from typing import Annotated

from fastapi import Body, FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(
    *,
    item_id: int,
    item: Annotated[
        Item,
        Body(
            openapi_examples={

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float = 10.5


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The Bar fighters", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {
        "name": "Baz",
        "description": "There goes my baz",

      } else {
        EXPECT_EQ(dltensor_out->strides[i],
                  dltensor_out->shape[i + 1] * dltensor_out->strides[i + 1]);
      }
    }
  }
  const float* data_in = static_cast<const float*>(dltensor_in->data);
  const float* data_out = static_cast<const float*>(dltensor_out->data);
  for (size_t j = 0; j < num_elements; ++j) {
    EXPECT_EQ(data_out[j], data_in[j]);
  }

  TFE_CallDLManagedTensorDeleter(dlm_out);

    }

    /* Decode floating point numbers
     */

    /**
     * Decodes a float value from little-endian byte order.
     *
     * @param src the source byte array
     * @param si the starting index in the source array
     * @return the decoded float value
     */
    public static float dec_floatle(final byte[] src, final int si) {

# 額外的資料型別 { #extra-data-types }

到目前為止，你一直在使用常見的資料型別，例如：

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

但你也可以使用更複雜的資料型別。

而且你仍然會擁有目前為止所見的同樣功能：

* 極佳的編輯器支援。
* 將傳入請求的資料轉換。
* 回應資料的轉換。
* 資料驗證。
* 自動產生註解與文件。

## 其他資料型別 { #other-data-types }

以下是你可以使用的一些其他資料型別：

* `UUID`：
    * 一種標準的「通用唯一識別碼 (Universally Unique Identifier)」，常見於許多資料庫與系統的 ID。
    * 在請求與回應中會以 `str` 表示。
* `datetime.datetime`：

# 额外数据类型 { #extra-data-types }

到目前为止，您一直在使用常见的数据类型，如:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

但是您也可以使用更复杂的数据类型。

您仍然会拥有现在已经看到的相同的特性:

* 很棒的编辑器支持。
* 传入请求的数据转换。
* 响应数据转换。
* 数据验证。
* 自动注解和文档。

## 其他数据类型 { #other-data-types }

下面是一些你可以使用的其他数据类型:

* `UUID`:
    * 一种标准的 "通用唯一标识符" ，在许多数据库和系统中用作ID。
    * 在请求和响应中将以 `str` 表示。
* `datetime.datetime`:
    * 一个 Python `datetime.datetime`.

public class ElevateWord {

    /**
     * The elevate word.
     */
    protected final String elevateWord;

    /**
     * The boost value associated with the elevate word.
     */
    protected final float boost;

    /**
     * The list of readings associated with the elevate word.
     */
    protected final List<String> readings;

    /**
     * The list of fields associated with the elevate word.
     */

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None


app = FastAPI()


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item):

from fastapi import FastAPI, status
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None
    tags: set[str] = set()


@app.post("/items/", status_code=status.HTTP_201_CREATED)
async def create_item(item: Item) -> Item:

    padding-right: 8px;
  }

  .daterangepicker .ranges, .daterangepicker .drp-calendar {
    float: left;
  }
}

@media (min-width: 730px) {
  .daterangepicker .ranges {
    width: auto;
  }

  .daterangepicker .ranges {
    float: left;
  }

  .daterangepicker.rtl .ranges {
    float: right;
  }

  .daterangepicker .drp-calendar.left {
    clear: none !important;
  }