delete(cache.iamGroupsMap, group)
		cache.iamGroupPolicyMap.Delete(group)
		cache.updatedAt = time.Now()
		return cache.updatedAt, nil
	}

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:

// NewFromFunc allocates a new cached value instance and initializes it with an
// update function, making it ready for use.
func NewFromFunc[T any](ttl time.Duration, opts Opts, update func(ctx context.Context) (T, error)) *Cache[T] {
	return &Cache[T]{
		ttl:      ttl,
		updateFn: update,
		opts:     opts,
	}
}

// InitOnce initializes the cache with a TTL and an update function. It is
// guaranteed to be called only once.

//// 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!}
```

////

### 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：

  }

  /**
   * Atomically updates the element at index {@code i} with the results of applying the given
   * function to the current and given values.
   *
   * @param i the index to update
   * @param x the update value
   * @param accumulatorFunction the accumulator function
   * @return the updated value
   * @since 31.1
   */
  @CanIgnoreReturnValue

//// 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