You can declare additional validations and metadata for your parameters.

Generic validations and metadata:

* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`

Validations specific for strings:

* `min_length`
* `max_length`
* `pattern`

Custom validations using `AfterValidator`.

In these examples you saw how to declare validations for `str` values.

        assertNotNull(constraint);
        Class<?>[] validators = constraint.validatedBy();
        assertEquals(1, validators.length);
        assertEquals(CronExpressionValidator.class, validators[0]);
    }

    // Test validation with valid cron expressions
    public void test_validCronExpressions() {
        TestBean bean = new TestBean();

Це можна досягти за допомогою <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator" class="external-link" target="_blank">Pydantic's `AfterValidator`</a> в середині `Annotated`.

/// tip | Підказка

Pydantic також має <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-before-validator" class="external-link" target="_blank">`BeforeValidator`</a> та інші. 🤓

///

* Valideer **complexe structuren**:
    * Gebruik van hiërarchische Pydantic modellen, Python `typing`'s `List` en `Dict`, enz.
    * Met validators kunnen complexe dataschema's duidelijk en eenvoudig worden gedefinieerd, gecontroleerd en gedocumenteerd als JSON Schema.
    * Je kunt diep **geneste JSON** objecten laten valideren en annoteren.
* **Uitbreidbaar**:

* Validate **các cấu trúc phức tạp**:
    * Sử dụng các models Pydantic phân tầng, `List` và `Dict` của Python `typing`,...
    * Và các validators cho phép các cấu trúc dữ liệu phức tạp trở nên rõ ràng và dễ dàng để định nghĩa, kiểm tra và tài liệu hóa thành JSON Schema.
    * Bạn có thể có các object **JSON lồng nhau** và tất cả chúng đã validate và annotated.

    * And validators allow complex data schemas to be clearly and easily defined, checked and documented as JSON Schema.
    * You can have deeply **nested JSON** objects and have them all validated and annotated.
* **Extensible**:
    * Pydantic allows custom data types to be defined or you can extend validation with methods on a model decorated with the validator decorator.

- Vendor: updated system-validators to v1.9.0. ([#128149](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/128149), [@neolit123](https://github.com/neolit123)) [SIG Cluster Lifecycle and Node]
- Vendor: updated system-validators to v1.9.1. ([#128533](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/128533), [@neolit123](https://github.com/neolit123))

La documentation le présentera comme il suit :

<img src="/img/tutorial/query-params-str-validations/image01.png">

## Pour résumer

Il est possible d'ajouter des validateurs et métadonnées pour vos paramètres.

Validateurs et métadonnées génériques:

* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`

Validateurs spécifiques aux chaînes de caractères :

* `min_length`
* `max_length`
* `regex`

## Recapitulando

Com `Query`, `Path` (e outras que você ainda não viu) você pode declarar metadados e validações de texto do mesmo modo que com [Parâmetros de consulta e validações de texto](query-params-str-validations.md){.internal-link target=_blank}.

E você também pode declarar validações numéricas:

* `gt`: maior que (`g`reater `t`han)
* `ge`: maior que ou igual (`g`reater than or `e`qual)

Na documentação aparecerá assim:

<img src="/img/tutorial/query-params-str-validations/image01.png">

## Recapitulando

Você pode adicionar validações e metadados adicionais aos seus parâmetros.

Validações genéricas e metadados:

* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`

Validações específicas para textos:

* `min_length`
* `max_length`
* `regex`