<img src="/img/python-types/image02.png">

아래와 같이 "그렇지!"하는 옵션이 나올때까지 스크롤을 내려서 볼 수 있습니다:

<img src="/img/python-types/image03.png">

## 더 큰 동기부여

아래 함수를 보면, 이미 타입 힌트가 적용되어 있는 걸 볼 수 있습니다:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial003.py hl[1] *}


편집기가 변수의 타입을 알고 있기 때문에, 자동완성 뿐 아니라 에러도 확인할 수 있습니다:

<img src="/img/python-types/image04.png">

しかし今、あなたが再びその関数を作成している最中に、型ヒントを使っていると想像してみて下さい。

同じタイミングで`Ctrl+Space`で自動補完を実行すると、以下のようになります:

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image02.png">

これであれば、あなたは「ベルを鳴らす」一つを見つけるまで、オプションを見て、スクロールすることができます:

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image03.png">

## より強い動機

この関数を見てください。すでに型ヒントを持っています:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial003.py hl[1] *}

    * 생성된 스키마는 이것이 `binary` "형식"의 `str`임을 명시합니다.
* `Decimal`:
    * 표준 파이썬의 `Decimal`.
    * 요청과 응답에서 `float`와 동일하게 다뤄집니다.
* 여기에서 모든 유효한 pydantic 데이터 자료형을 확인할 수 있습니다: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic 데이터 자료형</a>.

## 예시

위의 몇몇 자료형을 매개변수로 사용하는 *경로 작동* 예시입니다.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

* `Decimal`:
    * Pythonの標準的な`Decimal`です。
    * リクエストやレスポンスでは`float`と同じように扱います。

* Pydanticの全ての有効な型はこちらで確認できます: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic data types</a>。
## 例

ここでは、上記の型のいくつかを使用したパラメータを持つ*path operation*の例を示します。

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py hl[1,2,12:16] *}

Up to now, you have been using common data types, like:

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

But you can also use more complex data types.

And you will still have the same features as seen up to now:

* Great editor support.
* Data conversion from incoming requests.
* Data conversion for response data.
* Data validation.
* Automatic annotation and documentation.

* `Decimal`:
    * `Decimal` estándar de Python.
    * En requests y responses, manejado igual que un `float`.
* Puedes revisar todos los tipos de datos válidos de Pydantic aquí: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de datos de Pydantic</a>.

## Ejemplo { #example }

Aquí tienes un ejemplo de una *path operation* con parámetros usando algunos de los tipos anteriores.

    * 生成的模式将指定这个 `str` 是 `binary` "格式"。
* `Decimal`:
    * 标准的 Python `Decimal`。
    * 在请求和响应中被当做 `float` 一样处理。
* 您可以在这里检查所有有效的pydantic数据类型: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic data types</a>.

## 例子

下面是一个*路径操作*的示例，其中的参数使用了上面的一些类型。

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

注意，函数内的参数有原生的数据类型，你可以，例如，执行正常的日期操作，如:

    * 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.

}

type metricValue struct {
	Labels map[string]string
	Value  float64
}

// MetricValues - type to set metric values retrieved while loading metrics. A
// value of this type is passed to the `MetricsLoaderFn`.
type MetricValues struct {
	values      map[MetricName][]metricValue
	descriptors map[MetricName]MetricDescriptor
}

func newMetricValues(d map[MetricName]MetricDescriptor) MetricValues {

// 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{}