* - kubeadm now supports "ci/latest-1.8" or "ci-cross/latest-1.8" and similar labels. ([#49119](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/49119), [@kad](https://github.com/kad))

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

Это по-прежнему поддерживается благодаря **Pydantic**, так как в нём есть [встроенная поддержка `dataclasses`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel).

    assertFalse(registration.isExpired(60000));
    
    // Test sequence numbers
    long seq1 = registration.getNextSequenceNumber();
    long seq2 = registration.getNextSequenceNumber();
    assertEquals(seq1 + 1, seq2);
}

@Test
public void testWitnessNotification() {
    WitnessNotification notification = new WitnessNotification(

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

Cela fonctionne grâce à **Pydantic**, qui offre une [prise en charge interne des `dataclasses`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel).

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

Das ist dank **Pydantic** ebenfalls möglich, da es [„`dataclasses` intern unterstützt“](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel).

		return false
	}
	if cs.Valid() && !cs.Type.Trailing() {
		r.Body = hash.NewChecker(r.Body, cs.Type.Hasher(), cs.Raw, r.ContentLength)
	}
	return true
}

// http://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/UploadingObjects.html
const (
	// Maximum object size per PUT request is 5TB.
	// This is a divergence from S3 limit on purpose to support
	// use cases where users are going to upload large files

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

这仍然得益于 **Pydantic**，因为它对 [`dataclasses` 的内置支持](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel)。

因此，即便上面的代码没有显式使用 Pydantic，FastAPI 也会使用 Pydantic 将那些标准数据类转换为 Pydantic 风格的 dataclasses。

并且，它仍然支持以下功能：

* 数据验证
* 数据序列化
* 数据文档等

## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }

К счастью, Pydantic предоставляет отличную утилиту для работы с этими настройками, поступающими из переменных окружения, — [Pydantic: управление настройками](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/).

### Установка `pydantic-settings` { #install-pydantic-settings }

* `datetime.timedelta`:
    * Pythonの`datetime.timedelta`です。
    * リクエストとレスポンスでは合計秒数の`float`で表現されます。
    * Pydanticでは「ISO 8601 time diff encoding」として表現することも可能です。[詳細はドキュメントを参照してください](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers)。
* `frozenset`:
    * リクエストとレスポンスでは`set`と同じように扱われます:
        * リクエストでは、リストが読み込まれ、重複を排除して`set`に変換されます。
        * レスポンスでは`set`が`list`に変換されます。

    * Pydantic permet aussi de le représenter sous la forme d'un « encodage de différence de temps ISO 8601 », [voir la documentation pour plus d'informations](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers).
* `frozenset` :
    * Dans les requêtes et les réponses, traité de la même manière qu'un `set` :