from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float = 10.5


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The Bar fighters", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {
        "name": "Baz",
        "description": "There goes my baz",

from contextlib import asynccontextmanager

from fastapi import FastAPI


def fake_answer_to_everything_ml_model(x: float):
    return x * 42


ml_models = {}


@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    # Load the ML model
    ml_models["answer_to_everything"] = fake_answer_to_everything_ml_model
    yield
    # Clean up the ML models and release the resources
    ml_models.clear()

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None
    tags: set[str] = set()


@app.post("/items/", tags=["items"])
async def create_item(item: Item) -> Item:
    return item


@app.get("/items/", tags=["items"])
async def read_items():

      TF_AbstractTensorGetEagerTensor(result, status.get());
  ASSERT_EQ(TF_OK, TF_GetCode(status.get())) << TF_Message(status.get());
  TF_Tensor* result_tensor = TFE_TensorHandleResolve(result_t, status.get());
  float* result_value = static_cast<float*>(TF_TensorData(result_tensor));
  EXPECT_EQ(*result_value, 4.0);

  TF_DeleteTensor(result_tensor);
  TF_DeleteAbstractTensor(result);
  TF_DeleteOutputList(o);
  TF_DeleteExecutionContext(ctx);

from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str | None = None
    description: str | None = None
    price: float | None = None
    tax: float = 10.5
    tags: list[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},

from fastapi import FastAPI, Path
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(
    *,
    item_id: int = Path(title="The ID of the item to get", ge=0, le=1000),
    q: str | None = None,
    item: Item | None = None,
):

# 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`：

# 额外数据类型 { #extra-data-types }

到目前为止，您一直在使用常见的数据类型，如:

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

但是您也可以使用更复杂的数据类型。

您仍然会拥有现在已经看到的相同的特性:

* 很棒的编辑器支持。
* 传入请求的数据转换。
* 响应数据转换。
* 数据验证。
* 自动注解和文档。

## 其他数据类型 { #other-data-types }

下面是一些你可以使用的其他数据类型:

* `UUID`:
    * 一种标准的 "通用唯一标识符" ，在许多数据库和系统中用作ID。
    * 在请求和响应中将以 `str` 表示。
* `datetime.datetime`:
    * 一个 Python `datetime.datetime`.

public class ElevateWord {

    /**
     * The elevate word.
     */
    protected final String elevateWord;

    /**
     * The boost value associated with the elevate word.
     */
    protected final float boost;

    /**
     * The list of readings associated with the elevate word.
     */
    protected final List<String> readings;

    /**
     * The list of fields associated with the elevate word.
     */

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None
    tags: set[str] = set()


@app.post("/items/", summary="Create an item")
async def create_item(item: Item) -> Item:
    """
    Create an item with all the information:

    - **name**: each item must have a name