Elle ne sera pas sérialisée avec un modèle.

Assurez-vous qu'il contient les données souhaitées et que les valeurs soient dans un format JSON valides (si vous utilisez une `JSONResponse`).

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/// note | Détails techniques

Vous pouvez également utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`.

* Valide les **structures complexes**:
    * Utilise les modèles hiérarchique de Pydantic, le `typage` Python pour les `Lists`, `Dict`, etc.
    * Et les validateurs permettent aux schémas de données complexes d'être clairement et facilement définis, validés et documentés sous forme d'un schéma JSON.

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

Cela va valider les données, montrer une erreur claire si ces dernières ne sont pas valides, et documenter le paramètre dans le schéma `OpenAPI` de cette *path operation*.

## Rajouter plus de validation

Vous pouvez aussi rajouter un second paramètre `min_length` :

    * Swagger UI.
    * ReDoc.

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Pour revenir à l'exemple de code précédent, **FastAPI** permet de :

* Valider que `item_id` existe dans le chemin des requêtes `GET` et `PUT`.
* Valider que `item_id` est de type `int` pour les requêtes `GET` et `PUT`.
    * Si ce n'est pas le cas, le client voit une erreur utile et claire.

La validation des données est une autre fonctionnalité importante dont ont besoin les API. Elle permet de s'assurer
que les données sont valides, compte tenu de certains paramètres. Par exemple, qu'un champ est un `int`, et non un
string.
Ceci est particulièrement utile pour les données entrantes.

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#### Dados com valores para campos com padrões { #data-with-values-for-fields-with-defaults }

Mas se seus dados tiverem valores para os campos do modelo com valores padrões, como o item com ID `bar`:

```Python hl_lines="3  5"
{
    "name": "Bar",
    "description": "The bartenders",
    "price": 62,

La documentación interactiva de API se actualizará en consecuencia, para permitir múltiples valores:

<img src="/img/tutorial/query-params-str-validations/image02.png">

### Lista de parámetros de Query / múltiples valores con valores por defecto { #query-parameter-list-multiple-values-with-defaults }

También puedes definir un valor por defecto `list` de valores si no se proporciona ninguno:

# Hibernate Validator
# -------------------
constraints.CreditCardNumber.message = {item} est un numéro de carte de crédit non valide.
constraints.EAN.message = {item} est un code-barres {type} non valide.
constraints.Email.message = {item} n'est pas une adresse e-mail valide.
constraints.Length.message = La longueur de {item} doit être comprise entre {min} et {max}.

Cuando devuelves un `Response` directamente, como en el ejemplo anterior, se devuelve directamente.

No se serializará con un modelo, etc.

Asegúrate de que tenga los datos que deseas que tenga y que los valores sean JSON válidos (si estás usando `JSONResponse`).

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/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import JSONResponse`.

* `Decimal`:
    * `Decimal` estándar de Python.
    * En requests y responses, manejado igual que un `float`.
* Puedes revisar todos los tipos de datos válidos de Pydantic aquí: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de datos de Pydantic</a>.

## Ejemplo { #example }

Aquí tienes un ejemplo de una *path operation* con parámetros usando algunos de los tipos anteriores.