* Porque las estructuras de datos de Pydantic son solo <abbr title='En español: ejemplares. Aunque a veces los llaman incorrectamente "instancias"'>instances</abbr> de clases que tu defines, el auto-completado, el linting, mypy y tu intuición deberían funcionar bien con tus datos validados.
* Valida **estructuras complejas**:

Luego de tener los tests, puedes actualizar la versión de **FastAPI** a una más reciente y asegurarte de que tu código funciona correctamente ejecutando los tests.

Si todo funciona correctamente, o haces los cambios necesarios para que esto suceda, y todos tus tests pasan, entonces puedes fijar tu versión de `fastapi` a la más reciente.

## Acerca de Starlette

Luego, cuando llega tu turno, haces un trabajo "productivo" real 🤓, procesas el menú, decides lo que quieres, lo que quiere esa persona 😍, pagas 💸, verificas que das el billete o tarjeta correctos, verificas que te cobren correctamente, que el pedido tiene los artículos correctos, etc.

Pero entonces, aunque aún no tienes tus hamburguesas 🍔, el trabajo hecho con el cajero 💁 está "en pausa" ⏸, porque debes esperar 🕙 a que tus hamburguesas estén listas.

Importa `Enum` y crea una sub-clase que herede desde `str` y desde `Enum`.

Al heredar desde `str` la documentación de la API podrá saber que los valores deben ser de tipo `string` y podrá mostrarlos correctamente.

Luego crea atributos de clase con valores fijos, que serán los valores disponibles válidos:

```Python hl_lines="1  6-9"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

!!! info "Información"