"accessResultData": {
        "properties": {
          "transformerName": {
            "type": "keyword"
          },
          "encoding": {
            "type": "keyword"
          },
          "data": {
            "type": "binary"
          }
        }
      },
      "contentLength": {
        "type": "long"
      },
      "lastModified": {
        "type": "long"
      },
      "ruleId": {

)

// initDataScanner will start the scanner in the background.
func initDataScanner(ctx context.Context, objAPI ObjectLayer) {
	go func() {
		r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))
		// Run the data scanner in a loop
		for {
			runDataScanner(ctx, objAPI)
			duration := max(time.Duration(r.Float64()*float64(scannerCycle.Load())),
				// Make sure to sleep at least a second to avoid high CPU ticks.
				time.Second)

Klaus Post <******@****.***> 1756435188 +0200

Klaus Post <******@****.***> 1756435188 +0200

		hashPathCutSet = dataUsageRoot + string(filepath.Separator)
	}
}

// hashPath calculates a hash of the provided string.
func hashPath(data string) dataUsageHash {
	if data != dataUsageRoot {
		data = strings.Trim(data, hashPathCutSet)
	}
	return dataUsageHash(path.Clean(data))
}

//msgp:ignore dataUsageHashMap
type dataUsageHashMap map[string]struct{}

// DecodeMsg implements msgp.Decodable

    * 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] *}

# 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.

Taran Pelkey <******@****.***> 1743296162 -0400

* `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:

Sebastián Ramírez <******@****.***> 1731896744 +0100