Modeli modülün/dosyanın en üst seviyesinde yükleyebilirdiniz; ancak bu, basit bir otomatik test çalıştırdığınızda bile **modelin yükleneceği** anlamına gelir. Böyle olunca test, kodun bağımsız bir kısmını çalıştırabilmek için önce modelin yüklenmesini beklemek zorunda kalır ve **yavaş** olur.

Burada çözeceğimiz şey bu: modeli request’ler işlenmeden önce yükleyelim, ama kod yüklenirken değil; yalnızca uygulama request almaya başlamadan hemen önce.

## Lifespan { #lifespan }

# Global Dependencies { #global-dependencies }

Bazı uygulama türlerinde, tüm uygulama için dependency eklemek isteyebilirsiniz.

[`dependencies`'i *path operation decorator*'larına ekleyebildiğiniz](dependencies-in-path-operation-decorators.md) gibi, `FastAPI` uygulamasına da ekleyebilirsiniz.

Bu durumda, uygulamadaki tüm *path operation*'lara uygulanırlar:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}

///

## Varsayılanları Ezme { #overriding-the-defaults }

Yukarıdaki bilgileri kullanarak aynı yardımcı fonksiyonla OpenAPI şemasını üretebilir ve ihtiyacınız olan her parçayı override edebilirsiniz.

Örneğin, [özel bir logo eklemek için ReDoc'un OpenAPI extension'ını](https://github.com/Rebilly/ReDoc/blob/master/docs/redoc-vendor-extensions.md#x-logo) ekleyelim.

### Normal **FastAPI** { #normal-fastapi }

Bir middleware'in çalışması için özellikle FastAPI ya da Starlette için yazılmış olması gerekmez; ASGI spec'ine uyduğu sürece yeterlidir.

Genel olarak ASGI middleware'leri, ilk argüman olarak bir ASGI app almayı bekleyen class'lar olur.

Dolayısıyla üçüncü taraf ASGI middleware'lerinin dokümantasyonunda muhtemelen şöyle bir şey yapmanızı söylerler:

```Python
from unicorn import UnicornMiddleware

app = SomeASGIApp()

/// tip | İpucu

Aynı tekniği JSON Schema’yı genişletmek ve kendi özel ek bilgilerinizi eklemek için de kullanabilirsiniz.

Örneğin, bir frontend kullanıcı arayüzü için metadata eklemek vb. amaçlarla kullanılabilir.

///

/// info | Bilgi

*path operation*'larınıza etiketler eklemek ve dokümantasyon arayüzünde gruplamak için, [Tutorial - Path Operation Configurations - Tags](../tutorial/path-operation-configuration.md#tags) dokümantasyonunu okuyun.

## Dokümantasyon Özeti ve Açıklaması - OpenAPI { #documentation-summary-and-description-openapi }

# FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }

FastAPI uygulamanızı [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)'a **tek bir komutla** deploy edebilirsiniz. Henüz yapmadıysanız gidip bekleme listesine katılın. 🚀

## Giriş Yapma { #login }

Önceden bir **FastAPI Cloud** hesabınız olduğundan emin olun (sizi bekleme listesinden davet ettik 😉).

Ardından giriş yapın:

<div class="termy">

```console
$ fastapi login

You are logged in to FastAPI Cloud 🚀

///

### "Mounting" Nedir { #what-is-mounting }

"Mounting", belirli bir path'te tamamen "bağımsız" bir uygulama eklemek ve sonrasında tüm alt path'leri handle etmesini sağlamak demektir.

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

## Parametre olarak tanımlayın { #declare-it-as-a-parameter }

Bunu *path operation*'ınıza eklemek için, path ve query parametrelerini tanımladığınız şekilde tanımlayın:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

...ve type'ını, oluşturduğunuz model olan `Item` olarak belirtin.

## Sonuçlar { #results }

Dataclass'ların, Pydantic model'lerinin yapabildiği her şeyi yapamadığını unutmayın.

Bu yüzden yine de Pydantic model'lerini kullanmanız gerekebilir.

Ancak elinizde zaten bir sürü dataclass varsa, bunları FastAPI ile bir web API'yi beslemek için kullanmak güzel bir numaradır. 🤓

///

## `response_model` İçinde Dataclass'lar { #dataclasses-in-response-model }

`response_model` parametresinde `dataclasses` da kullanabilirsiniz: