def test_route_converters_float():
    # Test float conversion
    response = client.get("/float/25.5")
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == {"float": 25.5}
    assert app.url_path_for("float_convertor", param=25.5) == "/float/25.5"  # type: ignore


def test_route_converters_path():
    # Test path conversion

          sink.putLong(value);
        }
      }
    },
    PUT_FLOAT() {
      @Override
      void performAction(Random random, Iterable<? extends PrimitiveSink> sinks) {
        float value = random.nextFloat();
        for (PrimitiveSink sink : sinks) {
          sink.putFloat(value);
        }
      }
    },
    PUT_DOUBLE() {
      @Override

# Додаткові типи даних { #extra-data-types }

До цього часу ви використовували загальнопоширені типи даних, такі як:

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

Але ви також можете використовувати більш складні типи даних.

І ви все ще матимете ті ж можливості, які були показані до цього:

* Чудова підтримка редактора.
* Конвертація даних з вхідних запитів.
* Конвертація даних для відповіді.
* Валідація даних.

# 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.

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):

            @Override
            public boolean match(Map<String, Object> map) {
                return true;
            }

            @Override
            public float getValue(Map<String, Object> map) {
                return 2.5f;
            }
        };
        indexUpdater.addDocBoostMatcher(matcher);

        indexUpdater.updateDocument(doc);

# Types de données supplémentaires { #extra-data-types }

Jusqu'à présent, vous avez utilisé des types de données courants, comme :

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

Mais vous pouvez aussi utiliser des types de données plus complexes.

Et vous bénéficierez toujours des mêmes fonctionnalités que jusqu'à présent :

* Excellente prise en charge dans l'éditeur.
* Conversion des données à partir des requêtes entrantes.

# 추가 데이터 자료형 { #extra-data-types }

지금까지 일반적인 데이터 자료형을 사용했습니다. 예를 들면 다음과 같습니다:

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

하지만 더 복잡한 데이터 자료형 또한 사용할 수 있습니다.

그리고 지금까지와 같은 기능들을 여전히 사용할 수 있습니다.

* 훌륭한 편집기 지원.
* 들어오는 요청의 데이터 변환.
* 응답 데이터의 데이터 변환.
* 데이터 검증.
* 자동 어노테이션과 문서화.

## 다른 데이터 자료형 { #other-data-types }

아래의 추가적인 데이터 자료형을 사용할 수 있습니다:

* `UUID`:
    * 표준 "범용 고유 식별자"로, 많은 데이터베이스와 시스템에서 ID로 사용됩니다.

# Ek Veri Tipleri { #extra-data-types }

Şimdiye kadar şunlar gibi yaygın veri tiplerini kullanıyordunuz:

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

Ancak daha karmaşık veri tiplerini de kullanabilirsiniz.

Ve yine, şimdiye kadar gördüğünüz özelliklerin aynısına sahip olursunuz:

* Harika editör desteği.
* Gelen request'lerden veri dönüştürme.
* response verileri için veri dönüştürme.
* Veri doğrulama.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


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


app = FastAPI()


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item, q: str | None = None):
    result = {"item_id": item_id, **item.model_dump()}
    if q:
        result.update({"q": q})