from datetime import datetime

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Subscription(BaseModel):
    username: str
    monthly_fee: float
    start_date: datetime


@app.webhooks.post("new-subscription")
def new_subscription(body: Subscription):
    """
    When a new user subscribes to your service we'll send you a POST request with this

    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "web_config" : {
        "properties" : {
          "available" : {
            "type" : "boolean"
          },
          "boost" : {
            "type" : "float"
          },
          "configParameter" : {
            "type" : "keyword"
          },
          "createdBy" : {
            "type" : "keyword"
          },
          "createdTime" : {

                            <la:message key="labels.dict_mapping_title"/>
                        </h1>
                    </div>
                    <div class="col-sm-6">
                        <ol class="breadcrumb float-sm-right">
                            <li class="breadcrumb-item"><la:link href="/admin/dict">
                                <la:message key="labels.dict_list_link"/>
                            </la:link></li>

  @CanIgnoreReturnValue
  @Override
  Hasher putInt(int i);

  @CanIgnoreReturnValue
  @Override
  Hasher putLong(long l);

  /** Equivalent to {@code putInt(Float.floatToRawIntBits(f))}. */
  @CanIgnoreReturnValue
  @Override
  Hasher putFloat(float f);

  /** Equivalent to {@code putLong(Double.doubleToRawLongBits(d))}. */
  @CanIgnoreReturnValue
  @Override
  Hasher putDouble(double d);

  }

  ObjectCountLinkedHashMap(int expectedSize, float loadFactor) {
    super(expectedSize, loadFactor);
  }

  ObjectCountLinkedHashMap(ObjectCountHashMap<K> map) {
    init(map.size(), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    for (int i = map.firstIndex(); i != -1; i = map.nextIndex(i)) {
      put(map.getKey(i), map.getValue(i));
    }
  }

  @Override
  void init(int expectedSize, float loadFactor) {
    super.init(expectedSize, loadFactor);

// Create 1 dimensional tensor with values from `values`
TF_Tensor* Int32Tensor(const std::vector<int32_t>& values);

TF_Tensor* Int32Tensor(int32_t v);

TF_Tensor* DoubleTensor(double v);

TF_Tensor* FloatTensor(float v);

TF_Operation* Placeholder(TF_Graph* graph, TF_Status* s,
                          const char* name = "feed",
                          TF_DataType dtype = TF_INT32,

def process_items(prices: dict[str, float]):
    for item_name, item_price in prices.items():
        print(item_name)

      "depth": {
        "type": "integer"
      },
      "parentUrl": {
        "type": "keyword"
      },
      "method": {
        "type": "keyword"
      },
      "weight": {
        "type": "float"
      },
      "createTime": {
        "type": "long"
      },
      "lastModified": {
        "type": "long"
      },
      "sessionId": {
        "type": "keyword"
      },
      "url": {

		ctx, done := context.WithTimeout(ctx, drwMutexUnlockCallTimeout)
		defer done()
		for !releaseAll(ctx, dm.clnt, tolerance, owner, &locks, isReadLock, restClnts, dm.Names...) {
			time.Sleep(time.Duration(dm.rng.Float64() * float64(dm.lockRetryMinInterval)))
			if time.Since(started) > dm.clnt.Timeouts.UnlockCall {
				return
			}
		}
	}()
}

// RUnlock releases a read lock held on dm.
//

Python поддерживает необязательные «подсказки типов» (их также называют «аннотациями типов»).

Эти **«подсказки типов»** или аннотации — это специальный синтаксис, позволяющий объявлять <dfn title="например: str, int, float, bool">тип</dfn> переменной.

Объявляя типы для ваших переменных, редакторы кода и инструменты смогут лучше вас поддерживать.