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

```JSON
{
    "detail": [
        {
            "loc": [
                "path",
                "item_id"
            ],
            "msg": "value is not a valid integer",
            "type": "type_error.integer"
        }
    ]
}
```

car le paramètre de chemin `item_id` possède comme valeur `"foo"`, qui ne peut pas être convertie en entier (`int`).

constraints.SafeHtml.message                = {item} may have unsafe html content.
constraints.ScriptAssert.message            = script expression "{script}" didn't evaluate to true.
constraints.URL.message                     = {item} must be a valid URL.
constraints.Required.message                = {item} is required.
constraints.TypeInteger.message             = {item} should be numeric.
constraints.TypeLong.message                = {item} should be numeric.

constraints.SafeHtml.message                = {item} may have unsafe html content.
constraints.ScriptAssert.message            = script expression "{script}" didn't evaluate to true.
constraints.URL.message                     = {item} must be a valid URL.
constraints.Required.message                = {item} is required.
constraints.TypeInteger.message             = {item} should be numeric.
constraints.TypeLong.message                = {item} should be numeric.

    } else {
      builder.append(host);
    }
    if (hasPort()) {
      builder.append(':').append(port);
    }
    return builder.toString();
  }

  /** Return true for valid port numbers. */
  private static boolean isValidPort(int port) {
    return port >= 0 && port <= 65535;
  }

  private static final long serialVersionUID = 0;

                            default -> throw new IllegalArgumentException(
                                    logLevelThreshold
                                            + " is not a valid log severity threshold. Valid severities are WARN/WARNING and ERROR.");
                        };
                recorder.setMaxLevelAllowed(level);

    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, a auto completação, _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.

Outro grande recurso necessário nas APIs é validação de dados, certificando que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo, algum campo é `int`, e não alguma string aleatória. Isso é especialmente útil para dados que estão chegando.

background-color: rgba(40, 167, 69, 0.9);\n  border-radius: 0.25rem;\n}\n\n.form-row > .col > .valid-tooltip,\n.form-row > [class*=\"col-\"] > .valid-tooltip {\n  left: 5px;\n}\n\n.was-validated :valid ~ .valid-feedback,\n.was-validated :valid ~ .valid-tooltip,\n.is-valid ~ .valid-feedback,\n.is-valid ~ .valid-tooltip {\n  display: block;\n}\n\n.was-validated .form-control:valid, .form-control.is-valid {\n  border-color: #28a745;\n  padding-right: 2.25rem !important;\n  background-image: url(\"d...

}

func (er erasureObjects) getMultipartSHADir(bucket, object string) string {
	return getSHA256Hash([]byte(pathJoin(bucket, object)))
}

// checkUploadIDExists - verify if a given uploadID exists and is valid.
func (er erasureObjects) checkUploadIDExists(ctx context.Context, bucket, object, uploadID string, write bool) (fi FileInfo, metArr []FileInfo, err error) {
	defer func() {
		if errors.Is(err, errFileNotFound) {