alias: Optional[str] = None,
        alias_priority: Union[int, None] = _Unset,
        # TODO: update when deprecating Pydantic v1, import these types
        # validation_alias: str | AliasPath | AliasChoices | None
        validation_alias: Union[str, None] = None,
        serialization_alias: Union[str, None] = None,
        title: Optional[str] = None,
        description: Optional[str] = None,

Another big feature needed by APIs is data validation, making sure that the data is valid, given certain parameters. For example, that some field is an `int`, and not some random string. This is especially useful for incoming data.

Without a data validation system, you would have to do all the checks by hand, in code.

## Rajouter plus de validation

Vous pouvez aussi rajouter un second paramètre `min_length` :

```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial003.py!}
```

## Ajouter des validations par expressions régulières

Nhưng mặc định, tất cả **đều hoạt động**.

### Validation

* Validation cho đa số (hoặc tất cả?) **các kiểu dữ liệu** Python, bao gồm:
    * JSON objects (`dict`).
    * Mảng JSON (`list`) định nghĩa kiểu dữ liệu từng phần tử.
    * Xâu (`str`), định nghĩa độ dài lớn nhất, nhỏ nhất.
    * Số (`int`, `float`) với các giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, etc.

* Validation cho nhiều kiểu dữ liệu bên ngoài như:
    * URL.

                            "content": {"application/json": {"schema": {}}},
                        },
                        "422": {
                            "description": "Validation Error",
                            "content": {
                                "application/json": {
                                    "schema": {

                            "content": {"application/json": {"schema": {}}},
                        },
                        "422": {
                            "description": "Validation Error",
                            "content": {
                                "application/json": {
                                    "schema": {

                                }
                            },
                        },
                        "422": {
                            "description": "Validation Error",
                            "content": {
                                "application/json": {
                                    "schema": {

!!! check "vérifier"
    Donc, avec ces mêmes déclarations de type Python, **FastAPI** vous fournit de la validation de données.

    Notez que l'erreur mentionne le point exact où la validation n'a pas réussi.

    Ce qui est incroyablement utile au moment de développer et débugger du code qui interagit avec votre API.

## Documentation

    {!> ../../../docs_src/response_model/tutorial002.py!}
    ```

!!! info
    To use `EmailStr`, first install <a href="https://github.com/JoshData/python-email-validator" class="external-link" target="_blank">`email_validator`</a>.

    E.g. `pip install email-validator`
    or `pip install pydantic[email]`.

And we are using this model to declare our input and the same model to declare our output:

=== "Python 3.10+"

                            "content": {"application/json": {"schema": {}}},
                        },
                        "422": {
                            "description": "Validation Error",
                            "content": {
                                "application/json": {
                                    "schema": {