# 额外数据类型

到目前为止，您一直在使用常见的数据类型，如:

* `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`:
    * Python `datetime.date`.
    * 在请求和响应中将表示为 ISO 8601 格式的 `str` ，比如: `2008-09-15`.
* `datetime.time`:
    * 一个 Python `datetime.time`.
    * 在请求和响应中将表示为 ISO 8601 格式的 `str` ，比如:  `14:23:55.003`.
* `datetime.timedelta`:
    * 一个 Python `datetime.timedelta`.
    * 在请求和响应中将表示为 `float` 代表总秒数。
    * Pydantic 也允许将其表示为 "ISO 8601 时间差异编码", <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#json-serialisation" class="external-link" target="_blank">查看文档了解更多信息</a>。
* `frozenset`:
    * 在请求和响应中，作为 `set` 对待：
        * 在请求中，列表将被读取，消除重复，并将其转换为一个 `set`。
        * 在响应中 `set` 将被转换为 `list` 。
        * 产生的模式将指定那些 `set` 的值是唯一的 (使用 JSON 模式的 `uniqueItems`)。
* `bytes`:
    * 标准的 Python `bytes`。
    * 在请求和相应中被当作 `str` 处理。
    * 生成的模式将指定这个 `str` 是 `binary` "格式"。
* `Decimal`:
    * 标准的 Python `Decimal`。
    * 在请求和相应中被当做 `float` 一样处理。
* 您可以在这里检查所有有效的pydantic数据类型: <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/types" class="external-link" target="_blank">Pydantic data types</a>.

## 例子

下面是一个*路径操作*的示例，其中的参数使用了上面的一些类型。

```Python hl_lines="1  3  12-16"
{!../../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py!}
```

注意，函数内的参数有原生的数据类型，你可以，例如，执行正常的日期操作，如:

```Python hl_lines="18-19"
{!../../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py!}
```
