# Tipos de Datos Extra { #extra-data-types }

Hasta ahora, has estado usando tipos de datos comunes, como:

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

Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.

# 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>.

# 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.

Python поддерживает необязательные «подсказки типов» (их также называют «аннотациями типов»).

Эти **«подсказки типов»** или аннотации — это специальный синтаксис, позволяющий объявлять <dfn title="например: str, int, float, bool">тип</dfn> переменной.

Объявляя типы для ваших переменных, редакторы кода и инструменты смогут лучше вас поддерживать.

    }

    public void bool(BoolCall<UserCQ> boolLambda) {
        bool(boolLambda, null);
    }

    public void bool(BoolCall<UserCQ> boolLambda, ConditionOptionCall<BoolQueryBuilder> opLambda) {
        UserCQ mustQuery = new UserCQ();
        UserCQ shouldQuery = new UserCQ();
        UserCQ mustNotQuery = new UserCQ();
        UserCQ filterQuery = new UserCQ();

# 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.

		uint32PtrValue   = &uint32Value
		uint64PtrValue   = &uint64Value
		maxInt64Plus1Ptr = &maxInt64Plus1
	)
	tests := []struct {
		name    string
		value   interface{}
		want    interface{}
		wantErr bool
	}{
		{
			name:    "int",
			value:   intValue,
			want:    time.Unix(int64(intValue), 0).UTC(),
			wantErr: false,
		},
		{
			name:    "int8",
			value:   int8Value,

/// check | 確認

パスパラメータ `item_id` はパスパラメータであり、`q` はそれとは違ってクエリパラメータであると判別できるほど**FastAPI** が賢いということにも注意してください。

///

## クエリパラメータの型変換 { #query-parameter-type-conversion }

`bool` 型も宣言でき、変換されます:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial003_py310.py hl[7] *}

この場合、以下にアクセスすると:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
```

もしくは、

```

# 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。

    *   Added support for `tflite_convert` command line tool in 2.0.
    *   Post-training quantization tool supports quantizing weights shared by
        multiple operations. The models made with versions of this tool will use
        INT8 types for weights and will only be executable interpreters from
        this version onwards.
    *   Post-training quantization tool supports fp16 weights and GPU delegate