```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` :

```Python hl_lines="9"

    * 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.
    * Vous pouvez avoir des objets **JSON fortement imbriqués** tout en ayant, pour chacun, de la validation et des annotations.
* **Renouvelable**:

* Une assistance dans votre IDE, notamment :
    * la complétion.
    * la vérification des types.
* La validation des données :
    * des erreurs automatiques et claires lorsque les données ne sont pas valides.
    * une validation même pour les objets <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr> profondément imbriqués.

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.