from typing import Annotated

from fastapi import Body, FastAPI
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,
    item: Annotated[
        Item,
        Body(
            openapi_examples={

    padding-right: 8px;
  }

  .daterangepicker .ranges, .daterangepicker .drp-calendar {
    float: left;
  }
}

@media (min-width: 730px) {
  .daterangepicker .ranges {
    width: auto;
  }

  .daterangepicker .ranges {
    float: left;
  }

  .daterangepicker.rtl .ranges {
    float: right;
  }

  .daterangepicker .drp-calendar.left {
    clear: none !important;
  }

    @Override
    protected String getQueryClassName() {
        return PhraseQuery.class.getSimpleName();
    }

    @Override
    public QueryBuilder execute(final QueryContext context, final Query query, final float boost) {
        if (query instanceof final PhraseQuery phraseQuery) {
            if (logger.isDebugEnabled()) {
                logger.debug("PhraseQuery: query={}, boost={}", query, boost);
            }

      } else {
        EXPECT_EQ(dltensor_out->strides[i],
                  dltensor_out->shape[i + 1] * dltensor_out->strides[i + 1]);
      }
    }
  }
  const float* data_in = static_cast<const float*>(dltensor_in->data);
  const float* data_out = static_cast<const float*>(dltensor_out->data);
  for (size_t j = 0; j < num_elements; ++j) {
    EXPECT_EQ(data_out[j], data_in[j]);
  }

  TFE_CallDLManagedTensorDeleter(dlm_out);

interface FlowControlListener {
  /**
   * Notification that the receiving stream flow control window has changed.
   * [WindowCounter] generally carries the client view of total and acked bytes.
   */
  fun receivingStreamWindowChanged(
    streamId: Int,
    windowCounter: WindowCounter,
    bufferSize: Long,
  )

  /**
   * Notification that the receiving connection flow control window has changed.

# Types de données supplémentaires { #extra-data-types }

Jusqu'à présent, vous avez utilisé des types de données courants, comme :

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

Mais vous pouvez aussi utiliser des types de données plus complexes.

Et vous bénéficierez toujours des mêmes fonctionnalités que jusqu'à présent :

* Excellente prise en charge dans l'éditeur.
* Conversion des données à partir des requêtes entrantes.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


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


app = FastAPI()


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item):

# 추가 데이터 자료형 { #extra-data-types }

지금까지 일반적인 데이터 자료형을 사용했습니다. 예를 들면 다음과 같습니다:

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

하지만 더 복잡한 데이터 자료형 또한 사용할 수 있습니다.

그리고 지금까지와 같은 기능들을 여전히 사용할 수 있습니다.

* 훌륭한 편집기 지원.
* 들어오는 요청의 데이터 변환.
* 응답 데이터의 데이터 변환.
* 데이터 검증.
* 자동 어노테이션과 문서화.

## 다른 데이터 자료형 { #other-data-types }

아래의 추가적인 데이터 자료형을 사용할 수 있습니다:

* `UUID`:
    * 표준 "범용 고유 식별자"로, 많은 데이터베이스와 시스템에서 ID로 사용됩니다.

from fastapi import FastAPI, status
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/", status_code=status.HTTP_201_CREATED)
async def create_item(item: Item) -> Item:

        ],
        "parallelizationMethod": {
          "name": "TestDistribution"
        }
      },
      {
        "subprojects": [
          "base-services",
          "build-cache",
          "flow-services",
          "input-tracking",
          "internal-integ-testing",
          "model-core",
          "persistent-cache",
          "process-memory-services",
          "scala",
          "snapshots",