///

/// note | Detalles técnicos

Cualquier función que sea válida para usar con:

* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) o
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)

sería válida para usar como una dependencia en **FastAPI**.

			}
		})
	}
}

// Tests validate volume name.
func TestIsValidVolname(t *testing.T) {
	testCases := []struct {
		volName    string
		shouldPass bool
	}{
		// Cases which should pass the test.
		// passing in valid bucket names.
		{"lol", true},
		{"1-this-is-valid", true},
		{"1-this-too-is-valid-1", true},
		{"this.works.too.1", true},
		{"1234567", true},
		{"123", true},

El string será verificado para ser una URL válida, y documentado en JSON Schema / OpenAPI como tal.

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

También puedes usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc.:

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

Esto esperará (convertirá, validará, documentará, etc.) un cuerpo JSON como:

    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, o preenchimento automático, linting, mypy e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.
* Valida **estruturas complexas**:
    * Use modelos hierárquicos do Pydantic, `List` e `Dict` do `typing` do Python, etc.

No próximo passo, o navegador verifica que a resposta é válida e encriptada com a chave criptográfica correta, etc. E depois desencripta a resposta e a processa.

<img src="/img/deployment/https/https07.drawio.svg">

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)

labels.chat_error_model_not_found=No se encontró el modelo de IA. Por favor, contacte al administrador.
labels.chat_error_invalid_response=Se recibió una respuesta no válida del servicio de IA. Por favor, inténtelo de nuevo.
labels.chat_error_connection=No se puede conectar al servicio de IA. Por favor, verifique la conexión de red.
labels.chat_sources=Fuentes
labels.chat_ai_mode=Modo IA

        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();

}
```

## Pydantic `bytes` para datos de salida { #pydantic-bytes-for-output-data }

También puedes usar campos `bytes` con `ser_json_bytes` en la configuración del modelo para datos de salida, y Pydantic serializará los bytes como base64 al generar la response JSON.

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

## Pydantic `bytes` para datos de entrada y salida { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }