For example, this custom validator checks that the item ID starts with `isbn-` for an <abbr title="International Standard Book Number">ISBN</abbr> book number or with `imdb-` for an <abbr title="Internet Movie Database: a website with information about movies">IMDB</abbr> movie URL ID:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}

/// info

This is available with Pydantic version 2 or above. 😎

///

            skipMe = new ArrayList<>(3);
          }
          if (!foundAndRemovedExactReference(skipMe, moved.toTrickle)) {
            forgetMeNot.add(moved.toTrickle);
          }
          if (!foundAndRemovedExactReference(forgetMeNot, moved.replaced)) {
            skipMe.add(moved.replaced);
          }
        }
        cursor--;
        nextCursor--;

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}

/// info

Notice how `Offer` has a list of `Item`s, which in turn have an optional list of `Image`s

///

## Bodies of pure lists { #bodies-of-pure-lists }

If the top level value of the JSON body you expect is a JSON `array` (a Python `list`), you can declare the type in the parameter of the function, the same as in Pydantic models:

```Python

///

## Use cases { #use-cases }

Some use cases include:

* Converting non-JSON request bodies to JSON (e.g. [`msgpack`](https://msgpack.org/index.html)).
* Decompressing gzip-compressed request bodies.
* Automatically logging all request bodies.

## Handling custom request body encodings { #handling-custom-request-body-encodings }

/// info | Інформація

Зверніть увагу, що в моделі `Offer` є список `Item`ів, які, своєю чергою, можуть мати необов'язковий список `Image`ів.

///

## Тіла запитів, що складаються зі списків { #bodies-of-pure-lists }

Якщо верхній рівень JSON тіла, яке ви очікуєте, є JSON `масивом` (у Python — `list`), ви можете оголосити тип у параметрі функції, як і в моделях Pydantic:

```Python
images: list[Image]
```

/// info | Info

Beachten Sie, wie `Offer` eine Liste von `Item`s hat, die ihrerseits eine optionale Liste von `Image`s haben.

///

## Bodys aus reinen Listen { #bodies-of-pure-lists }

Wenn das äußerste Element des JSON-Bodys, das Sie erwarten, ein JSON-`array` (eine Python-`list`) ist, können Sie den Typ im Funktionsparameter deklarieren, mit der gleichen Syntax wie in Pydantic-Modellen:

/// info | Информация

Заметьте, что у объекта `Offer` есть список объектов `Item`, которые, в свою очередь, могут содержать необязательный список объектов `Image`

///

## Тела с чистыми списками элементов { #bodies-of-pure-lists }

Если верхний уровень значения тела JSON-объекта представляет собой JSON `array` (в Python — `list`), вы можете объявить тип в параметре функции, так же как в моделях Pydantic:

```Python

    EnumHashBiMap<Currency, Country> bimap2 = EnumHashBiMap.create(emptyBimap2);
    assertTrue(bimap2.isEmpty());
  }

  public void testEnumHashBiMapConstructor() {
    /* Test that it copies existing entries. */
    EnumHashBiMap<Currency, String> bimap1 = EnumHashBiMap.create(Currency.class);
    bimap1.put(Currency.DOLLAR, "dollar");
    EnumHashBiMap<Currency, String> bimap2 = EnumHashBiMap.create(bimap1);

/// info | Bilgi

`Offer`’ın bir `Item` list’i olduğuna, `Item`’ların da opsiyonel bir `Image` list’ine sahip olduğuna dikkat edin.

///

## Sadece list olan body’ler { #bodies-of-pure-lists }

Beklediğiniz JSON body’nin en üst seviye değeri bir JSON `array` (Python’da `list`) ise, tipi Pydantic modellerinde olduğu gibi fonksiyonun parametresinde tanımlayabilirsiniz:

```Python

你可以定義任意深度的巢狀模型：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}

/// info

請注意，`Offer` 具有一個 `Item` 的列表，而每個 `Item` 又有一個可選的 `Image` 列表。

///

## 純列表的本文 { #bodies-of-pure-lists }

如果你期望的 JSON 本文頂層值是一個 JSON `array`（Python 的 `list`），可以像在 Pydantic 模型中那樣，直接在函式參數上宣告其型別：

```Python
images: list[Image]
```

如下所示：