Elle ne sera pas sérialisée avec un modèle.

    Assurez-vous qu'il contient les données souhaitées et que les valeurs soient dans un format JSON valides (si vous utilisez une `JSONResponse`).

!!! note "Détails techniques"
    Vous pouvez également utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`.

```Python
q: Union[str, None] = Query(default=None, max_length=50)
```

Cela va valider les données, montrer une erreur claire si ces dernières ne sont pas valides, et documenter le paramètre dans le schéma `OpenAPI` de cette *path operation*.

## Rajouter plus de validation

Vous pouvez aussi rajouter un second paramètre `min_length` :

    * Swagger UI.
    * ReDoc.

---

Pour revenir à l'exemple de code précédent, **FastAPI** permet de :

* Valider que `item_id` existe dans le chemin des requêtes `GET` et `PUT`.
* Valider que `item_id` est de type `int` pour les requêtes `GET` et `PUT`.
    * Si ce n'est pas le cas, le client voit une erreur utile et claire.

La validation des données est une autre fonctionnalité importante dont ont besoin les API. Elle permet de s'assurer
que les données sont valides, compte tenu de certains paramètres. Par exemple, qu'un champ est un `int`, et non un
string.
Ceci est particulièrement utile pour les données entrantes.

    No será serializado con el modelo, etc.

    Asegúrate de que la respuesta tenga los datos que quieras, y que los valores sean JSON válidos (si estás usando `JSONResponse`).

!!! note "Detalles Técnicos"
    También podrías utilizar `from starlette.responses import JSONResponse`.

    ```

## Resposta com `dict` arbitrário

Você também pode declarar uma resposta usando um simples `dict` arbitrário, declarando apenas o tipo das chaves e valores, sem usar um modelo Pydantic.

Isso é útil se você não souber os nomes de campo / atributo válidos (que seriam necessários para um modelo Pydantic) antecipadamente.

Neste caso, você pode usar `typing.Dict` (ou simplesmente dict no Python 3.9 e superior):

}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

!!! info
    `**second_user_data` significa:

    Pasa las <abbr title="en español key se refiere a la guía de un diccionario">keys</abbr> y los valores del dict `second_user_data` directamente como argumentos de key-value, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

### Soporte del editor

* Valide les **structures complexes**:
    * Utilise les modèles hiérarchique de Pydantic, le `typage` Python pour les `Lists`, `Dict`, etc.
    * Et les validateurs permettent aux schémas de données complexes d'être clairement et facilement définis, validés et documentés sous forme d'un schéma JSON.

```Python hl_lines="26-33"
{!../../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py!}
```

!!! tip "Astuce"
    Ici, nous réutilisons le même modèle Pydantic.

Al heredar desde `str` la documentación de la API podrá saber que los valores deben ser de tipo `string` y podrá mostrarlos correctamente.

Luego crea atributos de clase con valores fijos, que serán los valores disponibles válidos:

```Python hl_lines="1  6-9"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

!!! info "Información"