# 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`.

menos que",notConfirmed:"As informações digitadas não puderam ser confirmadas",badDomain:"O domínio digitado não é válido",badUrl:"A URL digitada não é válida",badCustomVal:"Os dados digitados não são válidos",andSpaces:" e espaços",badInt:"O número digitado não é válido",badSecurityNumber:"O número de seguro social digitado não é válido",badUKVatAnswer:"O número do VAT digitado não é válido para o Reino Unido",badStrength:"Senha muito fraca",badNumberOfSelectedOptionsStart:"Selecione pelo menos",bad...

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## Sem o Pydantic

* `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

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

# Hibernate Validator
# -------------------
constraints.CreditCardNumber.message = {item} no es un número de tarjeta de crédito válido.
constraints.EAN.message = {item} no es un código de barras {type} válido.
constraints.Email.message = {item} no es una dirección de correo electrónico válida.
constraints.Length.message = La longitud de {item} debe estar entre {min} y {max}.

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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

Y también puedes definir un valor por defecto `list` de valores si no se proporcionan ninguno:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py39.py hl[9] *}

* `Decimal`:
    * O `Decimal` padrão do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como um `float`.
* Você pode checar todos os tipos de dados válidos do Pydantic aqui: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de dados do Pydantic</a>.

## Exemplo

Aqui está um exemplo de *operação de rota* com parâmetros utilizando-se de alguns dos tipos acima.

Importe `Enum` e crie uma sub-classe que herde de `str` e de `Enum`.

Por herdar de `str` a documentação da API vai ser capaz de saber que os valores devem ser do tipo `string` e assim ser capaz de mostrar eles corretamente.

Assim, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[1,6:9] *}

/// info | informação

Podemos **atualizar um hero**. Para isso, usamos uma operação HTTP `PATCH`.

E no código, obtemos um `dict` com todos os dados enviados pelo cliente, **apenas os dados enviados pelo cliente**, excluindo quaisquer valores que estariam lá apenas por serem os valores padrão. Para fazer isso, usamos `exclude_unset=True`. Este é o truque principal. 🪄

Em seguida, usamos `hero_db.sqlmodel_update(hero_data)` para atualizar o `hero_db` com os dados de `hero_data`.