Dessa forma eu pude encontrar a melhor maneira de reduzir duplicação de código o máximo possível, ter completação de texto em todos os lugares, conferência de tipos e erros etc.

Tudo de uma forma que oferecesse a melhor experiência de desenvolvimento para todos os desenvolvedores.

## Requisitos

                "item_id"
            ],
            "msg": "value is not a valid integer",
            "type": "type_error.integer"
        }
    ]
}
```

você receberá a versão em texto:

```
1 validation error
path -> item_id
  value is not a valid integer (type=type_error.integer)
```

### `RequestValidationError` vs `ValidationError`

!!! warning "Aviso"

* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha criptografada.

!!! danger
    Nunca armazene senhas em texto simples dos usuários. Sempre armazene uma "hash segura" que você pode verificar depois.

Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Pequena descrição do exemplo.
* `description`: Uma descrição longa que pode conter texto em Markdown.
* `value`: O próprio exemplo mostrado, ex: um `dict`.
* `externalValue`: alternativa ao `value`, uma URL apontando para o exemplo. Embora isso possa não ser suportado por tantas ferramentas quanto `value`.

### Validación

* Validación para la mayoría (¿o todos?) los **tipos de datos** de Python incluyendo:
    * Objetos JSON (`dict`).
    * JSON array (`list`) definiendo tipos de ítem.
    * Campos de texto (`str`) definiendo longitudes mínimas y máximas.
    * Números (`int`, `float`) con valores mínimos y máximos, etc.

* Validación para tipos más exóticos como:
    * URL.
    * Email.
    * UUID.

<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

E também serão utilizados em cada *função de operação de rota* que utilizá-los:

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Suporte do editor de texto:

No seu editor de texto, dentro da função você receberá dicas de tipos e completação em todo lugar (isso não aconteceria se você recebesse um `dict` em vez de um modelo Pydantic):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

{!../../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006.py!}
```

## 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)

    "image": {
        "url": "http://example.com/baz.jpg",
        "name": "The Foo live"
    }
}
```

Novamente, apenas fazendo essa declaração, com o **FastAPI**, você ganha:

* Suporte do editor de texto (compleção, etc), inclusive para modelos aninhados
* Conversão de dados
* Validação de dados
* Documentação automatica

## Tipos especiais e validação

    ```

    E irá utilizar o `None` para detectar que o parâmetro de consulta não é obrigatório.

    O `Union` é apenas para permitir que seu editor de texto lhe dê um melhor suporte.

Então, podemos passar mais parâmetros para `Query`. Neste caso, o parâmetro `max_length` que se aplica a textos:

```Python
q: str = Query(default=None, max_length=50)
```

```Python hl_lines="6"
{!../../../docs_src/events/tutorial002.py!}
```

Aqui, a função de manipulação de evento `shutdown` irá escrever uma linha de texto `"Application shutdown"` no arquivo `log.txt`.

!!! info "Informação"