# Hibernate Validator
# -------------------
constraints.CreditCardNumber.message = {item} non è un numero di carta di credito valido.
constraints.EAN.message = {item} non è un codice a barre {type} valido.
constraints.Email.message = {item} non è un indirizzo email valido.
constraints.Length.message = La lunghezza di {item} deve essere compresa tra {min} e {max}.

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)

        assertTrue(resultUrls.contains("http://example.com/valid2"));
        assertTrue(resultUrls.contains("http://example.com/valid3"));
    }

    /**
     * Test that FessCrawlerThread can be instantiated
     */
    @Test
    public void test_constructor() {
        FessCrawlerThread crawlerThread = new FessCrawlerThread();

# Hibernate Validator
# -------------------
constraints.CreditCardNumber.message = {item} no es un número de tarjeta de crédito válido.
constraints.EAN.message = {item} no es un código de barras {type} válido.
constraints.Email.message = {item} no es una dirección de correo electrónico válida.
constraints.Length.message = La longitud de {item} debe estar entre {min} y {max}.

///

## 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] *}

# Hibernate Validator
# -------------------
constraints.CreditCardNumber.message = {item} não é um número de cartão de crédito válido.
constraints.EAN.message = {item} não é um código de barras {type} válido.
constraints.Email.message = {item} não é um endereço de e-mail válido.
constraints.Length.message = O comprimento de {item} deve estar entre {min} e {max}.

///

/// note | Detalles técnicos

Cualquier función que sea válida para usar con:

* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) o
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)

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

          ),
        )

      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,
      )
    }

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:

* Valider des **structures complexes** :
    * Utilisation de modèles Pydantic hiérarchiques, de `List` et `Dict` du `typing` Python, etc.
    * Et les validateurs permettent de définir, vérifier et documenter clairement et facilement des schémas de données complexes en tant que JSON Schema.
    * Vous pouvez avoir des objets **JSON fortement imbriqués** et les faire tous valider et annoter.
* **Extensible** :