You can declare additional validations and metadata for your parameters.

Generic validations and metadata:

* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`

Validations specific for strings:

* `min_length`
* `max_length`
* `pattern`

Custom validations using `AfterValidator`.

In these examples you saw how to declare validations for `str` values.

        assertNotNull(constraint);
        Class<?>[] validators = constraint.validatedBy();
        assertEquals(1, validators.length);
        assertEquals(CronExpressionValidator.class, validators[0]);
    }

    // Test validation with valid cron expressions
    public void test_validCronExpressions() {
        TestBean bean = new TestBean();

+="",d?4===a.length:e?3===a.length||4===a.length:3===a.length)},errorMessage:"",errorMessageKey:"badCVV"}),a.formUtils.addValidator({name:"strength",validatorFunction:function(b,c){var d=c.valAttr("strength")||2;return d&&d>3&&(d=3),a.formUtils.validators.validate_strength.calculatePasswordStrength(b)>=d},errorMessage:"",errorMessageKey:"badStrength",calculatePasswordStrength:function(a){if(a.length<4)return 0;var b=0,c=function(a,b){for(var c="",d=0;d<b.length;d++){for(var e=!0,f=0;f<a&&f+d+a<b...

Це можна досягти за допомогою <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator" class="external-link" target="_blank">Pydantic's `AfterValidator`</a> в середині `Annotated`.

/// tip | Підказка

Pydantic також має <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-before-validator" class="external-link" target="_blank">`BeforeValidator`</a> та інші. 🤓

///

has-error",inputParentClassOnSuccess:"has-success",validateHiddenInputs:!1,inlineErrorMessageCallback:!1,submitErrorMessageCallback:!1}},validators:{},_events:{load:[],valid:[],invalid:[]},haltValidation:!1,addValidator:function(a){var b=0===a.name.indexOf("validate_")?a.name:"validate_"+a.name;void 0===a.validateOnKeyUp&&(a.validateOnKeyUp=!0),this.validators[b]=a},warn:function(a,c){"console"in b?"function"==typeof b.console.warn?b.console.warn(a):"function"==typeof b.console.log&&b.console.lo...

* Valideer **complexe structuren**:
    * Gebruik van hiërarchische Pydantic modellen, Python `typing`'s `List` en `Dict`, enz.
    * Met validators kunnen complexe dataschema's duidelijk en eenvoudig worden gedefinieerd, gecontroleerd en gedocumenteerd als JSON Schema.
    * Je kunt diep **geneste JSON** objecten laten valideren en annoteren.
* **Uitbreidbaar**:

* Validate **các cấu trúc phức tạp**:
    * Sử dụng các models Pydantic phân tầng, `List` và `Dict` của Python `typing`,...
    * Và các validators cho phép các cấu trúc dữ liệu phức tạp trở nên rõ ràng và dễ dàng để định nghĩa, kiểm tra và tài liệu hóa thành JSON Schema.
    * Bạn có thể có các object **JSON lồng nhau** và tất cả chúng đã validate và annotated.

* **Renouvelable**:
    * Pydantic permet de définir de nouveaux types de données ou vous pouvez étendre la validation avec des méthodes sur un modèle décoré avec le<abbr title="en anglais: validator decorator"> décorateur de validation</abbr>

        validator.addToBlacklist("\\share\\blocked");
        validator.clearBlacklist();

        // Should allow previously blacklisted path
        String allowed = validator.validatePath("\\share\\blocked\\file.txt");
        assertEquals("\\share\\blocked\\file.txt", allowed);
    }

    @Test
    public void testClearWhitelist() throws Exception {
        validator.addToWhitelist("\\share\\allowed");

        assertEquals(Integer.MAX_VALUE, validator.safeAdd(Integer.MAX_VALUE, 0));
        assertEquals(Integer.MIN_VALUE, validator.safeAdd(Integer.MIN_VALUE, 0));
        assertEquals(0, validator.safeMultiply(0, Integer.MAX_VALUE));
        assertEquals(1, validator.safeMultiply(1, 1));

        // Test exact buffer boundaries
        byte[] buffer = new byte[100];