On Windows, [Current] can now be used in Windows Nano Server.
The implementation has been updated to avoid using functions

# Body – Felder

So wie Sie zusätzliche Validation und Metadaten in Parametern der **Pfadoperation-Funktion** mittels `Query`, `Path` und `Body` deklarieren, können Sie auch innerhalb von Pydantic-Modellen zusätzliche Validation und Metadaten deklarieren, mittels Pydantics `Field`.

## `Field` importieren

Importieren Sie es zuerst:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="4"
{!> ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py!}
```

The new [T.Context] and [B.Context] methods return a context that's canceled

Sie können den Typ eines Pfad-Parameters in der Argumentliste der Funktion deklarieren, mit Standard-Python-Typannotationen:

```Python hl_lines="7"
{!../../docs_src/path_params/tutorial002.py!}
```

In diesem Fall wird `item_id` als `int` deklariert, also als Ganzzahl.

/// check

Dadurch erhalten Sie Editor-Unterstützung innerhalb Ihrer Funktion, mit Fehlerprüfungen, Codevervollständigung, usw.

///

///

## Motivations

Prenons un exemple simple :

{*../../docs_src/python_types/tutorial001.py*}

Exécuter ce programe affiche :

```
John Doe
```

La fonction :

* Prend un `first_name` et un `last_name`.
* Convertit la première lettre de chaque paramètre en majuscules grâce à `title()`.
* Concatène les résultats avec un espace entre les deux.

Der Abschnitt mit:

{% raw %}

```jinja
<a href="{{ url_for('read_item', id=id) }}">
```

{% endraw %}

... generiert also einen Link zu derselben URL, welche von der *Pfadoperation-Funktion* `read_item(id=id)` gehandhabt werden würde.

### Contextual Logging in Alpha

Kubernetes 1.24 has introduced [contextual logging](https://github.com/kubernetes/enhancements/issues/3077)
that enables the caller of a function to control all aspects of logging (output formatting, verbosity, additional values and names).

### Avoiding Collisions in IP allocation to Services

Kubernetes 1.24 introduced a new opt-in feature that allows you to

In diesem Fall ist dieses `__call__` das, was **FastAPI** verwendet, um nach zusätzlichen Parametern und Unterabhängigkeiten zu suchen, und das ist es auch, was später aufgerufen wird, um einen Wert an den Parameter in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zu übergeben.

## Die Instanz parametrisieren

Und jetzt können wir `__init__` verwenden, um die Parameter der Instanz zu deklarieren, die wir zum `Parametrisieren` der Abhängigkeit verwenden können:

The [strings] package adds several functions that work with iterators:
- [Lines] returns an iterator over
  the newline-terminated lines in the string s.
- [SplitSeq] returns an iterator over
  all substrings of s separated by sep.
- [SplitAfterSeq] returns an iterator
  over substrings of s split after each instance of sep.
- [FieldsSeq] returns an iterator over
  substrings of s split around runs of whitespace characters,
  as defined by unicode.IsSpace.

    * Wenn die Daten ungültig sind, einen klar lesbaren Fehler zurückgeben, der anzeigt, wo und was die inkorrekten Daten waren.
* Ihnen die erhaltenen Daten im Parameter `item` übergeben.
    * Da Sie diesen in der Funktion als vom Typ `Item` deklariert haben, erhalten Sie die ganze Editor-Unterstützung (Autovervollständigung, usw.) für alle Attribute und deren Typen.