// Test that methods handle parameter validation appropriately

        // setObject should handle various inputs
        try {
            WebApiUtil.setObject("validKey", "validValue");
            WebApiUtil.setObject("", "emptyKey");
            WebApiUtil.setObject("nullValue", null);
            WebApiUtil.setObject(null, "nullKey");
            WebApiUtil.setObject(null, null);

        source.put("AnotherKey", "anotherValue");
        source.put("ValidKey", "validValue");

        Map<String, Object> result = searchLogHelper.toLowerHyphen(source);

        assertEquals("anotherValue", result.get("another_key"));
        assertEquals("validValue", result.get("valid_key"));
    }

    @Test
    public void test_searchLogQueue_initialization() {

# Corps - Modèles imbriqués { #body-nested-models }

Avec FastAPI, vous pouvez définir, valider, documenter et utiliser des modèles imbriqués à n'importe quelle profondeur (grâce à Pydantic).

## Déclarer des champs de liste { #list-fields }

Vous pouvez définir un attribut comme étant un sous-type. Par exemple, une `list` Python :

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

    * Parce que les structures de données de Pydantic sont simplement des instances de classes que vous définissez ; l'autocomplétion, le linting, mypy et votre intuition devraient tous bien fonctionner avec vos données validées.
* Valider des **structures complexes** :
    * Utilisation de modèles Pydantic hiérarchiques, de `List` et `Dict` du `typing` Python, etc.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

FastAPI utilisera ce type de retour pour :

* **Valider** les données renvoyées.

En revanche, tout autre paramètre déclaré normalement (par exemple, le corps avec un modèle Pydantic) sera toujours validé, converti, annoté, etc.

Mais il existe des cas spécifiques où il est utile d'obtenir l'objet `Request`.

///

FastAPI va maintenant :

- **Valider** les données en s’assurant que la longueur maximale est de 50 caractères
- Afficher une **erreur claire** au client quand les données ne sont pas valides
- **Documenter** le paramètre dans la *chemin d'accès* du schéma OpenAPI (il apparaîtra donc dans l’**interface de documentation automatique**)

          ),
        )

      return result
    }

    private fun validity(): Validity {
      val notBefore = if (notBefore != -1L) notBefore else System.currentTimeMillis()
      val notAfter = if (notAfter != -1L) notAfter else notBefore + DEFAULT_DURATION_MILLIS
      return Validity(
        notBefore = notBefore,
        notAfter = notAfter,
      )
    }

          Adapters.GENERALIZED_TIME.toDer(writer, value)
        }
      }
    }

  /**
   * ```
   * Validity ::= SEQUENCE {
   *   notBefore      Time,
   *   notAfter       Time
   * }
   * ```
   */
  private val validity: BasicDerAdapter<Validity> =
    Adapters.sequence(
      "Validity",
      time,
      time,
      decompose = {
        listOf(
          it.notBefore,
          it.notAfter,

Nous pouvons faire la même chose qu'avant pour **lire** des `Hero`, à nouveau, nous utilisons `response_model=list[HeroPublic]` pour garantir que les données sont correctement validées et sérialisées.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[65:72] hl[65] *}

### Lire un héros avec `HeroPublic` { #read-one-hero-with-heropublic }

Nous pouvons **lire** un héros unique :