Buna alternatif birkaç seçenek daha vardır, örneğin:

* [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev/): yüksek performanslı bir ASGI server.
* [Hypercorn](https://hypercorn.readthedocs.io/): diğer özelliklerin yanında HTTP/2 ve Trio ile uyumlu bir ASGI server.
* [Daphne](https://github.com/django/daphne): Django Channels için geliştirilmiş ASGI server.
* [Granian](https://github.com/emmett-framework/granian): Python uygulamaları için bir Rust HTTP server.

* [Graphene](https://graphene-python.org/)
    * [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3) ile

## Strawberry ile GraphQL { #graphql-with-strawberry }

        * **FastAPI**: (Starlette'i kullanır) veri doğrulama vb. ile API'lar oluşturmak için çeşitli ek özelliklere sahip bir API mikroframework'ü

* **Uvicorn**:
    * Sunucunun kendisi dışında çok fazla ekstra kod içermediği için en iyi performansa sahip olacaktır.

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:

Bu, `bar` öğesini `PUT` ile, body içinde şu verilerle güncellemek isterseniz:

```Python
{
    "name": "Barz",
    "price": 3,
    "description": None,
}
```

zaten kayıtlı olan `"tax": 20.2` alanını içermediği için, input model `"tax": 10.5` varsayılan değerini kullanacaktır.

Ve veri, bu "yeni" `tax` değeri olan `10.5` ile kaydedilecektir.

## `PATCH` ile kısmi güncellemeler { #partial-updates-with-patch }

#### *Enumeration Value*'yu Alalım { #get-the-enumeration-value }

Gerçek değeri (bu durumda bir `str`) `model_name.value` ile veya genel olarak `your_enum_member.value` ile alabilirsiniz:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[20] *}

/// tip | İpucu

`"lenet"` değerine `ModelName.lenet.value` ile de erişebilirsiniz.

///

#### *Enumeration Member*'ları Döndürelim { #return-enumeration-members }

FastAPI veriyi Pydantic ile JSON'a çevirmeye veya herhangi bir şekilde serileştirmeye çalışmayacağı için, bu durumda tip annotasyonu sadece editörünüz ve araçlarınız içindir; FastAPI tarafından kullanılmaz.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[32:35] hl[33] *}

#### `secrets.compare_digest()` ile düzeltin { #fix-it-with-secrets-compare-digest }

Ancak bizim kodumuzda `secrets.compare_digest()` kullanıyoruz.

Kısacası, `stanleyjobsox` ile `stanleyjobson`’u karşılaştırmak için geçen süre, `johndoe` ile `stanleyjobson`’u karşılaştırmak için geçen süreyle aynı olur. Şifre için de aynı şekilde.

///

## Pydantic Model ile Cookies { #cookies-with-a-pydantic-model }

İhtiyacınız olan **cookie** parametrelerini bir **Pydantic model** içinde tanımlayın ve ardından parametreyi `Cookie` olarak bildirin:

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

Bazı durumlarda, bir veri tipini (örneğin bir Pydantic model) JSON ile uyumlu bir şeye (örneğin `dict`, `list` vb.) dönüştürmeniz gerekebilir.

Örneğin, bunu bir veritabanında saklamanız gerekiyorsa.

Bunun için **FastAPI**, `jsonable_encoder()` fonksiyonunu sağlar.

## `jsonable_encoder` Kullanımı { #using-the-jsonable-encoder }

Yalnızca JSON ile uyumlu veri kabul eden bir veritabanınız olduğunu düşünelim: `fake_db`.