* 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] *}

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.

    * O `Decimal` padrão do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como um `float`.
* Você pode checar todos os tipos de dados válidos do Pydantic aqui: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de dados do Pydantic</a>.

## Exemplo

Aqui está um exemplo de *operação de rota* com parâmetros utilizando-se de alguns dos tipos acima.

* `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] *}

    * 🏗 🔗 🔜 ✔ 👈 ⚫️ `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`:
    * `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.

    * Стандартний Пайтонівський `Decimal`.
    * У запитах і відповідях це буде оброблено так само, як і `float`.
* Ви можете перевірити всі дійсні типи даних Pydantic тут: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">типи даних Pydantic</a>.

## Приклад

Ось приклад *path operation* з параметрами, використовуючи деякі з вищезазначених типів.

}

type metricValue struct {
	Labels map[string]string
	Value  float64
}

// MetricValues - type to set metric values retrieved while loading metrics. A
// value of this type is passed to the `MetricsLoaderFn`.
type MetricValues struct {
	values      map[MetricName][]metricValue
	descriptors map[MetricName]MetricDescriptor
}

func newMetricValues(d map[MetricName]MetricDescriptor) MetricValues {

// Error implements Error interface
func (b BatchJobYamlErr) Error() string {
	return fmt.Sprintf("%s\n Hint: error near line: %d, col: %d", b.msg, b.line, b.col)
}

// BatchJobKV is a key-value data type which supports wildcard matching
type BatchJobKV struct {
	line, col int
	Key       string `yaml:"key" json:"key"`
	Value     string `yaml:"value" json:"value"`
}

var _ yaml.Unmarshaler = &BatchJobKV{}

 * <p>
 * Example usage:
 * <pre>
 * {@literal @}Typed(ServiceImpl.class)
 * public class ServiceImpl implements Service {
 *     // Implementation
 * }
 * </pre>
 *
 * @since 4.0.0
 */
@Target({FIELD, METHOD, TYPE})
@Retention(RUNTIME)
@Documented
public @interface Typed {
    /**
     * Specifies the types that should be considered for dependency injection.
     * <p>