if (!isCredentialTypeCorrect()) {
            throw new PACDecodingException("Invalid PAC credential type");
        }
    }

    /**
     * Validates whether the credential type data is correct.
     * @return true if the credential type is valid, false otherwise
     */
    public boolean isCredentialTypeCorrect() {
        return this.credentialType != null && this.credentialType.length < MINIMAL_BUFFER_SIZE;
    }

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import jcifs.util.Hexdump;

/**
 * Privilege Attribute Certificate (PAC) decoder for Kerberos tickets.
 * Parses and validates PAC data structures containing user authorization information
 * from Active Directory Kerberos tickets.
 */
public class Pac {

    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(Pac.class);

{* ../../docs_src/events/tutorial001.py hl[8] *}

Nesse caso, a função de manipulação de evento `startup` irá inicializar os itens do "banco de dados" (só um `dict`) com alguns valores.

Você pode adicionar mais que uma função de manipulação de evento.

E sua aplicação não irá começar a receber requisições até que todos os manipuladores de eventos de `startup` sejam concluídos.

      return toStringHelper(this)
          .add("aString", aString)
          .add("anInt", anInt)
          .add("anEnum", anEnum)
          .toString();
    }
  }

  /** Validates that the Comparator equivalent we document is correct. */
  @J2ktIncompatible // TODO b/315311435 - J2kt cannot emulate Comparator<C>.<U>thenComparing()
  public void testComparatorEquivalent() {

        "tax": 3.2
    },
    "user": {
        "username": "dave",
        "full_name": "Dave Grohl"
    },
    "importance": 5
}
```

Encore une fois, cela convertira les types de données, les validera, permettra de générer la documentation, etc...

## Paramètres multiples body et query

Bien entendu, vous pouvez déclarer autant de paramètres que vous le souhaitez, en plus des paramètres body déjà déclarés.

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

## Modelos Pydantic para Entrada y Salida

Digamos que tienes un modelo Pydantic con valores por defecto, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Modelo para Entrada

    /**
     * Gets the signing key for SMB2/3
     *
     * @return the signing key or null if not available
     */
    byte[] getSigningKey();

    /**
     * Validates authentication credentials
     *
     * @return true if credentials are valid
     */
    boolean validateCredentials();

    /**
     * Clears sensitive authentication data
     */
    void clearSensitiveData();

    /**

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002.py hl[1,18] *}

## Notes

Lorsque vous renvoyez une `Response` directement, ses données ne sont pas validées, converties (sérialisées), ni documentées automatiquement.

Mais vous pouvez toujours les documenter comme décrit dans [Additional Responses in OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.

Inclusive, em alguns casos, ele terá até **dois JSON Schemas** no OpenAPI para o mesmo modelo Pydantic, para entrada e saída, dependendo se eles possuem **valores padrão**.

Vamos ver como isso funciona e como alterar se for necessário.

## Modelos Pydantic para Entrada e Saída

Digamos que você tenha um modelo Pydantic com valores padrão, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Modelo para Entrada

            return null;
        })).status(Status.OK).result());
    }

    // POST /api/admin/fileauth/setting
    /**
     * Creates a new file authentication setting.
     * Validates that the associated file config ID is valid before creation.
     *
     * @param body file authentication setting data to create
     * @return JSON response with created setting ID and status
     */
    @Execute