* @param width the screen width
     */
    protected void updateHighlightInfo(final HighlightInfo highlightInfo, final int width) {
        if (width < TABLET_WIDTH) {
            float ratio = (float) width / (float) TABLET_WIDTH;
            if (ratio < 0.5) {
                ratio = 0.5f;
            }
            highlightInfo.fragmentSize((int) (highlightInfo.getFragmentSize() * ratio));
        }
    }

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py39.py hl[10] *}

## Validations numériques : flottants, supérieur et inférieur

Les validations numériques fonctionnent également pour les valeurs `float`.

```Python hl_lines="4  9-12  25-27"
from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


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


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):

```Python hl_lines="4  9-12  25-27"
from typing import Optional

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


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


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):

      assertEquals(
          new Sink(4).putUnencodedChars(s).hash(), new Sink(4).putString(s, UTF_16LE).hash());
    }
  }

  public void testFloat() {
    Sink sink = new Sink(4);
    sink.putFloat(Float.intBitsToFloat(0x04030201));
    HashCode unused = sink.hash();
    sink.assertInvariants(4);
    sink.assertBytes(new byte[] {1, 2, 3, 4});
  }

  public void testDouble() {
    Sink sink = new Sink(8);

    * objets JSON (`dict`).
    * listes JSON (`list`) définissant des types d'éléments.
    * Champs String (`str`), définition de longueur minimum ou maximale.
    * Nombres (`int`, `float`) avec valeur minimale and maximale, etc.

* Validation pour des types plus exotiques, tel que:
    * URL.
    * Email.
    * UUID.
    * ...et autres.

                return null;
            }

            @Override
            public String getTrackTotalHits() {
                return null;
            }

            @Override
            public Float getMinScore() {
                return null;
            }

            @Override
            public String[] getResponseFields() {
                return new String[0];
            }
        };
    }

     */
    public String getTrackTotalHits() {
        return null;
    }

    /**
     * Returns the min score.
     *
     * @return The min score.
     */
    public Float getMinScore() {
        return null;
    }

    /**
     * Returns true if the request has a condition query, otherwise false.
     *
     * @return True if the request has a condition query, otherwise false.

        }
    }

    // Test getting numeric configuration values
    public void test_get_numericValues() {
        String intKey = "numeric.int";
        String floatKey = "numeric.float";

        System.setProperty(Constants.FESS_CONFIG_PREFIX + intKey, "123");
        System.setProperty(Constants.FESS_CONFIG_PREFIX + floatKey, "45.67");

        try {

Os parâmetros da função serão reconhecidos conforme abaixo:

* Se o parâmetro também é declarado na **rota**, será utilizado como um parâmetro de rota.
* Se o parâmetro é de um **tipo único** (como `int`, `float`, `str`, `bool`, etc) será interpretado como um parâmetro de **consulta**.
* Se o parâmetro é declarado como um **modelo Pydantic**, será interpretado como o **corpo** da requisição.

/// note | Observação