],
      "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
      "input": "foo"
    }
  ]
}
```

çünkü path parametresi `item_id`, `int` olmayan `"foo"` değerine sahipti.

Aynı hata, şu örnekte olduğu gibi `int` yerine `float` verirseniz de ortaya çıkar: [http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2)

/// check | Ek bilgi

Bu modeli şöyle input olarak kullanırsanız:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}

...`description` alanı **zorunlu olmaz**. Çünkü `None` default değerine sahiptir.

### Dokümanlarda Input Modeli { #input-model-in-docs }

Bunu dokümanlarda da doğrulayabilirsiniz; `description` alanında **kırmızı yıldız** yoktur, yani required olarak işaretlenmemiştir:

<div class="screenshot">

* [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) bir `async` arayüze sahiptir.
* [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) nesnesini dışa açar; bunu, file-like nesne bekleyen diğer library’lere doğrudan geçebilirsiniz.

### `UploadFile` { #uploadfile }

`UploadFile` şu attribute’lara sahiptir:

        * **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.

Ardından `Field`'ı model attribute'larıyla birlikte kullanabilirsiniz:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field`, `Query`, `Path` ve `Body` ile aynı şekilde çalışır; aynı parametrelerin tamamına sahiptir, vb.

/// note | Teknik Detaylar

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image01.png">

/// note | Not

Bazı response code'lar (bir sonraki bölümde göreceğiz) response'un bir body'ye sahip olmadığını belirtir.

FastAPI bunu bilir ve response body olmadığını söyleyen OpenAPI dokümantasyonunu üretir.

///

## HTTP status code'lar hakkında { #about-http-status-codes }

/// note | Not

**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] *}

Bu, `tags`’in bir list olmasını sağlar; ancak list’in elemanlarının tipini belirtmez.

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

ancak başka bir dosya onu import ettiğinde çalışmayacak bir kod bölümüne sahip olmaktır, örneğin:

```Python
from myapp import app
```

#### Daha fazla detay { #more-details }

Dosyanızın adının `myapp.py` olduğunu varsayalım.

Şu şekilde çalıştırırsanız:

<div class="termy">

> Bu projenin geçmişi nedir? Birkaç hafta içinde hiçbir yerden harika bir şeye dönüşmüş gibi görünüyor [...]

İşte o geçmişin bir kısmı.

## Alternatifler { #alternatives }

Bir süredir karmaşık gereksinimlere sahip API'lar oluşturuyor (Makine Öğrenimi, dağıtık sistemler, asenkron işler, NoSQL veritabanları vb.) ve farklı geliştirici ekiplerini yönetiyorum.

Bu süreçte birçok alternatifi araştırmak, test etmek ve kullanmak zorunda kaldım.

Şimdiye kadar şunlar gibi yaygın veri tiplerini kullanıyordunuz:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Ancak daha karmaşık veri tiplerini de kullanabilirsiniz.

Ve yine, şimdiye kadar gördüğünüz özelliklerin aynısına sahip olursunuz:

* Harika editör desteği.
* Gelen request'lerden veri dönüştürme.
* response verileri için veri dönüştürme.
* Veri doğrulama.
* Otomatik annotation ve dokümantasyon.