Puedes declarar que un parámetro puede aceptar `None`, pero que aún así es requerido. Esto obligaría a los clientes a enviar un valor, incluso si el valor es `None`.

Para hacer eso, puedes declarar que `None` es un tipo válido pero simplemente no declarar un valor por defecto:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006c_an_py310.py hl[9] *}

Esto asegura que el endpoint tarda aproximadamente la misma cantidad de tiempo en responder tanto si el nombre de usuario es válido como si no, previniendo los **timing attacks** que podrían usarse para enumerar nombres de usuario existentes.

/// note | Nota

Así, `0.5` sería un valor válido. Pero `0.0` o `0` no lo serían.

Y lo mismo para <abbr title="less than - menor que"><code>lt</code></abbr>.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py hl[13] *}

Isso garante que o endpoint leve aproximadamente o mesmo tempo para responder, seja o nome de usuário válido ou não, prevenindo **timing attacks** que poderiam ser usados para enumerar nomes de usuário existentes.

/// note | Nota

<img src="/img/deployment/https/https03.drawio.svg">

O cliente já confia na entidade que gerou o certificado TLS (nesse caso, o Let's Encrypt, mas veremos sobre isso mais tarde), então ele pode verificar que o certificado é válido.

Então, utilizando o certificado, o cliente e o Proxy de Terminação TLS decidem como encriptar o resto da comunicação TCP. Isso completa a parte do Handshake TLS.

labels.error_title=Errore
labels.system_error_title=Errore di sistema
labels.contact_site_admin=Contatta l'amministratore del sito.
labels.request_error_title=Formato richiesta non valido.
labels.bad_request=La richiesta all'URL non è valida.
labels.page_not_found_title=Pagina non trovata.
labels.check_url=Controlla l'URL.
labels.busy_title=Servizio temporaneamente non disponibile

app = FastAPI()


@app.get("/valid1", responses={"500": {"model": int}})
def valid1():
    pass


@app.get("/valid2", responses={"500": {"model": list[int]}})
def valid2():
    pass


@app.get("/valid3", responses={"500": {"model": Model}})
def valid3():
    pass


@app.get("/valid4", responses={"500": {"model": list[Model]}})
def valid4():
    pass


client = TestClient(app)

        assertTrue(resultUrls.contains("http://example.com/valid2"));
        assertTrue(resultUrls.contains("http://example.com/valid3"));
    }

    /**
     * Test that FessCrawlerThread can be instantiated
     */
    @Test
    public void test_constructor() {
        FessCrawlerThread crawlerThread = new FessCrawlerThread();

enviar!",requiredField:"Aquest camp és obligatori",requiredFields:"No ha contestat tots els camps requerits",badTime:"L'hora proporcionada no és vàlida",badEmail:"La direcció d'e-mail no és vàlida",badTelephone:"El número de telèfon proporcionat no és vàlid",badSecurityAnswer:"La resposta a la seva pregunta de seguretat és incorrecte",badDate:"La data proporcionada no és vàlida",lengthBadStart:"La seva resposta s'ha d'incloure entre ",lengthBadEnd:" caràcters",lengthTooLongStart:"La seva resposta ha de ser menor...

A string será verificada para se tornar uma URL válida e documentada no JSON Schema / OpenAPI como tal.

## Atributos como listas de submodelos { #attributes-with-lists-of-submodels }

Você também pode usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}

Isso vai esperar (converter, validar, documentar, etc) um corpo JSON tal qual: