}
}


class Token(BaseModel):
    access_token: str
    token_type: str


class TokenData(BaseModel):
    username: str | None = None


class User(BaseModel):
    username: str
    email: str | None = None
    full_name: str | None = None
    disabled: bool | None = None


class UserInDB(User):
    hashed_password: str


pwd_context = CryptContext(schemes=["bcrypt"], deprecated="auto")

여러분은 타입을 이용한 표준 파이썬을 다음과 같이 적을 수 있습니다:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# 변수를 str로 선언
# 그 후 함수 안에서 편집기 지원을 받으세요
def main(user_id: str):
    return user_id


# Pydantic 모델
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

위의 코드는 다음과 같이 사용될 수 있습니다:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

      assertFalse(str, c == Ascii.toUpperCase(c));
      assertTrue(str, Ascii.isLowerCase(c));
      assertFalse(str, Ascii.isUpperCase(c));
    }
  }

  public void testCharsUpper() {
    for (char c : UPPER.toCharArray()) {
      String str = String.valueOf(c);
      assertFalse(str, c == Ascii.toLowerCase(c));
      assertTrue(str, c == Ascii.toUpperCase(c));
      assertFalse(str, Ascii.isLowerCase(c));

}


class Token(BaseModel):
    access_token: str
    token_type: str


class TokenData(BaseModel):
    username: str | None = None
    scopes: list[str] = []


class User(BaseModel):
    username: str
    email: str | None = None
    full_name: str | None = None
    disabled: bool | None = None


class UserInDB(User):
    hashed_password: str

* 변수 `prices`는 `dict`이다:
    * `dict`의 키(key)는 `str`타입이다. (각 아이템의 이름(name))
    * `dict`의 값(value)는 `float`타입이다. (각 아이템의 가격(price))

#### `Optional`

`str`과 같이 타입을 선언할 때 `Optional`을 쓸 수도 있는데, "선택적(Optional)"이기때문에 `None`도 될 수 있습니다:

```Python hl_lines="1  4"
{!../../docs_src/python_types/tutorial009.py!}
```

`Optional[str]`을 `str` 대신 쓰게 되면, 특정 값이 실제로는 `None`이 될 수도 있는데 항상 `str`이라고 가정하는 상황에서 에디터가 에러를 찾게 도와줄 수 있습니다.

            """
        ),
    ] = _Unset,
    # TODO: update when deprecating Pydantic v1, import these types
    # validation_alias: str | AliasPath | AliasChoices | None
    validation_alias: Annotated[
        Union[str, None],
        Doc(
            """
            'Whitelist' validation step. The parameter field will be the single one
            allowed by the alias or set of aliases defined.

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):
    return {"item_id": item_id, "q": q}


@app.put("/items/{item_id}")

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):
    return {"item_id": item_id, "q": q}


@app.put("/items/{item_id}")

    return values


async def request_body_to_args(
    body_fields: List[ModelField],
    received_body: Optional[Union[Dict[str, Any], FormData]],
    embed_body_fields: bool,
) -> Tuple[Dict[str, Any], List[Dict[str, Any]]]:
    values: Dict[str, Any] = {}
    errors: List[Dict[str, Any]] = []
    assert body_fields, "request_body_to_args() should be called with fields"

      }
      String str = builder.toString();
      HashCode hashUtf8 = murmur3_32().hashBytes(str.getBytes(UTF_8));
      assertEquals(hashUtf8, murmur3_32().newHasher().putBytes(str.getBytes(UTF_8)).hash());
      assertEquals(hashUtf8, murmur3_32().hashString(str, UTF_8));
      assertEquals(hashUtf8, murmur3_32().newHasher().putString(str, UTF_8).hash());