* `Decimal`:
    * Встроенный в Python `Decimal`.
    * В запросах и ответах обрабатывается так же, как и `float`.
* Вы можете проверить все допустимые типы данных pydantic здесь: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Типы данных Pydantic</a>.

## Пример

Вот пример *операции пути* с параметрами, который демонстрирует некоторые из вышеперечисленных типов.

            }

            final byte[] type1 = new byte[size];
            int pos = 0;

            System.arraycopy(NTLMSSP_SIGNATURE, 0, type1, 0, NTLMSSP_SIGNATURE.length);
            pos += NTLMSSP_SIGNATURE.length;

            writeULong(type1, pos, NTLMSSP_TYPE1);
            pos += 4;

            writeULong(type1, pos, flags);
            pos += 4;

#endif  // SWIG

// TF_Bool is the C API typedef for unsigned char, while TF_BOOL is
// the datatype for boolean tensors.
#ifndef TF_Bool
#define TF_Bool unsigned char
#endif  // TF_Bool

// Macro used to calculate struct size for maintaining ABI stability across
// different struct implementations.
#ifndef TF_OFFSET_OF_END
#define TF_OFFSET_OF_END(TYPE, MEMBER) \
  (offsetof(TYPE, MEMBER) + sizeof(((TYPE *)0)->MEMBER))

    * 🏗 🔗 🔜 ✔ 👈 ⚫️ `str` ⏮️ `binary` "📁".
* `Decimal`:
    * 🐩 🐍 `Decimal`.
    * 📨 & 📨, 🍵 🎏 `float`.
* 👆 💪 ✅ 🌐 ☑ Pydantic 📊 🆎 📥: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic 📊 🆎</a>.

## 🖼

📥 🖼 *➡ 🛠️* ⏮️ 🔢 ⚙️ 🔛 🆎.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py hl[1,3,12:16] *}

* `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] *}

    * 생성된 스키마는 이것이 `binary` "형식"의 `str`임을 명시합니다.
* `Decimal`:
    * 표준 파이썬의 `Decimal`.
    * 요청과 응답에서 `float`와 동일하게 다뤄집니다.
* 여기에서 모든 유효한 pydantic 데이터 자료형을 확인할 수 있습니다: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic 데이터 자료형</a>.

## 예시

위의 몇몇 자료형을 매개변수로 사용하는 *경로 작동* 예시입니다.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

For example, mpz_t is defined in <gmp.h> as:

	typedef unsigned long int mp_limb_t;

	typedef struct
	{
		int _mp_alloc;
		int _mp_size;
		mp_limb_t *_mp_d;
	} __mpz_struct;

	typedef __mpz_struct mpz_t[1];

Cgo generates:

	type _C_int int32
	type _C_mp_limb_t uint64
	type _C___mpz_struct struct {
		_mp_alloc _C_int;
		_mp_size _C_int;
		_mp_d *_C_mp_limb_t;
	}

import okhttp3.dnsoverhttps.DnsRecordCodec.TYPE_A
import okhttp3.dnsoverhttps.DnsRecordCodec.TYPE_AAAA
import okhttp3.dnsoverhttps.DnsRecordCodec.decodeAnswers
import okio.ByteString.Companion.decodeHex
import org.junit.jupiter.api.Test

class DnsRecordCodecTest {
  @Test
  fun testGoogleDotComEncoding() {
    val encoded = encodeQuery("google.com", TYPE_A)

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.

* `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

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