You write standard Python with types:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model

Standart Python'u typelarını belirterek yazıyorsun:

```Python
from typing import List, Dict
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Değişkeni str olarak belirt
# ve o fonksiyon için harika bir editör desteği al
def main(user_id: str):
    return user_id


# Pydantic modeli

             value JSON)
           CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin ROW_FORMAT = Dynamic;`
	mysqlCreateAccessTable = `CREATE TABLE %s (event_time DATETIME NOT NULL, event_data JSON)
                                    ROW_FORMAT = Dynamic;`

	mysqlUpdateRow = `INSERT INTO %s (key_name, value) VALUES (?, ?) ON DUPLICATE KEY UPDATE value=VALUES(value);`

全部都基于标准的 **Python 3.6 类型**声明（感谢 Pydantic ）。没有新的语法需要学习。只需要标准的 Python 。

如果你需要2分钟来学习如何使用 Python 类型（即使你不使用 FastAPI ），看看这个简短的教程：[Python Types](python-types.md){.internal-link target=_blank}。

编写带有类型标注的标准 Python：

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model

Você escreve Python padrão com tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare uma variável como str
# e obtenha suporte do editor dentro da função
def main(user_id: str):
    return user_id


# Um modelo do Pydantic

Вы пишете стандартный Python с типами:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Объявляем параметр как `str`
# и получаем поддержку редактора кода внутри функции
def main(user_id: str):
    return user_id


# Модель Pydantic

Escribes Python estándar con tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declara una variable como un str
# y obtiene soporte del editor dentro de la función
def main(user_id: str):
    return user_id


# Un modelo de Pydantic

這一切都基於標準的 **Python 型別**宣告（感謝 Pydantic）。無需學習新的語法，只需使用標準的現代 Python。

如果你需要 2 分鐘來學習如何使用 Python 型別（即使你不使用 FastAPI），可以看看這個簡短的教學：[Python 型別](python-types.md){.internal-link target=_blank}。

如果你寫帶有 Python 型別的程式碼：

```python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# 宣告一個變數為 string
# 並在函式中獲得 editor support
def main(user_id: str):
    return user_id


# 宣告一個 Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int

    * Конвертація Python типів (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, тощо).
    * `datetime` об'єкти.
    * `UUID` об'єкти.
    * Моделі бази даних.
    * ...та багато іншого.
* Автоматичну інтерактивну документацію API, включаючи 2 альтернативні інтерфейси користувача:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

    val groovyConsole = "org.apache.groovy:groovy-console"
    val groovyDateUtil = "org.apache.groovy:groovy-dateutil"
    val groovyDatetime = "org.apache.groovy:groovy-datetime"
    val groovyDoc = "org.apache.groovy:groovy-groovydoc"
    val groovyJson = "org.apache.groovy:groovy-json"
    val groovyNio = "org.apache.groovy:groovy-nio"
    val groovySql = "org.apache.groovy:groovy-sql"