import types
from enum import Enum
from typing import Any, Callable, Optional, TypeVar, Union

from pydantic import BaseModel

DecoratedCallable = TypeVar("DecoratedCallable", bound=Callable[..., Any])
UnionType = getattr(types, "UnionType", Union)
ModelNameMap = dict[Union[type[BaseModel], type[Enum]], str]
IncEx = Union[set[int], set[str], dict[int, Any], dict[str, Any]]

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:

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:

These types that have internal types are called "**generic**" types. And it's possible to declare them, even with their internal types.

To declare those types and the internal types, you can use the standard Python module `typing`. It exists specifically to support these type hints.

#### Newer versions of Python { #newer-versions-of-python }

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

Aber leider erhalten Sie nichts Nützliches:

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

### Typen hinzufügen { #add-types }

Lassen Sie uns eine einzelne Zeile aus der vorherigen Version ändern.

Wir ändern den folgenden Teil, die Parameter der Funktion, von:

```Python
    first_name, last_name
```

* `Decimal`:
    * `Decimal` estándar de Python.
    * En requests y responses, manejado igual que un `float`.
* Puedes revisar todos los tipos de datos válidos de Pydantic aquí: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de datos de Pydantic</a>.

## Ejemplo { #example }

Aquí tienes un ejemplo de una *path operation* con parámetros usando algunos de los tipos anteriores.

flask >=1.1.2,<4.0.0
strawberry-graphql >=0.200.0,< 1.0.0
anyio[trio] >=3.2.1,<5.0.0
PyJWT==2.9.0
pyyaml >=5.3.1,<7.0.0
pwdlib[argon2] >=0.2.1
inline-snapshot>=0.21.1
pytest-codspeed==4.2.0
# types
types-ujson ==5.10.0.20240515

# Copy from Pydantic v2, compatible with v1
if sys.version_info < (3, 10):
    WithArgsTypes: tuple[Any, ...] = (typing._GenericAlias, types.GenericAlias)  # type: ignore[attr-defined]
else:
    WithArgsTypes: tuple[Any, ...] = (
        typing._GenericAlias,  # type: ignore[attr-defined]
        types.GenericAlias,
        types.UnionType,
    )  # pyright: ignore[reportAttributeAccessIssue]

* Data conversion
* Data validation
* Automatic documentation

## Special types and validation { #special-types-and-validation }

Apart from normal singular types like `str`, `int`, `float`, etc. you can use more complex singular types that inherit from `str`.