# Body - İç İçe Modeller { #body-nested-models }

**FastAPI** ile (Pydantic sayesinde) istediğiniz kadar derin iç içe geçmiş modelleri tanımlayabilir, doğrulayabilir, dokümante edebilir ve kullanabilirsiniz.

## List alanları { #list-fields }

Bir attribute’u bir alt tipe sahip olacak şekilde tanımlayabilirsiniz. Örneğin, bir Python `list`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Bunun nasıl çalıştığına ve gerekirse nasıl değiştirebileceğinize bir bakalım.

## Input ve Output için Pydantic Modelleri { #pydantic-models-for-input-and-output }

Default değerleri olan bir Pydantic modeliniz olduğunu varsayalım; örneğin şöyle:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

# Cookie Parametre Modelleri { #cookie-parameter-models }

Birbirleriyle ilişkili bir **cookie** grubunuz varsa, bunları tanımlamak için bir **Pydantic model** oluşturabilirsiniz. 🍪

Bu sayede **model'i yeniden kullanabilir**, **birden fazla yerde** tekrar tekrar kullanabilir ve tüm parametreler için validation ve metadata'yı tek seferde tanımlayabilirsiniz. 😎

/// note | Not

This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓

///

`current_user` tipini Pydantic `User` modeli olarak belirttiğimize dikkat edin.

Bu sayede fonksiyonun içinde otomatik tamamlama ve tip kontrollerinin tamamından faydalanırız.

/// tip | İpucu

Request body'lerinin de Pydantic modelleri ile bildirildiğini hatırlıyor olabilirsiniz.

Burada `Depends` kullandığınız için **FastAPI** karışıklık yaşamaz.

///

/// check | Ek bilgi

# Query Parameter Modelleri { #query-parameter-models }

Birbirleriyle ilişkili bir **query parameter** grubunuz varsa, bunları tanımlamak için bir **Pydantic model** oluşturabilirsiniz.

Böylece **modeli yeniden kullanabilir**, **birden fazla yerde** tekrar tekrar kullanabilir ve tüm parametreler için validation (doğrulama) ile metadata’yı tek seferde tanımlayabilirsiniz. 😎

/// note | Not

Bu özellik FastAPI `0.115.0` sürümünden beri desteklenmektedir. 🤓

**Güncelleme** için tüm değerleri optional olan modeller ile **oluşturma** için zorunlu değerlere sahip modelleri ayırmak için, [Extra Models](extra-models.md) bölümünde anlatılan fikirleri kullanabilirsiniz.

/// tip | İpucu

Editor olarak [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) kullanıyorsanız, [Pydantic PyCharm Plugin](https://github.com/koxudaxi/pydantic-pycharm-plugin/) kullanabilirsiniz.

Pydantic modelleri için editor desteğini şu açılardan iyileştirir:

* auto-completion
* type checks
* refactoring
* searching
* inspections

///

## Modeli kullanın { #use-the-model }

# Header Parametre Modelleri { #header-parameter-models }

Birbiriyle ilişkili **header parametreleri**nden oluşan bir grubunuz varsa, bunları tanımlamak için bir **Pydantic model** oluşturabilirsiniz.

Bu sayede modeli **birden fazla yerde yeniden kullanabilir**, ayrıca tüm parametreler için doğrulamaları ve metadata bilgilerini tek seferde tanımlayabilirsiniz. 😎

/// note | Not

Bu özellik FastAPI `0.115.0` sürümünden beri desteklenmektedir. 🤓

///

Bu şekilde yükseltmeyi yapabilir ve her şeyin hâlâ beklendiği gibi çalıştığını doğrulayabilirsiniz.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }

Birçok durumda, özel özelleştirmeler olmadan standart Pydantic modelleri kullanıyorsanız, Pydantic v1'den Pydantic v2'ye geçiş sürecinin büyük kısmını otomatikleştirebilirsiniz.

Aynı Pydantic ekibinin geliştirdiği [`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic) aracını kullanabilirsiniz.

`ServerSentEvent`'i `fastapi.sse` içinden içe aktarın:

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial002_py310.py hl[4,26] *}

`data` alanı her zaman JSON olarak kodlanır. Pydantic modelleri dâhil, JSON olarak serileştirilebilen herhangi bir değeri geçebilirsiniz.

## Ham Veri { #raw-data }

Veriyi JSON kodlaması olmadan göndermeniz gerekiyorsa, `data` yerine `raw_data` kullanın.