# Python Types Intro { #python-types-intro }

Python has support for optional "type hints" (also called "type annotations").

These **"type hints"** or annotations are a special syntax that allow declaring the <dfn title="for example: str, int, float, bool">type</dfn> of a variable.

By declaring types for your variables, editors and tools can give you better support.

package dns

import (
	"encoding/json"
	"time"
)

const (
	defaultTTL            = 30
	defaultContextTimeout = 5 * time.Minute
)

// SrvRecord - represents a DNS service record
type SrvRecord struct {
	Host     string      `json:"host,omitempty"`
	Port     json.Number `json:"port,omitempty"`
	Priority int         `json:"priority,omitempty"`
	Weight   int         `json:"weight,omitempty"`

	// Should match SingleHandler.Call checks.
	switch typed := v.(type) {
	case *MSS:
		trace.Path += typed.ToQuery()
	case map[string]string:
		m := MSS(typed)
		trace.Path += m.ToQuery()
	case *URLValues:
		trace.Path += typed.Values().Encode()
	case *NoPayload, *Bytes:
		trace.Path = fmt.Sprintf("%s?payload=%T", trace.Path, typed)
	case string:
		trace.Path = fmt.Sprintf("%s?%s", trace.Path, typed)

the operation would become deadlocked if the channels are full.

### Typed handlers

Typed handlers are handlers that have a specific type for the request and response payloads.

```go
    // Create a typed handler.
    handler := func(ctx context.Context, p *Payload, in <-chan *Req, out chan<- *Resp) *RemoteErr {

Anis Eleuch <******@****.***> 1701941636 -0800

Taran Pelkey <******@****.***> 1744754791 -0400

from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import RedirectResponse

app = FastAPI()


@app.get("/typer")
async def redirect_typer():

# 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.

# 追加データ型 { #extra-data-types }

今まで、以下のような一般的なデータ型を使用してきました:

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

しかし、より複雑なデータ型を使用することもできます。

そして、今まで見てきたのと同じ機能を持つことになります:

* 素晴らしいエディタのサポート。
* 受信したリクエストからのデータ変換。
* レスポンスデータのデータ変換。
* データの検証。
* 自動注釈と文書化。

## 他のデータ型 { #other-data-types }

ここでは、使用できる追加のデータ型のいくつかを紹介します:

* `UUID`:
    * 多くのデータベースやシステムで共通のIDとして使用される、標準的な「ユニバーサルにユニークな識別子」です。
    * リクエストとレスポンスでは`str`として表現されます。

* Datenvalidierung
* Automatische Dokumentation

## Spezielle Typen und Validierungen { #special-types-and-validation }

Abgesehen von normalen einfachen Typen wie `str`, `int`, `float`, usw. können Sie komplexere einfache Typen verwenden, die von `str` erben.

Um alle Optionen kennenzulernen, die Sie haben, schauen Sie sich [Pydantics Typübersicht](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/) an. Sie werden einige Beispiele im nächsten Kapitel kennenlernen.