"schema": {
                                    "title": "Item Id",
                                    "type": "string",
                                    "format": "uuid",
                                },
                                "name": "item_id",
                                "in": "path",
                            }
                        ],

* Конвертація даних з вхідних запитів.
* Конвертація даних для відповіді.
* Валідація даних.
* Автоматична анотація та документація.

## Інші типи даних

Ось додаткові типи даних для використання:

* `UUID`:
    * Стандартний "Універсальний Унікальний Ідентифікатор", який часто використовується як ідентифікатор у багатьох базах даних та системах.
    * У запитах та відповідях буде представлений як `str`.
* `datetime.datetime`:

* Data conversion for response data.
* Data validation.
* Automatic annotation and documentation.

## Other data types { #other-data-types }

Here are some of the additional data types you can use:

* `UUID`:
    * A standard "Universally Unique Identifier", common as an ID in many databases and systems.
    * In requests and responses will be represented as a `str`.
* `datetime.datetime`:
    * A Python `datetime.datetime`.

* Validación de datos.
* Anotación y documentación automática.

## Otros tipos de datos { #other-data-types }

Aquí hay algunos de los tipos de datos adicionales que puedes usar:

* `UUID`:
    * Un "Identificador Universalmente Único" estándar, común como un ID en muchas bases de datos y sistemas.
    * En requests y responses se representará como un `str`.
* `datetime.datetime`:

    IPv6Interface,
    IPv6Network,
)
from pathlib import Path, PurePath
from re import Pattern
from types import GeneratorType
from typing import Annotated, Any, Callable, Optional, Union
from uuid import UUID

from annotated_doc import Doc
from fastapi.exceptions import PydanticV1NotSupportedError
from fastapi.types import IncEx
from pydantic import BaseModel
from pydantic.color import Color

[
	uuid(4b324fc8-1670-01d3-1278-5a47bf6ee188),
	version(3.0)
]
interface srvsvc
{
	import "../rpc.idl";

	typedef struct {
		[string] wchar_t *netname;
	} ShareInfo0;

	typedef struct {
		int count;
		[size_is(count)] ShareInfo0 *array;
	} ShareInfoCtr0;

	typedef struct {
		[string] wchar_t *netname;
		int type;
		[string] wchar_t *remark;
	} ShareInfo1;

	typedef struct {
		int count;

Например, вы не можете поместить Pydantic-модель в `JSONResponse`, не преобразовав её сначала в `dict` с помощью преобразования всех типов данных (таких как `datetime`, `UUID` и т.д.) в совместимые с JSON типы.

В таких случаях вы можете использовать `jsonable_encoder` для преобразования данных перед передачей их в ответ:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

[
	uuid(4b324fc8-1670-01d3-1278-5a47bf6ee188),
	version(3.0)
]
interface srvsvc
{
	import "../rpc.idl";

	typedef struct {
		[string] wchar_t *netname;
	} ShareInfo0;

	typedef struct {
		int count;
		[size_is(count)] ShareInfo0 *array;
	} ShareInfoCtr0;

	typedef struct {
		[string] wchar_t *netname;
		int type;
		[string] wchar_t *remark;
	} ShareInfo1;

	typedef struct {
		int count;

[
	uuid(12345778-1234-abcd-ef00-0123456789ac),
	version(1.0)
]
interface samr
{
	import "../rpc.idl";
	import "lsarpc.idl";

	typedef [v1_enum] enum {
		ACB_DISABLED               = 0x00000001, /* 1 = User account disabled */
		ACB_HOMDIRREQ              = 0x00000002, /* 1 = Home directory required */
		ACB_PWNOTREQ               = 0x00000004, /* 1 = User password not required */

* `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。
* 自动补全和文档。

## 其他数据类型

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`.
    * 在请求和响应中将表示为 ISO 8601 格式的 `str` ，比如: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`: