{* ../../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

}

// Empty indicates if credentials are not set
func (c BatchJobReplicateCredentials) Empty() bool {
	return c.AccessKey == "" && c.SecretKey == "" && c.SessionToken == ""
}

// Validate validates if credentials are valid
func (c BatchJobReplicateCredentials) Validate() error {
	if !auth.IsAccessKeyValid(c.AccessKey) || !auth.IsSecretKeyValid(c.SecretKey) {
		return errInvalidArgument
	}
	return nil
}

        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;
    }

* `le`: menor que ou igual (`l`ess than or `e`qual)

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005.py hl[9] *}

## Validações numéricas: valores do tipo float, maior que e menor que

Validações numéricas também funcionam para valores do tipo `float`.

* code base: code base (do not translate to "base de código")
* default: por defecto (do not translate to "predeterminado")
* default values: valores por defecto (do not translate to "valores predeterminados")
* media type: media type (do not translate to "tipo de medio")
* instantiate: crear un instance (do not translate to "instanciar")

    /**
     * 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();

    /**

	sseCfg, _, err := globalBucketMetadataSys.GetSSEConfig(bucket)
	return sseCfg, err
}

// validateBucketSSEConfig parses bucket encryption configuration and validates if it is supported by MinIO.
func validateBucketSSEConfig(r io.Reader) (*sse.BucketSSEConfig, error) {
	encConfig, err := sse.ParseBucketSSEConfig(r)
	if err != nil {
		return nil, err
	}

 * limitations under the License.
 */
package okhttp3.testing

import okhttp3.internal.platform.Platform
import org.junit.jupiter.api.Test
import org.junit.jupiter.api.extension.RegisterExtension

/**
 * Validates which environment is used by the IDE.
 */
class PlatformRuleTest {
  @RegisterExtension @JvmField
  val platform = PlatformRule()

  @Test
  fun testMode() {
    println(PlatformRule.getPlatformSystemProperty())

Para isso, nós atualizamos o modelo Pydantic `TokenData` com a nova propriedade `scopes`.

Ao validar os dados com o Pydantic nós podemos garantir que temos, por exemplo, exatamente uma `list` de `str` com os escopos e uma `str` com o `username`.