{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}

## Validación personalizada { #custom-validation }

Podría haber casos donde necesites hacer alguna **validación personalizada** que no puede hacerse con los parámetros mostrados arriba.

En esos casos, puedes usar una **función validadora personalizada** que se aplique después de la validación normal (por ejemplo, después de validar que el valor es un `str`).

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

                                        .success("%sConfiguration validation of %s: %s")
                                        .build()
                                : messageBuilderFactory
                                        .builder()
                                        .failure("%sConfiguration validation of %s: %s")
                                        .build(),
                        indent,

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

                                    },
                                },
                            },
                            "description": "Validation Error",
                        },
                    },
                    "summary": "Read Root",
                },
            },
        },
        "components": {
            "schemas": {

///

**FastAPI** effectue la conversion de la requête de façon transparente, de sorte que les objets `item` et `user` se trouvent correctement définis.

Il effectue également la validation des données (même imbriquées les unes dans les autres), et permet de les documenter correctement (schéma OpenAPI et documentation auto-générée).

## Valeurs scalaires dans le body

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

/// tip | Совет

В Pydantic также есть <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-before-validator" class="external-link" target="_blank">`BeforeValidator`</a> и другие. 🤓

///

def _get_openapi_operation_parameters(
    *,
    dependant: Dependant,
    model_name_map: ModelNameMap,
    field_mapping: dict[
        tuple[ModelField, Literal["validation", "serialization"]], dict[str, Any]
    ],
    separate_input_output_schemas: bool = True,
) -> list[dict[str, Any]]:
    parameters = []
    flat_dependant = get_flat_dependant(dependant, skip_repeats=True)

  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>com.example.group</groupId>
  <artifactId>valid-version-sha1</artifactId>
  <version>${sha1}</version>

  <description>
    This will test if the validation for the ci friendly versions
    is working correct.
  </description>