menos que",notConfirmed:"As informações digitadas não puderam ser confirmadas",badDomain:"O domínio digitado não é válido",badUrl:"A URL digitada não é válida",badCustomVal:"Os dados digitados não são válidos",andSpaces:" e espaços",badInt:"O número digitado não é válido",badSecurityNumber:"O número de seguro social digitado não é válido",badUKVatAnswer:"O número do VAT digitado não é válido para o Reino Unido",badStrength:"Senha muito fraca",badNumberOfSelectedOptionsStart:"Selecione pelo menos",bad...

Cuando devuelves un `Response` directamente, como en el ejemplo anterior, se devuelve directamente.

No se serializará con un modelo, etc.

Asegúrate de que tenga los datos que deseas que tenga y que los valores sean JSON válidos (si estás usando `JSONResponse`).

///

/// note | Detalles Técnicos

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

# Hibernate Validator
# -------------------
constraints.CreditCardNumber.message = {item} est un numéro de carte de crédit non valide.
constraints.EAN.message = {item} est un code-barres {type} non valide.
constraints.Email.message = {item} n'est pas une adresse e-mail valide.
constraints.Length.message = La longueur de {item} doit être comprise entre {min} et {max}.

* `Decimal`:
    * `Decimal` estándar de Python.
    * En requests y responses, manejado igual que un `float`.
* Puedes revisar todos los tipos de datos válidos de Pydantic aquí: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de datos de Pydantic</a>.

## Ejemplo

Aquí tienes un ejemplo de una *path operation* con parámetros usando algunos de los tipos anteriores.

///

La documentación interactiva de API se actualizará en consecuencia, para permitir múltiples valores:

<img src="/img/tutorial/query-params-str-validations/image02.png">

### Lista de parámetros de Query / múltiples valores con valores por defecto

Y también puedes definir un valor por defecto `list` de valores si no se proporcionan ninguno:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py39.py hl[9] *}

* `Decimal`:
    * O `Decimal` padrão do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como um `float`.
* Você pode checar todos os tipos de dados válidos do Pydantic aqui: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de dados do Pydantic</a>.

## Exemplo

Aqui está um exemplo de *operação de rota* com parâmetros utilizando-se de alguns dos tipos acima.

## Résultats

En utilisant uniquement les déclarations de type Python, **FastAPI** réussit à :

* Lire le contenu de la requête en tant que JSON.
* Convertir les types correspondants (si nécessaire).
* Valider la donnée.
    * Si la donnée est invalide, une erreur propre et claire sera renvoyée, indiquant exactement où était la donnée incorrecte.
* Passer la donnée reçue dans le paramètre `item`.

Importe `Enum` e crie uma sub-classe que herde de `str` e de `Enum`.

Por herdar de `str` a documentação da API vai ser capaz de saber que os valores devem ser do tipo `string` e assim ser capaz de mostrar eles corretamente.

Assim, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[1,6:9] *}

/// info | informação

package clause

type Values struct {
	Columns []Column
	Values  [][]interface{}
}

// Name from clause name
func (Values) Name() string {
	return "VALUES"
}

// Build build from clause
func (values Values) Build(builder Builder) {
	if len(values.Columns) > 0 {
		builder.WriteByte('(')
		for idx, column := range values.Columns {
			if idx > 0 {
				builder.WriteByte(',')
			}
			builder.WriteQuoted(column)
		}

## Resposta com `dict` arbitrário

Você também pode declarar uma resposta usando um simples `dict` arbitrário, declarando apenas o tipo das chaves e valores, sem usar um modelo Pydantic.

Isso é útil se você não souber os nomes de campo / atributo válidos (que seriam necessários para um modelo Pydantic) antecipadamente.

Neste caso, você pode usar `typing.Dict` (ou simplesmente dict no Python 3.9 e superior):