virtual void GetNameAttrList(
      tensorflow::NameAttrList* name_and_attrs) const = 0;

  virtual bool GetInt(absl::string_view, int64_t* result) const = 0;
  virtual bool GetFloat(absl::string_view attr_name, float* result) const = 0;
  virtual bool GetBool(absl::string_view attr_name, bool* result) const = 0;
  virtual bool GetType(absl::string_view attr_name, DataType* result) const = 0;
  virtual absl::Status GetTypeList(

	go func() {
		r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))
		// Run the data scanner in a loop
		for {
			runDataScanner(ctx, objAPI)
			duration := time.Duration(r.Float64() * float64(scannerCycle.Load()))
			if duration < time.Second {
				// Make sure to sleep at least a second to avoid high CPU ticks.
				duration = time.Second
			}
			time.Sleep(duration)
		}
	}()
}

    public Integer numOfThread;

    @Required
    @Min(value = 0)
    @Max(value = 2147483647)
    @ValidateTypeFailure
    public Integer intervalTime;

    @Required
    @ValidateTypeFailure
    public Float boost;

    @Required
    @Size(max = 5)
    public String available;

    @CustomSize(maxKey = "form.admin.max.input.size")
    public String permissions;

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

# Introduction aux Types Python

Python supporte des annotations de type (ou *type hints*) optionnelles.

Ces annotations de type constituent une syntaxe spéciale qui permet de déclarer le <abbr title="par exemple : str, int, float, bool">type</abbr> d'une variable.

En déclarant les types de vos variables, cela permet aux différents outils comme les éditeurs de texte d'offrir un meilleur support.

        "name": "The Foo live"
    }
}
```

再一次，仅仅进行这样的声明，你将通过 **FastAPI** 获得：

* 对被嵌入的模型也适用的编辑器支持（自动补全等）
* 数据转换
* 数据校验
* 自动生成文档

## 特殊的类型和校验

除了普通的单一值类型（如 `str`、`int`、`float` 等）外，你还可以使用从 `str` 继承的更复杂的单一值类型。

要了解所有的可用选项，请查看关于 <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">来自 Pydantic 的外部类型</a> 的文档。你将在下一章节中看到一些示例。

            "type": "type_error.integer"
        }
    ]
}
```

из-за того, что параметр пути `item_id` имеет значение `"foo"`, которое не является типом  `int`.

Та же ошибка возникнет, если вместо `int` передать `float` , например: <a href="http://127.0.0.1:8000/items/4.2" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/4.2</a>

/// check | "Заметка"

```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 hat Unterstützung für optionale „Typhinweise“ (Englisch: „Type Hints“). Auch „Typ Annotationen“ genannt.

Diese **„Typhinweise“** oder -Annotationen sind eine spezielle Syntax, die es erlaubt, den <abbr title="Zum Beispiel: str, int, float, bool">Typ</abbr> einer Variablen zu deklarieren.

Durch das Deklarieren von Typen für Ihre Variablen können Editoren und Tools bessere Unterstützung bieten.

    //                                                                         ===========
    protected final ColumnInfo _columnBoost = cci("boost", "boost", null, null, Float.class, "boost", null, false, false, false, "Float", 0,
            0, null, null, false, null, null, null, null, null, false);