* @throws InvalidQueryException if the query is not a FuzzyQuery
     */
    @Override
    public QueryBuilder execute(final QueryContext context, final Query query, final float boost) {
        if (query instanceof final FuzzyQuery fuzzyQuery) {
            if (logger.isDebugEnabled()) {
                logger.debug("FuzzyQuery: query={}, boost={}", query, boost);
            }

    add(primToWrap, wrapToPrim, byte.class, Byte.class);
    add(primToWrap, wrapToPrim, char.class, Character.class);
    add(primToWrap, wrapToPrim, double.class, Double.class);
    add(primToWrap, wrapToPrim, float.class, Float.class);
    add(primToWrap, wrapToPrim, int.class, Integer.class);
    add(primToWrap, wrapToPrim, long.class, Long.class);
    add(primToWrap, wrapToPrim, short.class, Short.class);

}

func (t ScanToken) String() string {
	switch t {
	case scanner.EOF:
		return "EOF"
	case scanner.Ident:
		return "identifier"
	case scanner.Int:
		return "integer constant"
	case scanner.Float:
		return "float constant"
	case scanner.Char:
		return "rune constant"
	case scanner.String:
		return "string constant"
	case scanner.RawString:
		return "raw string constant"
	case scanner.Comment:
		return "comment"

- Conversion des données
- Validation des données
- Documentation automatique

## Types spéciaux et validation { #special-types-and-validation }

Outre les types singuliers normaux comme `str`, `int`, `float`, etc. vous pouvez utiliser des types singuliers plus complexes qui héritent de `str`.

<%@page pageEncoding="UTF-8" contentType="text/html; charset=UTF-8"%>
<footer class="main-footer">
	<div class="float-right d-none d-sm-inline-block"></div>
	<la:message key="labels.footer.copyright" />

```Python hl_lines="2  7-10 23-25"
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: bool | None = None


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str | None = None):

* Преобразование данных
* Валидацию данных
* Автоматическую документацию

## Особые типы и валидация { #special-types-and-validation }

Помимо обычных простых типов, таких как `str`, `int`, `float` и т.д., вы можете использовать более сложные простые типы, которые наследуются от `str`.

    @Override
    protected String getQueryClassName() {
        return PrefixQuery.class.getSimpleName();
    }

    @Override
    public QueryBuilder execute(final QueryContext context, final Query query, final float boost) {
        if (query instanceof final PrefixQuery prefixQuery) {
            if (logger.isDebugEnabled()) {
                logger.debug("PrefixQuery: query={}, boost={}", query, boost);
            }

另一個實用情境是當你希望鍵是其他型別（例如，`int`）時。

這正是我們在此要示範的。

在此情況下，只要是擁有 `int` 鍵且對應 `float` 值的 `dict` 都會被接受：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py310.py hl[7] *}

/// tip

請記住，JSON 只支援 `str` 作為鍵。

但 Pydantic 具有自動資料轉換。

這表示即使你的 API 用戶端只能以字串作為鍵，只要這些字串是純整數，Pydantic 會自動轉換並驗證它們。

而你作為 `weights` 所接收的 `dict`，實際上會擁有 `int` 鍵與 `float` 值。

///

## 總結 { #recap }

                            || actual == Short.class
                            || actual == Byte.class)) {
                return true;
            }
            if (formal == Float.TYPE
                    && (actual == Float.class
                            || actual == Long.class
                            || actual == Integer.class
                            || actual == Short.class