@CanIgnoreReturnValue
  PrimitiveSink putInt(int i);

  /** Puts a long into this sink. */
  @CanIgnoreReturnValue
  PrimitiveSink putLong(long l);

  /** Puts a float into this sink. */
  @CanIgnoreReturnValue
  PrimitiveSink putFloat(float f);

  /** Puts a double into this sink. */
  @CanIgnoreReturnValue
  PrimitiveSink putDouble(double d);

  /** Puts a boolean into this sink. */
  @CanIgnoreReturnValue

from pydantic.v1 import BaseModel


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

  @Override
  public long longValue() {
    return (long) get();
  }

  /**
   * Returns the value of this {@code AtomicDouble} as a {@code float} after a narrowing primitive
   * conversion.
   */
  @Override
  public float floatValue() {
    return (float) get();
  }

  /** Returns the value of this {@code AtomicDouble} as a {@code double}. */
  @Override
  public double doubleValue() {

* Конвертацію даних
* Валідацію даних
* Автоматичну документацію

## Спеціальні типи та валідація { #special-types-and-validation }

Окрім звичайних типів, таких як `str`, `int`, `float`, та ін. ви можете використовувати складніші типи, які наслідують `str`.

def get_items(item_a: str, item_b: int, item_c: float, item_d: bool, item_e: bytes):

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/keyword-weights/", response_model=dict[str, float])
async def read_keyword_weights():

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI(strict_content_type=False)


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float


@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):

      "suggestWord": {
        "type": "keyword"
      },
      "reading": {
        "type": "keyword"
      },
      "permissions": {
        "type": "keyword"
      },
      "boost": {
        "type": "float"
      },
      "createdBy": {
        "type": "keyword"
      },
      "createdTime": {
        "type": "long"
      },
      "updatedBy": {
        "type": "keyword"
      },
      "updatedTime": {

     * @throws InvalidQueryException if the query is not a FuzzyQuery
     */
    @Override
    public QueryBuilder execute(final QueryContext context, final Query query, final float boost) {
        if (query instanceof final FuzzyQuery fuzzyQuery) {
            if (logger.isDebugEnabled()) {
                logger.debug("FuzzyQuery: query={}, boost={}", query, boost);
            }

    add(primToWrap, wrapToPrim, byte.class, Byte.class);
    add(primToWrap, wrapToPrim, char.class, Character.class);
    add(primToWrap, wrapToPrim, double.class, Double.class);
    add(primToWrap, wrapToPrim, float.class, Float.class);
    add(primToWrap, wrapToPrim, int.class, Integer.class);
    add(primToWrap, wrapToPrim, long.class, Long.class);
    add(primToWrap, wrapToPrim, short.class, Short.class);