* Стандартний Пайтонівський `Decimal`.
    * У запитах і відповідях це буде оброблено так само, як і `float`.
* Ви можете перевірити всі дійсні типи даних Pydantic тут: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">типи даних Pydantic</a>.

## Приклад

Ось приклад *path operation* з параметрами, використовуючи деякі з вищезазначених типів.

        // Test with another type and empty raw data
        int type2 = AvPair.MsvAvEOL;
        byte[] raw2 = new byte[] {};
        AvPair avPair2 = new AvPair(type2, raw2);

        assertEquals(type2, avPair2.getType(), "Type should match the constructor argument for empty raw data.");
        assertArrayEquals(raw2, avPair2.getRaw(), "Raw data should match the constructor argument for empty raw data.");

    return BodyModel


def get_model_fields(model: type[BaseModel]) -> list[ModelField]:
    model_fields: list[ModelField] = []
    for name, field_info in model.model_fields.items():
        type_ = field_info.annotation
        if lenient_issubclass(type_, (BaseModel, dict)) or is_dataclass(type_):
            model_config = None
        else:

        pos += writeSecurityBufferContent(type3, pos, domOff, domainBytes);
        pos += writeSecurityBufferContent(type3, pos, userOff, userBytes);
        pos += writeSecurityBufferContent(type3, pos, wsOff, workstationBytes);
        pos += writeSecurityBufferContent(type3, pos, skOff, sessionKeyBytes);

        return type3;

    }

    @Override

// Error implements Error interface
func (b BatchJobYamlErr) Error() string {
	return fmt.Sprintf("%s\n Hint: error near line: %d, col: %d", b.msg, b.line, b.col)
}

// BatchJobKV is a key-value data type which supports wildcard matching
type BatchJobKV struct {
	line, col int
	Key       string `yaml:"key" json:"key"`
	Value     string `yaml:"value" json:"value"`
}

var _ yaml.Unmarshaler = &BatchJobKV{}

Wenn Sie eine zweiminütige Auffrischung benötigen, wie man Python-Typen verwendet (auch wenn Sie FastAPI nicht benutzen), schauen Sie sich das kurze Tutorial an: [Einführung in Python-Typen](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

Sie schreiben Standard-Python mit Typen:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

* `Decimal`:
    * Встроенный в Python `Decimal`.
    * В запросах и ответах обрабатывается так же, как и `float`.
* Вы можете проверить все допустимые типы данных Pydantic здесь: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Типы данных Pydantic</a>.

## Пример { #example }

Вот пример *операции пути* с параметрами, который демонстрирует некоторые из вышеперечисленных типов.

    * O `Decimal` padrão do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como um `float`.
* Você pode checar todos os tipos de dados válidos do Pydantic aqui: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de dados do Pydantic</a>.

## Exemplo { #example }

Aqui está um exemplo de *operação de rota* com parâmetros utilizando-se de alguns dos tipos acima.

    return values, errors


def is_union_of_base_models(field_type: Any) -> bool:
    """Check if field type is a Union where all members are BaseModel subclasses."""
    from fastapi.types import UnionType

    origin = get_origin(field_type)

    # Check if it's a Union type (covers both typing.Union and types.UnionType in Python 3.10+)
    if origin is not Union and origin is not UnionType:
        return False

    }

    /**
     * Converts an object to the specified type.
     * Supports conversion to String, Date, Long, Integer, Double, Float, and Boolean types.
     *
     * @param <T> the type to convert the value to
     * @param value the value to convert
     * @param clazz the target class type
     * @return the converted value or null if conversion is not supported
     */