};
    }

    public interface Filter {
        QueryBuilder execute(final QueryContext context, final Query query, final float boost, final FilterChain chain);
    }

    public interface FilterChain {
        QueryBuilder execute(final QueryContext context, final Query query, final float boost);
    }

from typing import Set, Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


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


@app.post(
    "/items/",
    response_model=Item,
    summary="Create an item",

app = FastAPI()


class Image(BaseModel):
    url: HttpUrl
    name: str


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Union[str, None] = None
    price: float
    tax: Union[float, None] = None
    tags: Set[str] = set()
    images: Union[List[Image], None] = None


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

from typing import Union

from fastapi import Body, FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Union[str, None] = None
    price: float
    tax: Union[float, None] = None


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(
    *,
    item_id: int,
    item: Item = Body(
        examples=[
            {
                "name": "Foo",

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


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


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


@app.get("/items/", tags=["items"])

        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [
                {
                    "loc": ["body", "price"],
                    "msg": "value is not a valid float",
                    "type": "type_error.float",
                }
            ]
        }
    )


def test_openapi_schema():
    response = client.get("/openapi.json")
    assert response.status_code == 200

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={

from typing import Annotated

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: Annotated[int, Path(title="The ID of the item to get", ge=0, le=1000)],
    q: str | None = None,
    item: Item | None = None,

# 추가 데이터 자료형

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

아래의 추가적인 데이터 자료형을 사용할 수 있습니다:

* `UUID`:
    * 표준 "범용 고유 식별자"로, 많은 데이터베이스와 시스템에서 ID로 사용됩니다.
    * 요청과 응답에서 `str`로 표현됩니다.
* `datetime.datetime`:

from fastapi import FastAPI, Path
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Union[str, None] = None
    price: float
    tax: Union[float, None] = None


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