from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: Union[str, None] = None
    description: Union[str, None] = None
    price: Union[float, None] = None
    tax: float = 10.5
    tags: List[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},

from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: Union[str, None] = None
    description: Union[str, None] = None
    price: Union[float, None] = None
    tax: float = 10.5
    tags: List[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},

Python підтримує додаткові "підказки типу" ("type hints") (також звані "анотаціями типу" ("type annotations")).

Ці **"type hints"** є спеціальним синтаксисом, що дозволяє оголошувати <abbr title="наприклад: str, int, float, bool">тип</abbr> змінної.

За допомогою оголошення типів для ваших змінних, редактори та інструменти можуть надати вам кращу підтримку.

# 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`:

      "url": "https://errors.pydantic.dev/2.1/v/int_parsing"
    }
  ]
}
```

because the path parameter `item_id` had a value of `"foo"`, which is not an `int`.

The same error would appear if you provided a `float` instead of an `int`, as in: <a href="http://127.0.0.1:8000/items/4.2" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/4.2</a>

!!! check

            "type": "type_error.integer"
        }
    ]
}
```

из-за того, что параметр пути `item_id` имеет значение `"foo"`, которое не является типом  `int`.

Та же ошибка возникнет, если вместо `int` передать `float` , например: <a href="http://127.0.0.1:8000/items/4.2" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/4.2</a>

!!! check "Заметка"
    **FastAPI** обеспечивает проверку типов, используя всё те же определения типов.

            ],
            "msg": "value is not a valid integer",
            "type": "type_error.integer"
        }
    ]
}
```

这是因为路径参数 `item_id` 的值 （`"foo"`）的类型不是 `int`。

值的类型不是 `int ` 而是浮点数（`float`）时也会显示同样的错误，比如： <a href="http://127.0.0.1:8000/items/4.2" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/4.2。</a>

!!! check "检查"

    **FastAPI** 使用 Python 类型声明实现了数据校验。

    注意，上面的错误清晰地指出了未通过校验的具体原因。

media_type = "application/vnd.api+json"


# NOTE: These are not valid JSON:API resources
# but they are fine for testing requestBody with custom media_type
class Product(BaseModel):
    name: str
    price: float


class Shop(BaseModel):
    name: str


@app.post("/products")
async def create_product(data: Product = Body(media_type=media_type, embed=True)):
    pass  # pragma: no cover


@app.post("/shops")

## 响应模型编码参数

你的响应模型可以具有默认值，例如：

```Python hl_lines="11  13-14"
{!../../../docs_src/response_model/tutorial004.py!}
```

* `description: Union[str, None] = None` 具有默认值 `None`。
* `tax: float = 10.5` 具有默认值 `10.5`.
* `tags: List[str] = []` 具有一个空列表作为默认值： `[]`.

但如果它们并没有存储实际的值，你可能想从结果中忽略它们的默认值。

举个例子，当你在 NoSQL 数据库中保存了具有许多可选属性的模型，但你又不想发送充满默认值的很长的 JSON 响应。

### 使用 `response_model_exclude_unset` 参数

from typing import Dict

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/keyword-weights/", response_model=Dict[str, float])
async def read_keyword_weights():