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docs/ja/docs/tutorial/extra-data-types.md

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+# 追加データ型
+
+今までは、以下のような一般的なデータ型を使用してきました:
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+* `int`
+* `float`
+* `str`
+* `bool`
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+しかし、より複雑なデータ型を使用することもできます。
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+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
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+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。
+* `datetime.datetime`:
+    * Pythonの`datetime.datetime`です。
+    * リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます: `2008-09-15T15:53:00+05:00`
+* `datetime.date`:
+    * Pythonの`datetime.date`です。
+    * リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます: `2008-09-15`
+* `datetime.time`:
+    * Pythonの`datetime.time`.
+    * リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます: `14:23:55.003`
+* `datetime.timedelta`:
+    * Pythonの`datetime.timedelta`です。
+    * リクエストとレスポンスでは合計秒数の`float`で表現されます。
+    * Pydanticでは「ISO 8601 time diff encoding」として表現することも可能です。<a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#json-serialisation" class="external-link" target="_blank">詳細はドキュメントを参照してください</a>。
+* `frozenset`:
+    * リクエストとレスポンスでは`set`と同じように扱われます:
+        * リクエストでは、リストが読み込まれ、重複を排除して`set`に変換されます。
+        * レスポンスでは`set`が`list`に変換されます。
+        * 生成されたスキーマは`set`の値が一意であることを指定します（JSON Schemaの`uniqueItems`を使用します）。
+* `bytes`:
+    * Pythonの標準的な`bytes`です。
+    * リクエストとレスポンスでは`str`として扱われます。
+    * 生成されたスキーマは`str`で`binary`の「フォーマット」持つことを指定します。
+* `Decimal`:
+    * Pythonの標準的な`Decimal`です。
+    * リクエストやレスポンスでは`float`と同じように扱います。
+
+* Pydanticの全ての有効な型はこちらで確認できます: <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/types" class="external-link" target="_blank">Pydantic data types</a>。
+## 例
+
+ここでは、上記の型のいくつかを使用したパラメータを持つ*path operation*の例を示します。
+
+```Python hl_lines="1 2 12-16"
+{!../../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py!}
+```
+
+関数内のパラメータは自然なデータ型を持っていることに注意してください。そして、以下のように通常の日付操作を行うことができます:
+
+```Python hl_lines="18 19"
+{!../../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py!}
+```