The function parameters will be recognized as follows:

* If the parameter is also declared in the **path**, it will be used as a path parameter.
* If the parameter is of a **singular type** (like `int`, `float`, `str`, `bool`, etc) it will be interpreted as a **query** parameter.
* If the parameter is declared to be of the type of a **Pydantic model**, it will be interpreted as a request **body**.

/// note

  CHECK_EQ(TF_OK, TF_GetCode(status_)) << TF_Message(status_);
  TFE_OpSetAttrType(fill_op, "T", TF_FLOAT);
  TFE_OpSetAttrType(fill_op, "Tshape", TF_INT32);

  float five = 5.0;
  TFE_TensorHandle* scalar = TestScalarTensorHandle(tfe_context_, five);
  TF_Tensor* scalarTensor = TFE_TensorHandleResolve(scalar, status_);
  CHECK_EQ(TF_OK, TF_GetCode(status_)) << TF_Message(status_);

    * JSON-об'єктів (`dict`).
    * JSON-списків (`list`) з визначенням типів елементів.
    * Рядків (`str`) із мінімальною та максимальною довжиною.
    * Чисел (`int`, `float`) з обмеженнями мінімальних та максимальних значень тощо.

* Валідація складніших типів, таких як:
    * URL.
    * Email.
    * UUID.
    * ...та інші.

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

## Validierung von Zahlen: Floats, größer und kleiner

Zahlenvalidierung funktioniert auch für <abbr title="Kommazahl">`float`</abbr>-Werte.

TF_CAPI_EXPORT extern void TF_SetAttrFloat(TF_OperationDescription* desc,
                                           const char* attr_name, float value);
TF_CAPI_EXPORT extern void TF_SetAttrFloatList(TF_OperationDescription* desc,
                                               const char* attr_name,
                                               const float* values,
                                               int num_values);

        SameLongInstance that = (SameLongInstance) obj;
        return i == that.i;
      }
      return false;
    }
  }

  static class SameFloatInstance {
    private final Float i;

    public SameFloatInstance(Float i) {
      this.i = checkNotNull(i);
    }

    @Override
    public int hashCode() {
      return i.hashCode();
    }

    @Override

l-stretch{-ms-flex-item-align:stretch!important;align-self:stretch!important}}.float-left{float:left!important}.float-right{float:right!important}.float-none{float:none!important}@media (min-width:576px){.float-sm-left{float:left!important}.float-sm-right{float:right!important}.float-sm-none{float:none!important}}@media (min-width:768px){.float-md-left{float:left!important}.float-md-right{float:right!important}.float-md-none{float:none!important}}@media (min-width:992px){.float-lg-left{float:lef...

     * @param apply       true to apply the changes immediately.
     */
    public void addElevateWord(final String word, final String reading, final String[] tags, final String[] permissions, final Float boost,
            final boolean apply) {
        final String[] readings;
        if (StringUtil.isBlank(reading)) {
            readings = word.replace("　", TEXT_SEP).replaceAll(TEXT_SEP + "+", TEXT_SEP).split(TEXT_SEP);

    List<Byte> bytes = Arrays.asList((byte) 0, (byte) 1, (byte) 2);
    List<Short> shorts = Arrays.asList((short) 0, (short) 1, (short) 2);
    List<Integer> ints = Arrays.asList(0, 1, 2);
    List<Float> floats = Arrays.asList(0.0f, 1.0f, 2.0f);
    List<Long> longs = Arrays.asList(0L, 1L, 2L);
    List<Double> doubles = Arrays.asList(0.0, 1.0, 2.0);

    assertThat(Bytes.toArray(bytes)).isEqualTo(array);

     */
    public long dec_ndr_hyper() {
        align(8);
        final long val = Encdec.dec_uint64le(buf, index);
        advance(8);
        return val;
    }

    /* float */
    /* double */
    /**
     * Encodes a string in NDR format.
     *
     * @param s the string to encode
     */
    public void enc_ndr_string(final String s) {
        align(4);