* **Définir les prérequis** : depuis les paramètres de chemins des requêtes, les entêtes, les corps, les dépendances, etc.
* **Convertir des données** : depuis la requête vers les types requis.
* **Valider des données** : venant de chaque requête :
    * Générant automatiquement des **erreurs** renvoyées au client quand la donnée est invalide.
* **Documenter** l'API avec OpenAPI :

Cuando devuelves directamente una `Response`, como en los ejemplos anteriores, será devuelta directamente.

No será serializado con el modelo, etc.

Asegúrate de que la respuesta tenga los datos que quieras, y que los valores sean JSON válidos (si estás usando `JSONResponse`).

///

/// note | Detalles Técnicos

También podrías utilizar `from starlette.responses import JSONResponse`.

Elle ne sera pas sérialisée avec un modèle.

Assurez-vous qu'il contient les données souhaitées et que les valeurs soient dans un format JSON valides (si vous utilisez une `JSONResponse`).

///

/// note | "Détails techniques"

Vous pouvez également utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`.

func (ct ColumnType) DatabaseTypeName() string {
	if ct.DataTypeValue.Valid {
		return ct.DataTypeValue.String
	}
	return ct.SQLColumnType.DatabaseTypeName()
}

// ColumnType returns the database type of the column. like `varchar(16)`
func (ct ColumnType) ColumnType() (columnType string, ok bool) {
	return ct.ColumnTypeValue.String, ct.ColumnTypeValue.Valid
}

// PrimaryKey returns the column is primary key or not.

					Source:      "source",
					Destination: "destination",
					SecretMeta: SecretMeta{
						Valid:        true,
						SerialNumber: "serial_number",
						NotAfter:     "expires",
						NotBefore:    "valid",
						Type:         "type",
					},
				},
			},
			expected: append(
				[]string{"olinger", "serial_number", "expires", "valid", "type"},
				secretItemColumns...),
			unexpected: []string{"source", "destination", "certdata"},

		Name:     sql.NullString{String: "name", Valid: true},
		Gender:   &sql.NullString{String: "M", Valid: true},
		Age:      sql.NullInt64{Int64: 18, Valid: true},
		Male:     sql.NullBool{Bool: true, Valid: true},
		Height:   sql.NullFloat64{Float64: 1.8888, Valid: true},
		Birthday: sql.NullTime{Time: time.Now(), Valid: true},
		Allergen: NullString{sql.NullString{String: "Allergen", Valid: true}},
		Password: EncryptedData("pass1"),

* Valida **estructuras complejas**:
    * Usa modelos jerárquicos de modelos de Pydantic, `typing` de Python,  `List` y `Dict`, etc.

    #  You can specify target catalog of generated parameter bean for procedure.
    #  This property is valid only when generateProcedureParameterBean is valid.
    #
    #; targetProcedureCatalogList = list:{FOO_CATALOG ; prefix:FOO_ ; suffix:_FOO ; contain:_FOO_}
    # - - - - - - - - - -/

    # /- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

}

// Checks bucket and object name validity, returns nil if both are valid.
func checkBucketAndObjectNames(ctx context.Context, bucket, object string) error {
	// Verify if bucket is valid.
	if !isMinioMetaBucketName(bucket) && s3utils.CheckValidBucketNameStrict(bucket) != nil {
		return BucketNameInvalid{Bucket: bucket}
	}
	// Verify if object is valid.
	if len(object) == 0 {
		return ObjectNameInvalid{Bucket: bucket, Object: object}

        {
            "detail": [
                {
                    "type": "float_parsing",
                    "loc": ["body", "price"],
                    "msg": "Input should be a valid number, unable to parse string as a number",
                    "input": "twenty",
                }
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {