Ek Veri Tipleri¶

🌐 Yapay Zekâ ve İnsanlar Tarafından Çeviri

Bu çeviri, insanlar tarafından yönlendirilen bir yapay zekâ ile oluşturuldu. 🤝

Orijinal anlamın yanlış anlaşılması ya da kulağa doğal gelmeme gibi hatalar içerebilir. 🤖

Yapay zekâ LLM'ini daha iyi yönlendirmemize yardımcı olarak bu çeviriyi iyileştirebilirsiniz.

İngilizce sürüm

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.
Otomatik annotation ve dokümantasyon.

Diğer veri tipleri¶

Kullanabileceğiniz ek veri tiplerinden bazıları şunlardır:

UUID:
- Birçok veritabanı ve sistemde ID olarak yaygın kullanılan, standart bir "Universally Unique Identifier".
- request'lerde ve response'larda str olarak temsil edilir.
datetime.datetime:
- Python datetime.datetime.
- request'lerde ve response'larda ISO 8601 formatında bir str olarak temsil edilir, örn: 2008-09-15T15:53:00+05:00.
datetime.date:
- Python datetime.date.
- request'lerde ve response'larda ISO 8601 formatında bir str olarak temsil edilir, örn: 2008-09-15.
datetime.time:
- Python datetime.time.
- request'lerde ve response'larda ISO 8601 formatında bir str olarak temsil edilir, örn: 14:23:55.003.
datetime.timedelta:
- Python datetime.timedelta.
- request'lerde ve response'larda toplam saniye sayısını ifade eden bir float olarak temsil edilir.
- Pydantic, bunu ayrıca bir "ISO 8601 time diff encoding" olarak temsil etmeye de izin verir, daha fazla bilgi için dokümanlara bakın.
frozenset:
- request'lerde ve response'larda, set ile aynı şekilde ele alınır:
  - request'lerde bir list okunur, tekrarlar kaldırılır ve set'e dönüştürülür.
  - response'larda set, list'e dönüştürülür.
  - Üretilen schema, set değerlerinin benzersiz olduğunu belirtir (JSON Schema'nın uniqueItems özelliğini kullanarak).
bytes:
- Standart Python bytes.
- request'lerde ve response'larda str gibi ele alınır.
- Üretilen schema, bunun binary "format"ına sahip bir str olduğunu belirtir.
Decimal:
- Standart Python Decimal.
- request'lerde ve response'larda float ile aynı şekilde işlenir.
Geçerli tüm Pydantic veri tiplerini burada görebilirsiniz: Pydantic veri tipleri.

Örnek¶

Yukarıdaki tiplerden bazılarını kullanan parametrelere sahip bir örnek path operation.

Python 3.10+

from datetime import datetime, time, timedelta
from typing import Annotated
from uuid import UUID

from fastapi import Body, FastAPI

app = FastAPI()


@app.put("/items/{item_id}")
async def read_items(
    item_id: UUID,
    start_datetime: Annotated[datetime, Body()],
    end_datetime: Annotated[datetime, Body()],
    process_after: Annotated[timedelta, Body()],
    repeat_at: Annotated[time | None, Body()] = None,
):
    start_process = start_datetime + process_after
    duration = end_datetime - start_process
    return {
        "item_id": item_id,
        "start_datetime": start_datetime,
        "end_datetime": end_datetime,
        "process_after": process_after,
        "repeat_at": repeat_at,
        "start_process": start_process,
        "duration": duration,
    }

🤓 Other versions and variants

Python 3.10+ - non-Annotated

Tip

Prefer to use the Annotated version if possible.

from datetime import datetime, time, timedelta
from uuid import UUID

from fastapi import Body, FastAPI

app = FastAPI()


@app.put("/items/{item_id}")
async def read_items(
    item_id: UUID,
    start_datetime: datetime = Body(),
    end_datetime: datetime = Body(),
    process_after: timedelta = Body(),
    repeat_at: time | None = Body(default=None),
):
    start_process = start_datetime + process_after
    duration = end_datetime - start_process
    return {
        "item_id": item_id,
        "start_datetime": start_datetime,
        "end_datetime": end_datetime,
        "process_after": process_after,
        "repeat_at": repeat_at,
        "start_process": start_process,
        "duration": duration,
    }

Fonksiyonun içindeki parametrelerin doğal veri tiplerinde olduğunu unutmayın; örneğin normal tarih işlemleri yapabilirsiniz:

Python 3.10+

from datetime import datetime, time, timedelta
from typing import Annotated
from uuid import UUID

from fastapi import Body, FastAPI

app = FastAPI()


@app.put("/items/{item_id}")
async def read_items(
    item_id: UUID,
    start_datetime: Annotated[datetime, Body()],
    end_datetime: Annotated[datetime, Body()],
    process_after: Annotated[timedelta, Body()],
    repeat_at: Annotated[time | None, Body()] = None,
):
    start_process = start_datetime + process_after
    duration = end_datetime - start_process
    return {
        "item_id": item_id,
        "start_datetime": start_datetime,
        "end_datetime": end_datetime,
        "process_after": process_after,
        "repeat_at": repeat_at,
        "start_process": start_process,
        "duration": duration,
    }

🤓 Other versions and variants

Python 3.10+ - non-Annotated

Tip

Prefer to use the Annotated version if possible.

from datetime import datetime, time, timedelta
from uuid import UUID

from fastapi import Body, FastAPI

app = FastAPI()


@app.put("/items/{item_id}")
async def read_items(
    item_id: UUID,
    start_datetime: datetime = Body(),
    end_datetime: datetime = Body(),
    process_after: timedelta = Body(),
    repeat_at: time | None = Body(default=None),
):
    start_process = start_datetime + process_after
    duration = end_datetime - start_process
    return {
        "item_id": item_id,
        "start_datetime": start_datetime,
        "end_datetime": end_datetime,
        "process_after": process_after,
        "repeat_at": repeat_at,
        "start_process": start_process,
        "duration": duration,
    }