# Pythonの型の紹介 { #python-types-intro }

Python にはオプションの「型ヒント」（「型アノテーション」とも呼ばれます）がサポートされています。

これらの **「型ヒント」** やアノテーションは、変数の<dfn title="例えば: str、int、float、bool">型</dfn>を宣言できる特別な構文です。

変数に型を宣言することで、エディターやツールがより良いサポートを提供できます。

これは Python の型ヒントについての **クイックチュートリアル/リフレッシュ** にすぎません。**FastAPI** で使うために必要な最低限のことだけをカバーしています。...実際には本当に少ないです。

**FastAPI** はすべてこれらの型ヒントに基づいており、多くの強みと利点を与えてくれます。

しかし、たとえ **FastAPI** をまったく使用しない場合でも、それらについて少し学ぶことで利点を得られます。

            return boost.toString();
        }
        return null;
    }

    public void setBoostValue(final String value) {
        if (value != null) {
            try {
                boost = Float.parseFloat(value);
            } catch (final Exception e) {
                if (logger.isDebugEnabled()) {
                    logger.debug("Invalid boost value, keeping current: value={}, error={}", value, e.getMessage());

  /** Used for concurrent threads reading the list for the first time. */
  private val readCompleteLatch = CountDownLatch(1)

  // The lists are held as a large array of UTF-8 bytes. This is to avoid allocating lots of strings
  // that will likely never be used. Each rule is separated by '\n'. Please see the
  // PublicSuffixListGenerator class for how these lists are generated.
  // Guarded by this.
  override lateinit var bytes: ByteString

	buckets     []string
}

// NewMetricsGroup creates a new MetricsGroup. To create a metrics group for
// metrics with a `bucket` dimension (label), use `NewBucketMetricsGroup`.
//
// The `loader` function loads metrics from the cache and the system.
func NewMetricsGroup(path collectorPath, descriptors []MetricDescriptor,
	loader MetricsLoaderFn,
) *MetricsGroup {
	mg := &MetricsGroup{
		CollectorPath: path,

            "analyzer": "empty_analyzer"
          }
        }
      }
    ],
    "properties": {
      "anchor": {
        "type": "keyword"
      },
      "boost": {
        "type": "float"
      },
      "click_count": {
        "type": "long"
      },
      "config_id": {
        "type": "keyword"
      },
      "important_content": {
        "type": "text",

        String[] fields = { "field1" };
        String[] tags = { "tag1" };
        String[] roles = { "role1" };
        String[] languages = { "en" };
        long docFreq = 10L;
        long queryFreq = 5L;
        float userBoost = 1.5f;

        SuggestItem item =
                new SuggestItem(text, readings, fields, docFreq, queryFreq, userBoost, tags, roles, languages, SuggestItem.Kind.DOCUMENT);

    description: str | None = None
    price: float = Field(gt=0)


app = FastAPI()


@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item, project_id: Annotated[int, Query()]): ...
```

instead of this:

```python
# DO NOT DO THIS
class Item(BaseModel):
    name: str = ...
    description: str | None = None
    price: float = Field(..., gt=0)


app = FastAPI()

Los parámetros de la función se reconocerán de la siguiente manera:

* Si el parámetro también se declara en el **path**, se utilizará como un parámetro de path.
* Si el parámetro es de un **tipo singular** (como `int`, `float`, `str`, `bool`, etc.), se interpretará como un parámetro de **query**.
* Si el parámetro se declara como del tipo de un **modelo de Pydantic**, se interpretará como un **body** de request.

/// note | Nota

	switch {
	case e.Int != nil:
		if *e.Int < math.MaxInt64 && *e.Int > math.MinInt64 {
			return FromInt(int64(*e.Int)), nil
		}
		return FromFloat(*e.Int), nil
	case e.Float != nil:
		return FromFloat(*e.Float), nil
	case e.String != nil:
		return FromString(string(*e.String)), nil
	case e.Boolean != nil:
		return FromBool(bool(*e.Boolean)), nil
	case e.Missing:
		return FromMissing(), nil
	}

 *   <li>Extracting child URLs and adding them to the queue using {@link #storeChildUrls(Set, String, int)}
 *       or {@link #storeChildUrl(String, String, float, int)}.</li>
 *   <li>Handling exceptions that may occur during the crawling process.</li>
 * </ol>
 *
 * <p>
 * The thread also manages the active thread count using atomic operations