```Python
images: list[Image]
```

şu örnekte olduğu gibi:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py310.py hl[13] *}

## Her yerde editör desteği { #editor-support-everywhere }

Ve her yerde editör desteği alırsınız.

List içindeki öğeler için bile:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

## Bir kullanıcı modeli oluşturun { #create-a-user-model }

Önce bir Pydantic kullanıcı modeli oluşturalım.

Body'leri bildirmek için Pydantic'i nasıl kullanıyorsak, aynı şekilde onu başka her yerde de kullanabiliriz:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## `get_current_user` dependency'si oluşturun { #create-a-get-current-user-dependency }

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`. 🤓

///

/// tip | İpucu

# 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. 🤓

///

Bunun yerine, yalnızca testler sırasında (hatta belki sadece belirli bazı testlerde) kullanılacak farklı bir dependency sağlarsınız; böylece orijinal dependency'nin ürettiği değerin kullanıldığı yerde, test için üretilen değeri kullanabilirsiniz.

### Kullanım Senaryoları: Harici Servis { #use-cases-external-service }

Örneğin, çağırmanız gereken harici bir authentication provider'ınız olabilir.

Production ortamında dokümantasyon arayüzlerini gizlemek, API'nizi korumanın yolu olmamalıdır.

Bu, API'nize ekstra bir güvenlik katmanı eklemez; path operation'lar bulundukları yerde yine erişilebilir olacaktır.

Kodunuzda bir güvenlik açığı varsa, o açık yine var olmaya devam eder.

Bu şekilde, kod tekrarını mümkün olduğunca azaltmak, her yerde <abbr title="Otomatik Tamamlama: auto-complete, autocompletion, IntelliSense">otomatik tamamlama</abbr>, tip ve hata kontrollerine sahip olmak için en iyi yolları bulabildim.

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. 🤓

///

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}

### Return Değerleri { #return-values }

Ayrıca değer döndürebilirler ya da döndürmeyebilirler; dönen değer kullanılmayacaktır.

Yani başka bir yerde zaten kullandığınız, değer döndüren normal bir dependency'yi tekrar kullanabilirsiniz; değer kullanılmasa bile dependency çalıştırılacaktır:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}

        * Değeri model'den gelen JSON Schema olan `schema` anahtarı vardır; doğru yer burasıdır.
            * **FastAPI** bunu doğrudan gömmek yerine OpenAPI'deki başka bir yerde bulunan global JSON Schema'lara bir referans ekler. Böylece diğer uygulamalar ve client'lar bu JSON Schema'ları doğrudan kullanabilir, daha iyi code generation araçları sağlayabilir, vb.

///

Bu *path operation* için OpenAPI'de üretilen response'lar şöyle olur:

```JSON hl_lines="3-12"