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]]

# Introdução aos tipos Python { #python-types-intro }

O Python possui suporte para "dicas de tipo" ou "type hints" (também chamado de "anotações de tipo" ou "type annotations")

Esses **"type hints"** são uma sintaxe especial que permite declarar o <abbr title = "por exemplo: str, int, float, bool">tipo</abbr> de uma variável.

Ao declarar tipos para suas variáveis, editores e ferramentas podem oferecer um melhor suporte.

### Tipos simples { #simple-types }

Puedes declarar todos los tipos estándar de Python, no solo `str`.

Puedes usar, por ejemplo:

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py39.py hl[1] *}

### Tipos genéricos con parámetros de tipo { #generic-types-with-type-parameters }

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 }

### Einfache Typen { #simple-types }

Sie können alle Standard-Python-Typen deklarieren, nicht nur `str`.

Zum Beispiel diese:

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py39.py hl[1] *}

### Generische Typen mit Typ-Parametern { #generic-types-with-type-parameters }

### Простые типы { #simple-types }

Вы можете объявлять все стандартные типы Python, не только `str`.

Можно использовать, например:

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py39.py hl[1] *}

### Generic-типы с параметрами типов { #generic-types-with-type-parameters }

    * O `Decimal` padrão do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como um `float`.
* Você pode checar todos os tipos de dados válidos do Pydantic aqui: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de dados do Pydantic</a>.

## Exemplo { #example }

Aqui está um exemplo de *operação de rota* com parâmetros utilizando-se de alguns dos tipos acima.

* `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

This will make `tags` be a list, although it doesn't declare the type of the elements of the list.

## List fields with type parameter { #list-fields-with-type-parameter }

But Python has a specific way to declare lists with internal types, or "type parameters":

### Declare a `list` with a type parameter { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

To declare types that have type parameters (internal types), like `list`, `dict`, `tuple`,