Quando você retorna um `Response` diretamente, como no exemplo acima, ele será retornado diretamente.

Ele não será serializado com um modelo, etc.

Garanta que ele tenha toda informação que você deseja, e que os valores sejam um JSON válido (caso você esteja usando `JSONResponse`).

///

/// note | "Detalhes técnicos"

Você também pode utilizar `from starlette.responses import JSONResponse`.

Mas esse exemplo ainda é valido e mostra como interagir com os componentes internos.

///

Também podemos usar essa mesma abordagem para acessar o corpo da requisição em um manipulador de exceção.

Assim, `0.5` seria um valor válido. Mas `0.0` ou `0` não seria.

E o mesmo para <abbr title="less than"><code>lt</code></abbr>.

```Python hl_lines="11"
{!../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006.py!}
```

## Recapitulando

## Resultados

Apenas com esse declaração de tipos do Python, o **FastAPI** irá:

* Ler o corpo da requisição como um JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).
* Validar os dados.
    * Se algum dados for inválido, irá retornar um erro bem claro, indicando exatamente onde e o que está incorreto.
* Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.

```Python hl_lines="7"
{!../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013.py!}
```

/// note | "Observação"

Tenha em mente que neste caso, o FastAPI não irá validar os conteúdos da lista.

Por exemplo, um `List[int]` iria validar (e documentar) que os contéudos da lista são números inteiros. Mas apenas `list` não.

///

## Declarando mais metadados

Você pode adicionar mais informações sobre o parâmetro.

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)

    {
      "etcd_endpoints": "http://10.110.0.136:6666",
      "ipam": {
        "type": "calico-ipam"
      },
      "kubernetes": {
        "kubeconfig": "/etc/cni/net.d/calico-kubeconfig"
      },
      "mtu": 1500,
      "plugin_log_level": "info",
      "policy": {
        "type": "k8s"
      },
      "type": "calico"
    },
    {
      "capabilities": {
        "portMappings": true
      },

    {
      "etcd_endpoints": "http://10.110.0.136:6666",
      "ipam": {
        "type": "calico-ipam"
      },
      "kubernetes": {
        "kubeconfig": "/etc/cni/net.d/calico-kubeconfig"
      },
      "mtu": 1500,
      "plugin_log_level": "info",
      "policy": {
        "type": "k8s"
      },
      "type": "calico"
    },
    {
      "capabilities": {
        "portMappings": true
      },

			chainedCNIPlugin:       true,
			preConfFile:            "00-calico.conf",
			resultFileName:         "00-calico.conflist",
			expectedOutputFile:     testDataDir + "/expected/10-calico.conflist-istioconfig",
			expectedPostCleanFile:  testDataDir + "/pre/calico.conflist",
			cniConfDirOrderedFiles: []string{"calico.conflist"},
		},
		{

* 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.