* The method evaluates the boost expression and converts the result to a float value.
     * Supports Integer, Long, Float, Double, and String representations of numbers.
     *
     * @param map the document data as a map of field names to values
     * @return the calculated boost value as a float, or 0.0f if evaluation fails
     */
    public float getValue(final Map<String, Object> map) {
        if (map == null || map.isEmpty()) {

class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = Field(
        default=None, title="The description of the item", max_length=300
    )
    price: float = Field(gt=0, description="The price must be greater than zero")
    tax: float | None = None


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Annotated[Item, Body(embed=True)]):
    results = {"item_id": item_id, "item": item}

from typing import Annotated

from fastapi import Body, FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


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


class User(BaseModel):
    username: str
    full_name: str | None = None


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

from fastapi import Body, FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


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


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

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


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


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

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


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


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

from pydantic import BaseModel as BaseModelV2
from pydantic.v1 import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    size: float


class ItemV2(BaseModelV2):
    name: str
    description: str | None = None
    size: float


app = FastAPI()


@app.post("/items/", response_model=ItemV2)
async def create_item(item: Item):

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


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The Bar fighters", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {
        "name": "Baz",
        "description": "There goes my baz",

# 額外的資料型別 { #extra-data-types }

到目前為止，你一直在使用常見的資料型別，例如：

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

但你也可以使用更複雜的資料型別。

而且你仍然會擁有目前為止所見的同樣功能：

* 極佳的編輯器支援。
* 將傳入請求的資料轉換。
* 回應資料的轉換。
* 資料驗證。
* 自動產生註解與文件。

## 其他資料型別 { #other-data-types }

以下是你可以使用的一些其他資料型別：

* `UUID`：
    * 一種標準的「通用唯一識別碼 (Universally Unique Identifier)」，常見於許多資料庫與系統的 ID。
    * 在請求與回應中會以 `str` 表示。
* `datetime.datetime`：

# 额外数据类型 { #extra-data-types }

到目前为止，您一直在使用常见的数据类型，如:

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

但是您也可以使用更复杂的数据类型。

您仍然会拥有现在已经看到的相同的特性:

* 很棒的编辑器支持。
* 传入请求的数据转换。
* 响应数据转换。
* 数据验证。
* 自动注解和文档。

## 其他数据类型 { #other-data-types }

下面是一些你可以使用的其他数据类型:

* `UUID`:
    * 一种标准的 "通用唯一标识符" ，在许多数据库和系统中用作ID。
    * 在请求和响应中将以 `str` 表示。
* `datetime.datetime`:
    * 一个 Python `datetime.datetime`.