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")

oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token")

    username: Union[str, None] = None
    scopes: List[str] = []


class User(BaseModel):
    username: str
    email: Union[str, None] = None
    full_name: Union[str, None] = None
    disabled: Union[bool, None] = None


class UserInDB(User):
    hashed_password: str


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

oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(
    tokenUrl="token",

                                    }
                                }
                            },
                        },
                    },
                    "summary": "Get Bool Id",
                    "operationId": "get_bool_id_path_bool__item_id__get",
                    "parameters": [
                        {
                            "required": True,

# 追加データ型

今までは、以下のような一般的なデータ型を使用してきました:

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

しかし、より複雑なデータ型を使用することもできます。

そして、今まで見てきたのと同じ機能を持つことになります:

* 素晴らしいエディタのサポート
* 受信したリクエストからのデータ変換
* レスポンスデータのデータ変換
* データの検証
* 自動注釈と文書化

## 他のデータ型

ここでは、使用できる追加のデータ型のいくつかを紹介します:

* `UUID`:
    * 多くのデータベースやシステムで共通のIDとして使用される、標準的な「ユニバーサルにユニークな識別子」です。
    * リクエストとレスポンスでは`str`として表現されます。
* `datetime.datetime`:

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
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):

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing import Union

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):

{!../../../docs_src/nosql_databases/tutorial001.py!}
```

## Recap

You can integrate any third party NoSQL database, just using their standard packages.

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
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):

Dies kann sehr nützlich sein, um **Ressourcen** einzurichten, die Sie in der gesamten Anwendung verwenden wollen und die von Requests **gemeinsam genutzt** werden und/oder die Sie anschließend **aufräumen** müssen. Zum Beispiel ein Pool von Datenbankverbindungen oder das Laden eines gemeinsam genutzten Modells für maschinelles Lernen.

## Anwendungsfall

Pode ser muito útil para configurar **recursos** que você precisa usar por toda aplicação, e que são **compartilhados** entre as requisições, e/ou que você precisa **limpar** depois. Por exemplo, o pool de uma conexão com o banco de dados ou carregamento de um modelo compartilhado de aprendizado de máquina (_machine learning_).

## Caso de uso

Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.