Bu, kodu sürekli olarak değiştirdiğiniz, hata alıp hata giderdiğiniz, geliştirme sunucusunu durdurup yeniden başlattığınız vb. **geliştirme** aşamalarının tam tersidir.

## Deployment Stratejileri

Bu şekilde, kod tekrarını mümkün olduğunca azaltmak, her yerde <abbr title="Otomatik Tamamlama: auto-complete, autocompletion, IntelliSense">otomatik tamamlama</abbr>, tip ve hata kontrollerine sahip olmak için en iyi yolları bulabildim.

Hepsi, tüm geliştiriciler için en iyi geliştirme deneyimini sağlayacak şekilde.

## Gereksinimler

## Daha fazla motivasyon

Bu fonksiyon, zaten tür belirteçlerine sahip:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial003.py hl[1] *}


Editör değişkenlerin tiplerini bildiğinden, yalnızca otomatik tamamlama değil, hata kontrolleri de sağlar:

<img src="/img/python-types/image04.png">

Artık `age` değişkenini `str(age)` olarak kullanmanız gerektiğini biliyorsunuz:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial004.py hl[2] *}

Eğer tarayıcınızda şu bağlantıyı:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```

...`needy` parametresini eklemeden açarsanız şuna benzer bir hata ile karşılaşırsınız:

```JSON
{
  "detail": [
    {
      "type": "missing",
      "loc": [
        "query",
        "needy"
      ],
      "msg": "Field required",
      "input": null

# Extra Data Types { #extra-data-types }

Up to now, you have been using common data types, like:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

But you can also use more complex data types.

And you will still have the same features as seen up to now:

* Great editor support.
* Data conversion from incoming requests.
* Data conversion for response data.
* Data validation.
* Automatic annotation and documentation.

    * In Requests und Responses wird es wie ein `float` behandelt.
* Sie können alle gültigen Pydantic-Datentypen hier überprüfen: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic data types</a>.

## Beispiel

Hier ist ein Beispiel für eine *Pfadoperation* mit Parametern, die einige der oben genannten Typen verwenden.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

# Tipos de Datos Extra

Hasta ahora, has estado usando tipos de datos comunes, como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.
* Anotación y documentación automática.

}

// DataUsageInfo represents data usage stats of the underlying Object API
type DataUsageInfo struct {
	TotalCapacity     uint64 `json:"capacity,omitempty"`
	TotalUsedCapacity uint64 `json:"usedCapacity,omitempty"`
	TotalFreeCapacity uint64 `json:"freeCapacity,omitempty"`

	// LastUpdate is the timestamp of when the data usage info was last updated.
	// This does not indicate a full scan.

* `Decimal`:
    * Pythonの標準的な`Decimal`です。
    * リクエストやレスポンスでは`float`と同じように扱います。

* Pydanticの全ての有効な型はこちらで確認できます: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic data types</a>。
## 例

ここでは、上記の型のいくつかを使用したパラメータを持つ*path operation*の例を示します。

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py hl[1,2,12:16] *}

関数内のパラメータは自然なデータ型を持っていることに注意してください。そして、以下のように通常の日付操作を行うことができます:

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py hl[1,3,12:16] *}

Note que os parâmetros dentro da função tem seu tipo de dados natural, e você pode, por exemplo, realizar manipulações normais de data, como: