* Valida **estructuras complejas**:
    * Usa modelos jerárquicos de modelos de Pydantic, `typing` de Python,  `List` y `Dict`, etc.

    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, a auto completação, _linting_, _mypy_ e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.
* Valida **estruturas complexas**:
    * Use modelos hierárquicos do Pydantic, `List` e `Dict` do `typing` do Python, etc.

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)

			}
		})
	}
}

// Tests validate volume name.
func TestIsValidVolname(t *testing.T) {
	testCases := []struct {
		volName    string
		shouldPass bool
	}{
		// Cases which should pass the test.
		// passing in valid bucket names.
		{"lol", true},
		{"1-this-is-valid", true},
		{"1-this-too-is-valid-1", true},
		{"this.works.too.1", true},
		{"1234567", true},
		{"123", true},

```

A string será verificada para se tornar uma URL válida e documentada no esquema JSON/1OpenAPI como tal.

## Atributos como listas de submodelos

Você também pode usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc:

```Python hl_lines="20"
{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial006.py!}
```

Isso vai esperar(converter, validar, documentar, etc) um corpo JSON tal qual:

```JSON hl_lines="11"

			valid: false,
		},
		{
			name:  "port name missing service",
			in:    portNameMissingSvc,
			valid: false,
		},
		{
			name:  "version label missing deployment",
			in:    versionLabelMissingDeployment,
			valid: true,
		},
		{
			name:  "valid port naming service",
			in:    validPortNamingSvc,
			valid: true,
		},
		{
			name:  "valid port naming with suffix service",

    with pytest.raises(ResponseValidationError):
        client.get("/items/invalidnone")


def test_valid_none_data():
    response = client.get("/items/validnone")
    data = response.json()
    assert response.status_code == 200
    assert data == {"name": "invalid", "price": 3.2, "owner_ids": None}


def test_valid_none_none():
    response = client.get("/items/validnone", params={"send_none": "true"})
    data = response.json()

		Example: `  # Validate bookinfo-gateway.yaml
  istioctl validate -f samples/bookinfo/networking/bookinfo-gateway.yaml

  # Validate bookinfo-gateway.yaml with shorthand syntax
  istioctl v -f samples/bookinfo/networking/bookinfo-gateway.yaml

  # Validate all yaml files under samples/bookinfo/networking directory
  istioctl validate -f samples/bookinfo/networking

        "tax": 3.2
    },
    "user": {
        "username": "dave",
        "full_name": "Dave Grohl"
    },
    "importance": 5
}
```

Mais uma vez, ele converterá os tipos de dados, validar, documentar, etc.

## Múltiplos parâmetros de corpo e consulta

Obviamente, você também pode declarar parâmetros de consulta assim que você precisar, de modo adicional a quaisquer parâmetros de corpo.

kr: Kanuri
ks: कश्मीरी
ku: Kurdî
kv: коми кыв
kw: Kernewek
ky: Кыргызча
la: latine
lb: Lëtzebuergesch
lg: Luganda
li: Limburgs
ln: Lingála
lo: ພາສາ
lt: lietuvių kalba
lu: Tshiluba
lv: latviešu valoda
mg: fiteny malagasy
mh: Kajin M̧ajeļ
mi: te reo Māori
mk: македонски јазик
ml: മലയാളം
mn: Монгол хэл
mr: मराठी
ms: Bahasa Malaysia
mt: Malti
my: ဗမာစာ
na: Ekakairũ Naoero