- The `kubeadm upgrade node config` and `kubeadm upgrade node experimental-control-plane` commands are deprecated in favor of `kubeadm upgrade node`, and will be removed in a future release. ([#78408](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/78408), [@fabriziopandini](https://github.com/fabriziopandini))

### Internal Storage Layer
* **[stable]** The internal storage layer for kubernetes cluster state has been updated to use etcd v3 by default. Existing clusters will have to plan for a data migration window. ([docs](https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/upgrade-1-6/))([kubernetes/features#44](https://github.com/kubernetes/enhancements/issues/44))

### kubeadm

// https://www.iana.org/domains/root/db/pizza.html
pizza

// place : Binky Moon, LLC
// https://www.iana.org/domains/root/db/place.html
place

// play : Charleston Road Registry Inc.
// https://www.iana.org/domains/root/db/play.html
play

// playstation : Sony Interactive Entertainment Inc.
// https://www.iana.org/domains/root/db/playstation.html
playstation

// plumbing : Binky Moon, LLC

forwarded to kubelet static pods to control pull policy for etcd and control plane images. This option allows for precise image pull policy specification for master nodes and thus for more tight control over images. It is useful in CI environments and in environments, where the user has total control over master VM templates (thus, the master VM templates can be preloaded with the required Docker images for the control plane services). ([#58960](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/58960),...

## Pydantic Model ile Header Parametreleri { #header-parameters-with-a-pydantic-model }

İhtiyacınız olan **header parametreleri**ni bir **Pydantic model** içinde tanımlayın, ardından parametreyi `Header` olarak belirtin:

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

**FastAPI**, request içindeki **headers** bölümünden **her alan** için veriyi **çıkarır** ve size tanımladığınız Pydantic model örneğini verir.

## Tip parametresi olan list alanları { #list-fields-with-type-parameter }

Ancak Python’da, iç tipleri olan list’leri (ya da "type parameter" içeren tipleri) tanımlamanın belirli bir yolu vardır:

### Tip parametresiyle bir `list` tanımlayın { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

Bunun nasıl çalıştığına ve gerekirse nasıl değiştirebileceğinize bir bakalım.

## Input ve Output için Pydantic Modelleri { #pydantic-models-for-input-and-output }

Default değerleri olan bir Pydantic modeliniz olduğunu varsayalım; örneğin şöyle:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Input için Model { #model-for-input }

* Ardından bunu yaptığınızı belirten bir **yorum** yazın; böylece gerçekten kontrol ettiğinizi anlarım.

/// info | Bilgi

Ne yazık ki sadece birkaç onayı olan PR'lara körü körüne güvenemem.

Defalarca, 3, 5 veya daha fazla onayı olan PR'lar oldu; muhtemelen açıklaması çekici olduğu için onay aldılar. Ama PR'lara baktığımda aslında bozuk olduklarını, bug içerdiğini veya iddia ettikleri problemi çözmediklerini gördüm. 😅

| `terms_of_service` | `str` | API'nin Kullanım Koşulları (Terms of Service) için bir URL. Verilirse, URL formatında olmalıdır. |

Açıklamalar genelde uzun olur ve birden fazla satıra yayılır; bu yüzden *path operation* açıklamasını, fonksiyonun içinde <dfn title="dokümantasyon için kullanılan, fonksiyon içinde ilk ifade olarak yer alan (herhangi bir değişkene atanmayan) çok satırlı string">docstring</dfn> olarak tanımlayabilirsiniz; **FastAPI** de onu buradan okur.