### `startup` eventi { #startup-event }

Uygulama başlamadan önce çalıştırılacak bir fonksiyon eklemek için, `"startup"` event’i ile tanımlayın:

{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}

Bu durumda `startup` event handler fonksiyonu, "database" öğesini (sadece bir `dict`) bazı değerlerle başlatır.

Birden fazla event handler fonksiyonu ekleyebilirsiniz.

///

## Middleware Oluşturma { #create-a-middleware }

Bir middleware oluşturmak için bir fonksiyonun üzerine `@app.middleware("http")` decorator'ünü kullanırsınız.

Middleware fonksiyonu şunları alır:

* `request`.
* Parametre olarak `request` alacak bir `call_next` fonksiyonu.
    * Bu fonksiyon `request`'i ilgili *path operation*'a iletir.
    * Ardından ilgili *path operation* tarafından üretilen `response`'u döndürür.

Sonra, `GzipRequest`'i kullanacak `fastapi.routing.APIRoute` için özel bir alt sınıf oluşturuyoruz.

Bu kez `APIRoute.get_route_handler()` metodunu overwrite edeceğiz.

Bu metot bir fonksiyon döndürür. Bu fonksiyon da request'i alır ve response döndürür.

Burada bu fonksiyonu, orijinal request'ten bir `GzipRequest` oluşturmak için kullanıyoruz.

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *}

/// note | Teknik Detaylar

///

## Diğer Asenkron Fonksiyon Çağrıları { #other-asynchronous-function-calls }

Test fonksiyonu artık asenkron olduğundan, testlerinizde FastAPI uygulamanıza request göndermenin yanında başka `async` fonksiyonları da (çağırıp `await` ederek) kodunuzun başka yerlerinde yaptığınız gibi aynı şekilde kullanabilirsiniz.

/// tip | İpucu

Ardından, aynı zamanda kendi içinde bir bağımlılık da tanımlayan başka bir bağımlılık fonksiyonu (bir "dependable") oluşturabilirsiniz (yani o da bir "dependant" olur):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Tanımlanan parametrelere odaklanalım:

* Bu fonksiyonun kendisi bir bağımlılık ("dependable") olmasına rağmen, ayrıca başka bir bağımlılık daha tanımlar (başka bir şeye "depends" olur).

Örnek olarak şu fonksiyona bakalım:

```python
from typing import Optional


def say_hi(name: Optional[str]):
    print(f"Hey {name}!")
```

`name` parametresi `Optional[str]` olarak tanımlıdır; ancak isteğe bağlı değildir, parametre olmadan fonksiyonu çağıramazsınız:

```Python
say_hi()  # Ah hayır, bu hata fırlatır! 😱
```

Buna rağmen, request body için beklenen şemayı tanımlayabiliriz.

### Özel OpenAPI content type { #custom-openapi-content-type }

///

/// note | Teknik Detaylar

`Query`, `Path` ve diğerlerini `fastapi` içinden import ettiğinizde, bunlar aslında birer fonksiyondur.

Çağrıldıklarında, aynı isme sahip class'ların instance'larını döndürürler.

Yani `Query`'yi import edersiniz; bu bir fonksiyondur. Onu çağırdığınızda, yine `Query` adlı bir class'ın instance'ını döndürür.

///

## Modeli kullanın { #use-the-model }

Fonksiyonun içinde model nesnesinin tüm attribute'larına doğrudan erişebilirsiniz:

{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}

## Request body + path parametreleri { #request-body-path-parameters }

Path parametrelerini ve request body'yi aynı anda tanımlayabilirsiniz.

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Bu örnekte, Pydantic model'i bir `dict`'e, `datetime`'ı da bir `str`'e dönüştürür.

Bu fonksiyonun çağrılmasıyla elde edilen sonuç, Python standardındaki [`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps) ile encode edilebilecek bir şeydir.