### Validation

* Validation pour la plupart (ou tous?) les **types de données** Python incluant:
    * objets JSON (`dict`).
    * listes JSON (`list`) définissant des types d'éléments.
    * Champs String (`str`), définition de longueur minimum ou maximale.
    * Nombres (`int`, `float`) avec valeur minimale and maximale, etc.

* Validation pour des types plus exotiques, tel que:
    * URL.
    * Email.

**Spoiler alert** : le tutoriel - guide utilisateur inclut :

* Déclaration de **paramètres** provenant d'autres endroits différents comme : **<abbr title="en anglais : headers">en-têtes</abbr>.**, **cookies**, **champs de formulaire** et **fichiers**.
* L'utilisation de **contraintes de validation** comme `maximum_length` ou `regex`.

labels.q	=	Reqête
labels.roles	=	Les rôles
labels.suggestSearchLog	=	Suggérer un journal de recherche
labels.suggestWord	=	Suggérer un mot
labels.targetLabel	=	Étiqueter
labels.term	=	Terme
labels.fields	=	Des champs
labels.ex_q	=	Requête étendue
labels.ldapProviderUrl	=	URL LDAP
labels.ldapSecurityPrincipal	=	DN de l'utilisateur
labels.ldapAdminSecurityPrincipal	=	Bind DN
labels.ldapAdminSecurityCredentials	=	Mot de passe

Il ne peut pas très bien gérer les modèles imbriqués. Ainsi, si le corps JSON de la requête est un objet JSON comportant des champs internes qui sont à leur tour des objets JSON imbriqués, il ne peut pas être correctement documenté et validé.

/// check | "A inspiré **FastAPI** à"

# Table of Contents

- [Updating charts and values.yaml](#updating-charts-and-valuesyaml)
    - [Acceptable Pull Requests](#acceptable-pull-requests)
    - [Making changes](#making-changes)
    - [Value deprecation](#value-deprecation)

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# Updating charts and values.yaml

## Acceptable Pull Requests

Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.

Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic).

Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.

---

Outro caso útil é quando você deseja ter chaves de outro tipo, por exemplo, `int`.

É isso que vamos ver aqui.

OAuth2 especifica que ao usar o "password flow" (fluxo de senha), que estamos usando, o cliente/usuário deve enviar os campos `username` e `password` como dados do formulário.

E a especificação diz que os campos devem ser nomeados assim. Portanto, `user-name` ou `email` não funcionariam.

Mas não se preocupe, você pode mostrá-lo como quiser aos usuários finais no frontend.

/// note | "Nota"

Isso é suportado deste a versão `0.114.0` do FastAPI. 🤓

///

Você pode utilizar a configuração de modelo do Pydantic para `proibir` qualquer campo `extra`:

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="12"

| `terms_of_service` | `str` | Uma URL para os Termos de Serviço da API. Se fornecido, deve ser uma URL. |

```

////

## 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):