`Field`, `Query`, `Body` vb. içinde ek bilgi tanımlayabilirsiniz. Bu bilgiler oluşturulan JSON Schema'ya dahil edilir.

Örnek (examples) tanımlamayı öğrenirken, dokümanların ilerleyen kısımlarında ek bilgi ekleme konusunu daha ayrıntılı göreceksiniz.

/// warning | Uyarı

`Field`'a geçirilen ekstra key'ler, uygulamanız için üretilen OpenAPI schema'sında da yer alır.

**FastAPI**, tüm security spesifikasyonlarını baştan sona inceleyip öğrenmek zorunda kalmadan **Security** konusunu kolay, hızlı ve standart bir şekilde ele almanıza yardımcı olacak çeşitli araçlar sunar.

Ama önce, küçük birkaç kavrama bakalım.

## Acelem var? { #in-a-hurry }

/// danger | Tehlike

Kullanıcının düz metin (plaintext) `password`'ünü asla saklamayın. Her zaman sonradan doğrulayabileceğiniz "güvenli bir hash" saklayın.

Eğer bilmiyorsanız, "password hash" nedir konusunu [güvenlik bölümlerinde](security/simple-oauth2.md#password-hashing) öğreneceksiniz.

///

## Birden Çok Model { #multiple-models }

Bu, kabaca şunu yazmaya denktir:

<div class="termy">

```console
$ C:\opt\custompython\bin\python
```

</div>

////

Bu bilgiler, [Sanal Ortamlar](virtual-environments.md) konusunu öğrenirken işinize yarayacak.

## Sonuç { #conclusion }

Buraya kadar **ortam değişkenleri**nin ne olduğuna ve Python’da nasıl kullanılacağına dair temel bir fikir edinmiş olmalısınız.

[Daha önceki Deployment Concepts](concepts.md) bölümünde gördüğünüz gibi, kullanabileceğiniz birden fazla strateji var.

Burada, `fastapi` komutunu kullanarak ya da `uvicorn` komutunu doğrudan çalıştırarak worker process'lerle Uvicorn'u nasıl kullanacağınızı göstereceğim.

/// info | Bilgi

Container kullanıyorsanız (örneğin Docker veya Kubernetes ile), bununla ilgili daha fazlasını bir sonraki bölümde anlatacağım: [Container'larda FastAPI - Docker](docker.md).

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

Bu aynı zamanda `StreamingResponse` ile veriyi tam olarak ihtiyaç duyduğunuz biçimde üretme ve encode etme konusunda hem bir özgürlük hem de bir sorumluluk verdiği anlamına gelir; tip annotasyonlarından bağımsızdır. 🤓

### Bytes Akışı { #stream-bytes }

# Bir Sunucuyu Manuel Olarak Çalıştırın { #run-a-server-manually }

## `fastapi run` Komutunu Kullanın { #use-the-fastapi-run-command }

Kısacası, FastAPI uygulamanızı sunmak için `fastapi run` kullanın:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> run <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>

  <span style="background-color:#009485"><font color="#D3D7CF"> FastAPI </font></span>  Starting production server 🚀

FastAPI'yi kurduğunuzda (ör. `pip install "fastapi[standard]"`), terminalde çalıştırabileceğiniz bir komut satırı programı birlikte gelir.

FastAPI uygulamanızı geliştirme için çalıştırmak üzere `fastapi dev` komutunu kullanabilirsiniz:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> dev

  <span style="background-color:#009485"><font color="#D3D7CF"> FastAPI </font></span>  Starting development server 🚀

Aşağıdaki gibi görünebilir:

<img src="/img/tutorial/debugging/image01.png">

---

PyCharm kullanıyorsanız şunları yapabilirsiniz:

* "Run" menüsünü açın.
* "Debug..." seçeneğini seçin.
* Bir context menü açılır.
* Debug edilecek dosyayı seçin (bu örnekte `main.py`).

Böylece server, **FastAPI** kodunuzla başlar; breakpoint'lerinizde durur vb.

/// info | Bilgi

`JSONResponse` zaten `Response`'un bir alt sınıfıdır.

///

Bir `Response` döndürdüğünüzde, **FastAPI** bunu olduğu gibi doğrudan iletir.

Pydantic model'leriyle herhangi bir veri dönüşümü yapmaz, içeriği başka bir tipe çevirmez vb.

Bu size ciddi bir esneklik sağlar. Herhangi bir veri türü döndürebilir, herhangi bir veri deklarasyonunu veya validasyonunu override edebilirsiniz.