value JSON)
           CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin ROW_FORMAT = Dynamic;`
	mysqlCreateAccessTable = `CREATE TABLE %s (event_time DATETIME NOT NULL, event_data JSON)
                                    ROW_FORMAT = Dynamic;`

	mysqlUpdateRow = `INSERT INTO %s (key_name, value) VALUES (?, ?) ON DUPLICATE KEY UPDATE value=VALUES(value);`

全部都基于标准的 **Python 3.6 类型**声明（感谢 Pydantic ）。没有新的语法需要学习。只需要标准的 Python 。

如果你需要2分钟来学习如何使用 Python 类型（即使你不使用 FastAPI ），看看这个简短的教程：[Python Types](python-types.md){.internal-link target=_blank}。

编写带有类型标注的标准 Python：

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model

    // Date/Time Format Constants
    // ============================================================

    /** Default datetime format pattern without timezone. */
    public static final String DEFAULT_DATETIME_FORMAT = "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss";

    /** ISO datetime format pattern with milliseconds and UTC timezone. */
    public static final String ISO_DATETIME_FORMAT = "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'";

Escribes Python estándar con tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declara una variable como un str
# y obtiene soporte del editor dentro de la función
def main(user_id: str):
    return user_id


# Un modelo de Pydantic

Você escreve Python padrão com tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare uma variável como str
# e obtenha suporte do editor dentro da função
def main(user_id: str):
    return user_id


# Um modelo do Pydantic

    * Конвертація Python типів (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, тощо).
    * `datetime` об'єкти.
    * `UUID` об'єкти.
    * Моделі бази даних.
    * ...та багато іншого.
* Автоматичну інтерактивну документацію API, включаючи 2 альтернативні інтерфейси користувача:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

這一切都基於標準的 **Python 型別**宣告（感謝 Pydantic）。無需學習新的語法，只需使用標準的現代 Python。

如果你需要 2 分鐘來學習如何使用 Python 型別（即使你不使用 FastAPI），可以看看這個簡短的教學：[Python 型別](python-types.md){.internal-link target=_blank}。

如果你寫帶有 Python 型別的程式碼：

```python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# 宣告一個變數為 string
# 並在函式中獲得 editor support
def main(user_id: str):
    return user_id


# 宣告一個 Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int

    val groovyConsole = "org.apache.groovy:groovy-console"
    val groovyDateUtil = "org.apache.groovy:groovy-dateutil"
    val groovyDatetime = "org.apache.groovy:groovy-datetime"
    val groovyDoc = "org.apache.groovy:groovy-groovydoc"
    val groovyJson = "org.apache.groovy:groovy-json"
    val groovyNio = "org.apache.groovy:groovy-nio"
    val groovySql = "org.apache.groovy:groovy-sql"

называемая маршаллингом или преобразованием">сериализация</abbr>» данных, то есть преобразование данных из кода (Python) во что-то, что можно отправить по сети. Например, преобразование объекта с данными из базы в JSON-объект. Преобразование объектов `datetime` в строки и т. п.

Ещё одна важная возможность, востребованная API, — валидация данных: убеждаться, что данные валидны с учётом заданных параметров. Например, что какое-то поле — `int`, а не произвольная строка. Это особенно полезно для...

    * 查询参数
    * Cookies
    * 请求头
    * 表单
    * 文件
* <abbr title="也被称为：序列化或解析">转换</abbr> 输出的数据：转换 Python 数据类型为供网络传输的 JSON 数据：
    * 转换 Python 基础类型 （`str`、 `int`、 `float`、 `bool`、 `list` 等）
    * `datetime` 对象
    * `UUID` 对象
    * 数据库模型
    * ......以及更多其他类型
* 自动生成的交互式 API 文档，包括两种可选的用户界面：
    * Swagger UI
    * ReDoc

---

回到前面的代码示例，**FastAPI** 将会：