- Kube-apiserver: openapi schemas published for custom resources now reference standard ListMeta schema definitions ([#92546](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/92546), [@liggitt](https://github.com/liggitt)) [SIG API Machinery]

{
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "$id": "https://github.com/elastic/elasticsearch/tree/master/docs/changelog",
  "$ref": "#/definitions/Changelog",
  "definitions": {
    "Changelog": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "pr": {
          "type": "integer"
        },
        "issues": {
          "type": "array",
          "items": {
            "type": "integer"
          }
        },

## Changelog since v1.22.2

## Changes by Kind

### API Change

- Kube-apiserver: Fixes handling of CRD schemas containing literal null values in enums (#104988, @liggitt) [SIG API Machinery, Apps and Network]

### Feature

작동 방식은, 각 route를 처리하는 함수의 docstring 안에 YAML 형식으로 schema 정의를 작성하고,

그로부터 OpenAPI schema를 생성합니다.

Flask, Starlette, Responder 등에서 이런 방식으로 동작합니다.

하지만 다시, Python 문자열 내부(큰 YAML)에서 micro-syntax를 다루어야 한다는 문제가 있습니다.

에디터가 이를 크게 도와주지 못합니다. 또한 파라미터나 Marshmallow schema를 수정해놓고 YAML docstring도 같이 수정하는 것을 잊어버리면, 생성된 schema는 오래된 상태가 됩니다.

/// info | 정보

APISpec은 Marshmallow와 같은 개발자들이 만들었습니다.

- Fix performance issue when creating large objects using SSA with fully unspecified schemas (preserveUnknownFields). ([#111915](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/111915), [@aojea](https://github.com/aojea)) [SIG API Machinery, Architecture, Auth, CLI, Cloud Provider, Cluster Lifecycle, Instrumentation, Storage and Testing]

그럼에도 불구하고, 요청 바디에 대해 기대하는 스키마를 선언할 수 있습니다.

### 사용자 정의 OpenAPI 콘텐츠 타입 { #custom-openapi-content-type }

같은 트릭을 사용하면, Pydantic 모델을 이용해 JSON Schema를 정의하고 이를 *경로 처리*의 사용자 정의 OpenAPI 스키마 섹션에 포함시킬 수 있습니다.

요청의 데이터 타입이 JSON이 아니더라도 이렇게 할 수 있습니다.

예를 들어 이 애플리케이션에서는 Pydantic 모델에서 JSON Schema를 추출하는 FastAPI의 통합 기능도, JSON에 대한 자동 검증도 사용하지 않습니다. 실제로 요청 콘텐츠 타입을 JSON이 아니라 YAML로 선언합니다:

        * In responses, the `set` will be converted to a `list`.
        * The generated schema will specify that the `set` values are unique (using JSON Schema's `uniqueItems`).
* `bytes`:
    * Standard Python `bytes`.
    * In requests and responses will be treated as `str`.
    * The generated schema will specify that it's a `str` with `binary` "format".
* `Decimal`:
    * Standard Python `Decimal`.

* [**JSON Schema**](https://json-schema.org/)를 사용한 자동 데이터 모델 문서화(OpenAPI 자체가 JSON Schema를 기반으로 하기 때문입니다).
* 단순히 떠올려서 덧붙인 레이어가 아니라, 세심한 검토를 거친 뒤 이러한 표준을 중심으로 설계되었습니다.
* 이는 또한 다양한 언어로 자동 **클라이언트 코드 생성**을 사용할 수 있게 해줍니다.

### 문서 자동화 { #automatic-docs }

			cacheStore.Store(embeddedCacheKey, true)
			if field.EmbeddedSchema, err = getOrParse(fieldValue.Interface(), cacheStore, embeddedNamer{Table: schema.Table, Namer: schema.namer}); err != nil {
				schema.err = err
			}

			for _, ef := range field.EmbeddedSchema.Fields {
				ef.Schema = schema
				ef.OwnerSchema = field.EmbeddedSchema
				ef.BindNames = append([]string{fieldStruct.Name}, ef.BindNames...)

모든 개발자에게 최고의 개발 경험을 제공하는 방식으로 말입니다.

## 필요조건 { #requirements }

여러 대안을 테스트한 후, 장점 때문에 [**Pydantic**](https://docs.pydantic.dev/)을 사용하기로 결정했습니다.

그 후, JSON Schema를 완전히 준수하도록 하고, 제약 조건 선언을 정의하는 다양한 방식을 지원하며, 여러 편집기에서의 테스트를 바탕으로 편집기 지원(타입 검사, 자동 완성)을 개선하기 위해 기여했습니다.

개발 과정에서, 또 다른 핵심 필요조건인 [**Starlette**](https://www.starlette.dev/)에도 기여했습니다.

## 개발 { #development }