writeSecurityBuffer(type3, 28, offset, domain);
            offset += domainLength;
            writeSecurityBuffer(type3, 36, offset, user);
            offset += userLength;
            writeSecurityBuffer(type3, 44, offset, workstation);
            offset += workstationLength;
            writeSecurityBuffer(type3, 52, offset, sessionKey);
            writeULong(type3, 60, flags);
            return type3;

    * 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.

    IPv6Interface,
    IPv6Network,
)
from pathlib import Path, PurePath
from re import Pattern
from types import GeneratorType
from typing import Annotated, Any, Callable, Optional, Union
from uuid import UUID

from annotated_doc import Doc
from fastapi.exceptions import PydanticV1NotSupportedError
from fastapi.types import IncEx
from pydantic import BaseModel
from pydantic.color import Color

        // Test with another type and empty raw data
        int type2 = AvPair.MsvAvEOL;
        byte[] raw2 = new byte[] {};
        AvPair avPair2 = new AvPair(type2, raw2);

        assertEquals(type2, avPair2.getType(), "Type should match the constructor argument for empty raw data.");
        assertArrayEquals(raw2, avPair2.getRaw(), "Raw data should match the constructor argument for empty raw data.");

    return BodyModel


def get_model_fields(model: type[BaseModel]) -> list[ModelField]:
    model_fields: list[ModelField] = []
    for name, field_info in model.model_fields.items():
        type_ = field_info.annotation
        if lenient_issubclass(type_, (BaseModel, dict)) or is_dataclass(type_):
            model_config = None
        else:

// 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{}

Wenn Sie eine zweiminütige Auffrischung benötigen, wie man Python-Typen verwendet (auch wenn Sie FastAPI nicht benutzen), schauen Sie sich das kurze Tutorial an: [Einführung in Python-Typen](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

Sie schreiben Standard-Python mit Typen:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

* `Decimal`:
    * Встроенный в Python `Decimal`.
    * В запросах и ответах обрабатывается так же, как и `float`.
* Вы можете проверить все допустимые типы данных Pydantic здесь: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Типы данных Pydantic</a>.

## Пример { #example }

Вот пример *операции пути* с параметрами, который демонстрирует некоторые из вышеперечисленных типов.

    * 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/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de dados do Pydantic</a>.

## Exemplo { #example }

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

package cmd

// SetupType - enum for setup type.
type SetupType int

const (
	// UnknownSetupType - starts with unknown setup type.
	UnknownSetupType SetupType = iota

	// FSSetupType - FS setup type enum.
	FSSetupType

	// ErasureSDSetupType - Erasure single drive setup enum.
	ErasureSDSetupType

	// ErasureSetupType - Erasure setup type enum.
	ErasureSetupType