# 追加データ型 { #extra-data-types }

今まで、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 { #other-data-types }

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。

app = FastAPI()


class Image(BaseModel):
    url: HttpUrl
    name: str


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None
    tags: set[str] = set()
    image: Image | None = None


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item):
    results = {"item_id": item_id, "item": item}

# Zusätzliche Datentypen { #extra-data-types }

Bisher haben Sie gängige Datentypen verwendet, wie zum Beispiel:

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

Sie können aber auch komplexere Datentypen verwenden.

Und Sie haben immer noch dieselbe Funktionalität wie bisher gesehen:

* Großartige Editor-Unterstützung.
* Datenkonvertierung bei eingehenden <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr>.

    assertThat(primitives)
        .containsExactly(
            boolean.class,
            byte.class,
            char.class,
            double.class,
            float.class,
            int.class,
            long.class,
            short.class,
            void.class);

    assertThrows(UnsupportedOperationException.class, () -> primitives.remove(boolean.class));
  }

            }
            buf.append('}');
        } else if (obj instanceof Integer || obj instanceof Long || obj instanceof Float || obj instanceof Double) {
            buf.append(obj);
        } else if (obj instanceof Boolean) {
            buf.append(obj.toString());
        } else if (obj instanceof Date) {

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    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},

    client = TestClient(mod.app)
    return client


@pytest.mark.parametrize("price", ["50.5", 50.5])
def test_post_with_tax(client: TestClient, price: str | float):
    response = client.post(
        "/items/",
        json={"name": "Foo", "price": price, "description": "Some Foo", "tax": 0.3},
    )
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {

# Дополнительные типы данных { #extra-data-types }

До сих пор вы использовали простые типы данных, такие как:

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

Но вы также можете использовать и более сложные типы.

При этом у вас останутся те же возможности, что и до сих пор:

* Отличная поддержка редактора кода.
* Преобразование данных из входящих запросов.
* Преобразование данных для ответа.
* Валидация данных.

C.char, C.schar (signed char), C.uchar (unsigned char),
C.short, C.ushort (unsigned short), C.int, C.uint (unsigned int),
C.long, C.ulong (unsigned long), C.longlong (long long),
C.ulonglong (unsigned long long), C.float, C.double,
C.complexfloat (complex float), and C.complexdouble (complex double).
The C type void* is represented by Go's unsafe.Pointer.
The C types __int128_t and __uint128_t are represented by [16]byte.

# Tipos de dados extras { #extra-data-types }

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

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

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.