在同樣的地方，你按 `Ctrl+Space` 嘗試自動完成，然後你會看到：

<img src="/img/python-types/image02.png">

有了這些，你可以往下捲動查看選項，直到找到一個「看起來眼熟」的：

<img src="/img/python-types/image03.png">

## 更多動機 { #more-motivation }

看這個函式，它已經有型別提示了：

{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}

因為編輯器知道變數的型別，你不只會得到自動完成，還會得到錯誤檢查：

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

現在你知道要修正它，把 `age` 用 `str(age)` 轉成字串：

在同样的位置，你用 `Ctrl+Space` 触发自动补全，就能看到：

<img src="/img/python-types/image02.png">

这样，你可以滚动查看选项，直到找到那个“看着眼熟”的：

<img src="/img/python-types/image03.png">

## 更多动机 { #more-motivation }

看这个已经带有类型提示的函数：

{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}

因为编辑器知道变量的类型，你不仅能得到补全，还能获得错误检查：

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

现在你知道需要修复它，用 `str(age)` 把 `age` 转成字符串：

<img src="/img/python-types/image02.png">

これであれば、あなたは「ベルを鳴らす」ものを見つけるまで、オプションを見てスクロールできます:

<img src="/img/python-types/image03.png">

## より強い動機 { #more-motivation }

この関数を見てください。すでに型ヒントを持っています:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}

エディタは変数の型を知っているので、補完だけでなく、エラーチェックをすることもできます:

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

Escribes el primer parámetro de la función, `first_name`, luego un punto (`.`) y luego presionas `Ctrl+Espacio` para activar el autocompletado.

Pero, tristemente, no obtienes nada útil:

<img src="/img/python-types/image01.png">

### Añadir tipos { #add-types }

Modifiquemos una sola línea de la versión anterior.

Cambiaremos exactamente este fragmento, los parámetros de la función, de:

```Python
    first_name, last_name
```

a:

Mas, infelizmente, você não obtém nada útil:

<img src="/img/python-types/image01.png">

### Adicionar tipos { #add-types }

Vamos modificar uma única linha da versão anterior.

Vamos mudar exatamente esse fragmento, os parâmetros da função, de:

```Python
    first_name, last_name
```

para:

    * 在请求和响应中被当作 `str` 处理。
    * 生成的模式将指定这个 `str` 是 `binary` "格式"。
* `Decimal`:
    * 标准的 Python `Decimal`。
    * 在请求和响应中被当做 `float` 一样处理。
* 您可以在这里检查所有有效的 Pydantic 数据类型: [Pydantic data types](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/)。

## 例子 { #example }

下面是一个*路径操作*的示例，其中的参数使用了上面的一些类型。

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

注意，函数内的参数有原生的数据类型，你可以，例如，执行正常的日期操作，如:

# 額外的資料型別 { #extra-data-types }

到目前為止，你一直在使用常見的資料型別，例如：

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

但你也可以使用更複雜的資料型別。

而且你仍然會擁有目前為止所見的同樣功能：

* 極佳的編輯器支援。
* 將傳入請求的資料轉換。
* 回應資料的轉換。
* 資料驗證。
* 自動產生註解與文件。

## 其他資料型別 { #other-data-types }

以下是你可以使用的一些其他資料型別：

* `UUID`：
    * 一種標準的「通用唯一識別碼 (Universally Unique Identifier)」，常見於許多資料庫與系統的 ID。
    * 在請求與回應中會以 `str` 表示。
* `datetime.datetime`：

# 추가 데이터 자료형 { #extra-data-types }

지금까지 일반적인 데이터 자료형을 사용했습니다. 예를 들면 다음과 같습니다:

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

하지만 더 복잡한 데이터 자료형 또한 사용할 수 있습니다.

그리고 지금까지와 같은 기능들을 여전히 사용할 수 있습니다.

* 훌륭한 편집기 지원.
* 들어오는 요청의 데이터 변환.
* 응답 데이터의 데이터 변환.
* 데이터 검증.
* 자동 어노테이션과 문서화.

## 다른 데이터 자료형 { #other-data-types }

아래의 추가적인 데이터 자료형을 사용할 수 있습니다:

* `UUID`:
    * 표준 "범용 고유 식별자"로, 많은 데이터베이스와 시스템에서 ID로 사용됩니다.

# 追加データ型 { #extra-data-types }

今まで、以下のような一般的なデータ型を使用してきました:

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

しかし、より複雑なデータ型を使用することもできます。

そして、今まで見てきたのと同じ機能を持つことになります:

* 素晴らしいエディタのサポート。
* 受信したリクエストからのデータ変換。
* レスポンスデータのデータ変換。
* データの検証。
* 自動注釈と文書化。

## 他のデータ型 { #other-data-types }

ここでは、使用できる追加のデータ型のいくつかを紹介します:

* `UUID`:
    * 多くのデータベースやシステムで共通のIDとして使用される、標準的な「ユニバーサルにユニークな識別子」です。
    * リクエストとレスポンスでは`str`として表現されます。

Вы вводите первый параметр функции, `first_name`, затем точку (`.`) и нажимаете `Ctrl+Space`, чтобы вызвать автозавершение.

Но, к сожалению, ничего полезного не находится:

<img src="/img/python-types/image01.png">

### Добавим типы { #add-types }

Давайте изменим одну строку из предыдущей версии.

Мы поменяем ровно этот фрагмент — параметры функции — с:

```Python
    first_name, last_name
```

на:

```Python