* Suporte ao Editor, incluindo:
    * Completação.
    * Verificação de tipos.
* Validação de dados:
    * Erros automáticos e claros quando o dado é inválido.
    * Validação até para objetos JSON profundamente aninhados.
* <abbr title="também conhecido como: serialização, parsing, marshalling">Conversão</abbr> de dados de entrada: vindo da rede para dados e tipos Python. Consegue ler:
    * JSON.
    * Parâmetros de rota.

    * Validadores permitem que esquemas de dados complexos sejam limpos e facilmente definidos, conferidos e documentados como JSON Schema.
    * Você pode ter **JSONs aninhados** profundamente e tê-los todos validados e anotados.
* **Extensível**:

Você também pode acessar o valor `"lenet"` com `ModelName.lenet.value`.
///

#### Retorne membros de enumeração { #return-enumeration-members }

Você pode retornar *membros de enum* da sua *operação de rota*, até mesmo aninhados em um corpo JSON (por exemplo, um `dict`).

Eles serão convertidos para seus valores correspondentes (strings neste caso) antes de serem retornados ao cliente:

Ele não consegue lidar muito bem com modelos aninhados. Então, se o corpo JSON na requisição for um objeto JSON que contém campos internos que por sua vez são objetos JSON aninhados, ele não consegue ser documentado e validado apropriadamente.

/// check | **FastAPI** inspirado para

Usar tipos do Python para ter um ótimo suporte do editor.

    * Autocompletado.
    * Chequeo de tipos.
* Validación de datos:
    * Errores automáticos y claros cuando los datos son inválidos.
    * Validación incluso para objetos JSON profundamente anidados.
* <abbr title="también conocido como: serialización, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos de entrada: de la red a los datos y tipos de Python. Leyendo desde:
    * JSON.
    * Parámetros de path.

También podrías acceder al valor `"lenet"` con `ModelName.lenet.value`.

///

#### Devolver *miembros* de enumeración { #return-enumeration-members }

Puedes devolver *miembros de enum* desde tu *path operation*, incluso anidados en un cuerpo JSON (por ejemplo, un `dict`).

Serán convertidos a sus valores correspondientes (cadenas en este caso) antes de devolverlos al cliente:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[18,21,23] *}

    * Y los validadores permiten definir, verificar y documentar de manera clara y fácil esquemas de datos complejos como JSON Schema.
    * Puedes tener objetos JSON profundamente **anidados** y validarlos todos y anotarlos.
* **Extensible**:
    * Pydantic permite definir tipos de datos personalizados o puedes extender la validación con métodos en un modelo decorados con el decorador validator.

No puede manejar muy bien modelos anidados. Entonces, si el cuerpo JSON en la request es un objeto JSON que tiene campos internos que a su vez son objetos JSON anidados, no puede ser documentado y validado apropiadamente.

/// check | Inspiró a **FastAPI** a

Usar tipos de Python para tener un gran soporte del editor.