这表示：

* 变量 `prices` 是一个 `dict`：
    * 这个 `dict` 的键是 `str` 类型（比如，每个条目的名称）。
    * 这个 `dict` 的值是 `float` 类型（比如，每个条目的价格）。

#### Union { #union }

你可以声明一个变量可以是若干种类型中的任意一种，比如既可以是 `int` 也可以是 `str`。

定义时使用<dfn title='也叫“按位或运算符（bitwise or operator）”，但这里与该含义无关'>竖线（`|`）</dfn>把两种类型分开。

这称为“联合类型”（union），因为变量可以是这两类类型集合的并集中的任意一个。

```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
```

_invalid_args_message = (
    "Invalid args for response field! Hint: "
    "check that {type_} is a valid Pydantic field type. "
    "If you are using a return type annotation that is not a valid Pydantic "
    "field (e.g. Union[Response, dict, None]) you can disable generating the "
    "response model from the type annotation with the path operation decorator "
    "parameter response_model=None. Read more: "

    * 이 `dict`의 키는 `str` 타입입니다(예: 각 아이템의 이름).
    * 이 `dict`의 값은 `float` 타입입니다(예: 각 아이템의 가격).

#### Union { #union }

변수가 **여러 타입 중 어떤 것이든** 될 수 있다고 선언할 수 있습니다. 예를 들어 `int` 또는 `str`입니다.

이를 정의하려면 두 타입을 <dfn title='“비트 단위 OR 연산자”라고도 하지만, 여기서는 그 의미와 관련이 없습니다'>세로 막대(`|`)</dfn>로 구분해 사용합니다.

이는 두 타입 집합의 합집합(union) 안의 어느 것이든 될 수 있다는 뜻이므로 "유니온"이라고 부릅니다.

```Python hl_lines="1"

		{NewTargetIDSet(TargetID{"1", "webhook"}), NewTargetIDSet(TargetID{"1", "webhook"}), NewTargetIDSet(TargetID{"1", "webhook"})},
	}

	for i, testCase := range testCases {
		result := testCase.set.Union(testCase.setToAdd)

		if !reflect.DeepEqual(testCase.expectedResult, result) {
			t.Fatalf("test %v: result: expected: %v, got: %v", i+1, testCase.expectedResult, result)
		}
	}
}

"""
Regression test: Ensure app-level responses with Union models and content/examples
don't accumulate duplicate $ref entries in anyOf arrays.
See https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14463
"""

from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from inline_snapshot import snapshot
from pydantic import BaseModel


class ModelA(BaseModel):
    a: str


class ModelB(BaseModel):
    b: str

        }

        @Override
        public void decode_out(NdrBuffer _src) throws NdrException {
            this.level = _src.dec_ndr_long();
            _src.dec_ndr_long(); /* union discriminant */
            final int _infop = _src.dec_ndr_long();
            if (_infop != 0) {
                if (this.info == null) { /* YOYOYO */
                    this.info = new ShareInfoCtr0();

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}

...це не працює, тому що анотація типу не є типом Pydantic і не є просто одним класом `Response` або його підкласом, це union (будь-який із двох) між `Response` і `dict`.

### Вимкнути модель відповіді { #disable-response-model }

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}

...это не сработает, потому что аннотация типа не является типом Pydantic и это не единственный класс `Response` или его подкласс, а объединение (`union`) из `Response` и `dict`.

### Отключить модель ответа { #disable-response-model }

// E.g. it could know whether we're in eager mode or graph mode, keeps track
// of gradient tapes, etc.
typedef struct TF_ExecutionContext TF_ExecutionContext;

// A TF_AbstractTensor is an input to an operation. E.g. it could be a union
// type of eager and graph tensors. It is also the result of executing an
// operation.
typedef struct TF_AbstractTensor TF_AbstractTensor;

// A TF_AbstractOp is the metadata we need to execute an operation. E.g. this

* 変数 `prices` は `dict` です:
    * この `dict` のキーは `str` 型です（例えば、各項目の名前）。
    * この `dict` の値は `float` 型です（例えば、各項目の価格）。

#### Union { #union }

変数が **複数の型のいずれか** になり得ることを宣言できます。例えば、`int` または `str` です。

それを定義するには、両方の型を区切るために <dfn title="「ビット単位の OR 演算子」とも呼ばれますが、ここでの意味とは関係ありません。">縦棒（`|`）</dfn> を使います。

これは「ユニオン（union）」と呼ばれます。変数がそれら 2 つの型の集合の和集合のいずれかになり得るからです。

```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}