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

LT",nextDay:"[Sini l\u025br\u025b] LT",nextWeek:"dddd [don l\u025br\u025b] LT",lastDay:"[Kunu l\u025br\u025b] LT",lastWeek:"dddd [t\u025bm\u025bnen l\u025br\u025b] LT",sameElse:"L"},relativeTime:{future:"%s k\u0254n\u0254",past:"a b\u025b %s b\u0254",s:"sanga dama dama",ss:"sekondi %d",m:"miniti kelen",mm:"miniti %d",h:"l\u025br\u025b kelen",hh:"l\u025br\u025b %d",d:"tile kelen",dd:"tile %d",M:"kalo kelen",MM:"kalo %d",y:"san kelen",yy:"san %d"},week:{dow:1,doy:4}});var fs={1:"\u09e7",2:"\u09e8",3:"\u09e9",4:"...

)

// 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 := time.Duration(r.Float64() * float64(scannerCycle.Load()))
			if duration < time.Second {

		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

* **FastAPI**:
    * Starlette'in Uvicorn'u kullandığı ve ondan daha hızlı olamayacağı gibi, **FastAPI**'da Starlette'i kullanır, dolayısıyla ondan daha hızlı olamaz.

    * 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.

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="1  3  12-16"

/// check | "**FastAPI**'a nasıl ilham oldu?"

Model özelliklerinin "standart" değerlerini kullanarak veri tipleri için ekstra veri doğrulama koşulları tanımlamalı. Bu editör desteğini geliştiriyor ve daha önceden Pydantic'te yoktu.

`name="static"` ifadesi, alt uygulamanın **FastAPI** tarafından kullanılacak ismini belirtir.

Bu parametrelerin hepsi "`static`"den farklı olabilir, bunları kendi uygulamanızın ihtiyaçlarına göre belirleyebilirsiniz.

## Daha Fazla Bilgi

}

// 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。

```Python hl_lines="1 2 12-16"
{!../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py!}
```