# Hibernate Validator
# -------------------
constraints.CreditCardNumber.message = {item} não é um número de cartão de crédito válido.
constraints.EAN.message = {item} não é um código de barras {type} válido.
constraints.Email.message = {item} não é um endereço de e-mail válido.
constraints.Length.message = O comprimento de {item} deve estar entre {min} e {max}.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}

La chaîne sera vérifiée comme URL valide et documentée comme telle dans JSON Schema / OpenAPI.

## Attributs avec des listes de sous-modèles { #attributes-with-lists-of-submodels }

L’éditeur, mypy et d'autres outils ne s’en plaindront pas car, en termes de typage, `UserIn` est une sous-classe de `BaseUser`, ce qui signifie que c’est un type *valide* lorsque ce qui est attendu est n'importe quoi de type `BaseUser`.

### Filtrage des données par FastAPI { #fastapi-data-filtering }

///

/// 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**.

A string será verificada para se tornar uma URL válida e documentada no JSON Schema / OpenAPI como tal.

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

Você também pode usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc:

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

Isso vai esperar (converter, validar, documentar, etc) um corpo JSON tal qual:

## Cuerpos de `dict`s arbitrarios { #bodies-of-arbitrary-dicts }

También puedes declarar un cuerpo como un `dict` con claves de algún tipo y valores de algún otro tipo.

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

		}
		return bindDN, nil
	}

	// Since the username parses as a valid DN, check that it exists and is
	// under a configured base DN in the LDAP directory.
	validDN, isUnderBaseDN, err := l.GetValidatedUserDN(conn, username)
	if err == nil && !isUnderBaseDN {
		// Not under any configured base DN, so treat as not found.
		return nil, nil
	}
	return validDN, err
}

* Valider des **structures complexes** :
    * Utilisation de modèles Pydantic hiérarchiques, de `List` et `Dict` du `typing` Python, etc.
    * Et les validateurs permettent de définir, vérifier et documenter clairement et facilement des schémas de données complexes en tant que JSON Schema.
    * Vous pouvez avoir des objets **JSON fortement imbriqués** et les faire tous valider et annoter.
* **Extensible** :

    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

...dado que `description` y `tax` son opcionales (con un valor por defecto de `None`), este “`object`” JSON también sería válido:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

## Decláralo como un parámetro { #declare-it-as-a-parameter }

02E5..02E9    ; valid                  ;      ; NV8    # 1.1  MODIFIER LETTER EXTRA-HIGH TONE BAR..MODIFIER LETTER EXTRA-LOW TONE BAR
02EA..02EB    ; valid                  ;      ; NV8    # 3.0  MODIFIER LETTER YIN DEPARTING TONE MARK..MODIFIER LETTER YANG DEPARTING TONE MARK
02EC          ; valid                                  # 3.0  MODIFIER LETTER VOICING