app = FastAPI()


@app.get("/valid1", responses={"500": {"model": int}})
def valid1():
    pass


@app.get("/valid2", responses={"500": {"model": list[int]}})
def valid2():
    pass


@app.get("/valid3", responses={"500": {"model": Model}})
def valid3():
    pass


@app.get("/valid4", responses={"500": {"model": list[Model]}})
def valid4():
    pass


client = TestClient(app)

        }

        // Should parse valid directives and ignore invalid ones
        assertNotNull(robotsTxt);
        assertFalse(robotsTxt.allows("/valid1/", "TestBot"));
        assertFalse(robotsTxt.allows("/valid2/", "TestBot"));
        assertTrue(robotsTxt.allows("/valid3/", "TestBot"));
        assertFalse(robotsTxt.allows("/valid4/", "TestBot"));
    }

    public void testParse_emptyValues() {

///

## Añadir un modelo de salida { #add-an-output-model }

Podemos en cambio crear un modelo de entrada con la contraseña en texto plano y un modelo de salida sin ella:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[9,11,16] *}

A string será verificada para se tornar uma URL válida e documentada no JSON Schema / OpenAPI como tal.

## Atributos como listas de submodelos { #attributes-with-lists-of-submodels }

Você também pode usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}

Isso vai esperar(converter, validar, documentar, etc) um corpo JSON tal qual:

O editor, mypy e outras ferramentas não reclamarão disso porque, em termos de digitação, `UserIn` é uma subclasse de `BaseUser`, o que significa que é um tipo *válido* quando o que é esperado é qualquer coisa que seja um `BaseUser`.

### Filtragem de dados FastAPI { #fastapi-data-filtering }

* 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.

Cualquier función que sea válida para usar con:

* <a href="https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager" class="external-link" target="_blank">`@contextlib.contextmanager`</a> o
* <a href="https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager" class="external-link" target="_blank">`@contextlib.asynccontextmanager`</a>

sería válida para usar como una dependencia en **FastAPI**.

## Cuerpos de `dict`s arbitrarios { #bodies-of-arbitrary-dicts }

También puedes declarar un cuerpo como un `dict` con claves de algún tipo y valores de algún otro tipo.

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

...dado que `description` y `tax` son opcionales (con un valor por defecto de `None`), este “`object`” JSON también sería válido:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

## Decláralo como un parámetro { #declare-it-as-a-parameter }

Puedes declarar que un parámetro puede aceptar `None`, pero que aún así es requerido. Esto obligaría a los clientes a enviar un valor, incluso si el valor es `None`.

Para hacer eso, puedes declarar que `None` es un tipo válido pero simplemente no declarar un valor por defecto:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006c_an_py310.py hl[9] *}