app = FastAPI()


@app.get("/valid1", responses={"500": {"model": int}})
def valid1():
    pass


@app.get("/valid2", responses={"500": {"model": list[int]}})
def valid2():
    pass


@app.get("/valid3", responses={"500": {"model": Model}})
def valid3():
    pass


@app.get("/valid4", responses={"500": {"model": list[Model]}})
def valid4():
    pass


client = TestClient(app)

A string será verificada para se tornar uma URL válida e documentada no JSON Schema / OpenAPI como tal.

## Atributos como listas de submodelos { #attributes-with-lists-of-submodels }

Você também pode usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}

Isso vai esperar(converter, validar, documentar, etc) um corpo JSON tal qual:

## Cuerpos de `dict`s arbitrarios { #bodies-of-arbitrary-dicts }

También puedes declarar un cuerpo como un `dict` con claves de algún tipo y valores de algún otro tipo.

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

...dado que `description` y `tax` son opcionales (con un valor por defecto de `None`), este “`object`” JSON también sería válido:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

## Decláralo como un parámetro { #declare-it-as-a-parameter }

func (ct ColumnType) DatabaseTypeName() string {
	if ct.DataTypeValue.Valid {
		return ct.DataTypeValue.String
	}
	return ct.SQLColumnType.DatabaseTypeName()
}

// ColumnType returns the database type of the column. like `varchar(16)`
func (ct ColumnType) ColumnType() (columnType string, ok bool) {
	return ct.ColumnTypeValue.String, ct.ColumnTypeValue.Valid
}

// PrimaryKey returns the column is primary key or not.

class Item(BaseModel):
    name: str = Field(alias="aliased_name")
    price: Optional[float] = None
    owner_ids: Optional[list[int]] = None


@app.get("/items/valid", response_model=Item)
def get_valid():
    return Item(aliased_name="valid", price=1.0)


@app.get("/items/coerce", response_model=Item)
def get_coerce():
    return Item(aliased_name="coerce", price="1.0")

        when(mockConfig.getPid()).thenReturn(12345);

        response = new SmbComSetInformationResponse(mockConfig);
    }

    @Test
    @DisplayName("Constructor accepts valid config")
    void constructorValid() {
        assertDoesNotThrow(() -> new SmbComSetInformationResponse(mockConfig));
    }

    @Nested
    @DisplayName("writeParameterWordsWireFormat tests")

        Address unwrapped = mockAddress.unwrap(Address.class);
        assertSame(mockAddress, unwrapped, "Should return same instance for supported type");
    }

    @Test
    @DisplayName("getHostName should return valid hostname or address")
    void testGetHostNameContract() {
        // Given
        String expectedHostName = "server.example.com";
        when(mockAddress.getHostName()).thenReturn(expectedHostName);

        // When

    public boolean hasAccess(RdmaAccess access) {
        return accessFlags.contains(access);
    }

    /**
     * Check if memory region is still valid
     *
     * @return true if valid, false if invalidated
     */
    public boolean isValid() {
        return valid;
    }

    /**
     * Invalidate this memory region
     *
     * After invalidation, the region cannot be used for RDMA operations.

    #  You can specify target catalog of generated parameter bean for procedure.
    #  This property is valid only when generateProcedureParameterBean is valid.
    #
    #; targetProcedureCatalogList = list:{FOO_CATALOG ; prefix:FOO_ ; suffix:_FOO ; contain:_FOO_}
    # - - - - - - - - - -/

    # /- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -