**FastAPI** повністю базується на Pydantic.

Ви побачите набагато більше цього всього на практиці в [Tutorial - User Guide](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.

## Анотації типів у **FastAPI**

**FastAPI** використовує ці підказки для виконання кількох речей.

    * Преобразование типов Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, и т.д.).
    * Объекты `datetime`.
    * Объекты `UUID`.
    * Модели баз данных.
    * ...и многое другое.
* Автоматическая интерактивная документация по API, включая 2 альтернативных пользовательских интерфейса:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

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    * 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

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回到前面的代码示例，**FastAPI** 将会：

* 校验 `GET` 和 `PUT` 请求的路径中是否含有 `item_id`。

from datetime import datetime, time, timedelta
from typing import Union
from uuid import UUID

from fastapi import Body, FastAPI

app = FastAPI()


@app.put("/items/{item_id}")
async def read_items(
    item_id: UUID,
    start_datetime: datetime = Body(),
    end_datetime: datetime = Body(),
    process_after: timedelta = Body(),
    repeat_at: Union[time, None] = Body(default=None),
):

                            "required": True,
                            "schema": {
                                "title": "Item Id",
                                "type": "string",
                                "format": "uuid",
                            },
                            "name": "item_id",
                            "in": "path",
                        }
                    ],
                    "requestBody": {

    * válts át Python típusokat (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, etc).
    * `datetime` csak objektumokat.
    * `UUID` objektumokat.
    * Adatbázis modelleket.
    * ...És sok mást.
* Automatikus interaktív dokumentáció, beleértve két alternatív dokumentációt is:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

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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`:
    * Pythonの`datetime.datetime`です。
    * リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます: `2008-09-15T15:53:00+05:00`

Then you can give this token to a user directly or a third party, to interact with your API with a set of restrictions.

You can learn how to use them and how they are integrated into **FastAPI** later in the **Advanced User Guide**.

## Recap

With what you have seen up to now, you can set up a secure **FastAPI** application using standards like OAuth2 and JWT.

**FastAPI** is all based on Pydantic.

You will see a lot more of all this in practice in the [Tutorial - User Guide](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.

!!! tip

    * Strings (`str`) mit definierter minimaler und maximaler Länge.
    * Zahlen (`int`, `float`) mit Mindest- und Maximal-Werten, usw.

* Validierung für mehr exotische Typen, wie:
    * URL.
    * E-Mail.
    * UUID.
    * ... und andere.

Die gesamte Validierung übernimmt das gut etablierte und robuste **Pydantic**.

### Sicherheit und Authentifizierung