## Pydantic { #pydantic }

Toda la validación de datos se realiza internamente con <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, así que obtienes todos los beneficios de esta. Y sabes que estás en buenas manos.

Puedes usar las mismas declaraciones de tipo con `str`, `float`, `bool` y muchos otros tipos de datos complejos.

///

### `Response` { #response }

La clase principal `Response`, todos los otros responses heredan de ella.

Puedes devolverla directamente.

Acepta los siguientes parámetros:

* `content` - Un `str` o `bytes`.
* `status_code` - Un código de estado HTTP `int`.

    * Comprobará que tiene un atributo opcional `is_offer`, que debe ser un `bool`, si está presente.
    * Todo esto también funcionaría para objetos JSON profundamente anidados.
* Convertirá de y a JSON automáticamente.
* Documentará todo con OpenAPI, que puede ser usado por:
    * Sistemas de documentación interactiva.
    * Sistemas de generación automática de código cliente, para muchos lenguajes.

Os testes adicionados aqui serão vistos por todos os autores dos prompts específicos de idioma.

Use da seguinte forma:

* Tenha um prompt específico do idioma – `docs/{language code}/llm-prompt.md`.

Hasta aquí, todo funcionaría normalmente.

Pero luego, cuando abres la UI integrada de los docs (el frontend), esperaría obtener el esquema de OpenAPI en `/openapi.json`, en lugar de `/api/v1/openapi.json`.

/// tip | Consejo

Todo esto podría parecer complicado. Y puede que no esté muy claro cómo es útil aún.

Estos ejemplos son intencionalmente simples, pero muestran cómo funciona todo.

En los capítulos sobre seguridad, hay funciones utilitarias que se implementan de esta misma manera.

Si entendiste todo esto, ya sabes cómo funcionan por debajo esas herramientas de utilidad para seguridad.

De la misma forma que con los modelos de Pydantic, declaras atributos de clase con anotaciones de tipos, y posiblemente, valores por defecto.

Puedes usar todas las mismas funcionalidades de validación y herramientas que usas para los modelos de Pydantic, como diferentes tipos de datos y validaciones adicionales con `Field()`.

//// tab | Pydantic v2

Las pruebas añadidas aquí serán vistas por todas las personas que diseñan prompts específicos del idioma.

Úsalo de la siguiente manera:

* Ten un prompt específico del idioma – `docs/{language code}/llm-prompt.md`.

	//TODO LDTRSW 0x1e(LR), R5                 // c5eb81b8
	//TODO LDUR 0xbf(R13), R1                  // a1f14bb8
	//TODO LDUR -0x3c(R22), R3                 // c3425cf8
	//TODO LDURB -0xff(R17), R14               // 2e125038
	//TODO LDURH 0x80(R1), R6                  // 26004878
	//TODO LDURSB 0xde(LR), R3                 // c3e3cd38
	//TODO LDURSB 0x96(R9), R7                 // 27618938

	//TODO: BNDCU (BX), BND2                // f20f1a13
	//TODO: BNDCU (R11), BND2               // f2410f1a13
	//TODO: BNDCU DX, BND2                  // f20f1ad2
	//TODO: BNDCU R11, BND2                 // f2410f1ad3
	//TODO: BNDCU (BX), BND3                // f20f1a1b
	//TODO: BNDCU (R11), BND3               // f2410f1a1b
	//TODO: BNDCU DX, BND3                  // f20f1ada
	//TODO: BNDCU R11, BND3                 // f2410f1adb