#### "Şema" { #schema }

"Şema", bir şeyin tanımı veya açıklamasıdır. Onu uygulayan kod değil, sadece soyut bir açıklamadır.

#### API "şeması" { #api-schema }

Bu durumda, [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification), API'nızın şemasını nasıl tanımlayacağınızı belirleyen bir şartnamedir.

Bunu standart modern Python tipleriyle yaparsınız.

Yeni bir syntax, belirli bir kütüphanenin method'larını ya da class'larını vb. öğrenmeniz gerekmez.

Sadece standart **Python**.

Örneğin bir `int` için:

```Python
item_id: int
```

ya da daha karmaşık bir `Item` modeli için:

```Python
item: Item
```

///

## `yield` ve `try` ile Bir Dependency { #a-dependency-with-yield-and-try }

`yield` kullanan bir dependency içinde bir `try` bloğu kullanırsanız, dependency kullanılırken fırlatılan (raised) herhangi bir exception'ı alırsınız.

Ancak geçerli bir Pydantic tipi olmayan başka rastgele bir obje (ör. bir veritabanı objesi) döndürür ve fonksiyonu da öyle annotate ederseniz, FastAPI bu type annotation’dan bir Pydantic response model oluşturmaya çalışır ve başarısız olur.

### Load Balancer { #load-balancer }

Container'lar kullanırken, genellikle ana port'ta dinleyen bir bileşen olur. Bu, **HTTPS**'i ele almak için bir **TLS Termination Proxy** olan başka bir container da olabilir ya da benzeri bir araç olabilir.

Bu nedenle altındaki fonksiyon, argüman kombinasyonlarının her biri için bir kez çalıştırılır. Sonra bu argüman kombinasyonlarının her biri için döndürülmüş değerler, fonksiyon aynı argüman kombinasyonuyla çağrıldıkça tekrar tekrar kullanılır.

Örneğin, şöyle bir fonksiyonunuz varsa:

```Python
@lru_cache
def say_hi(name: str, salutation: str = "Ms."):

Bu şu anlama gelir:

* `prices` değişkeni bir `dict`'tir:
    * Bu `dict`'in key'leri `str` tipindedir (örneğin her bir öğenin adı).
    * Bu `dict`'in value'ları `float` tipindedir (örneğin her bir öğenin fiyatı).

#### Union { #union }

Bir değişkenin **birkaç tipten herhangi biri** olabileceğini bildirebilirsiniz; örneğin bir `int` veya bir `str`.

API sistemlerinin ihtiyaç duyduğu temel özelliklerden biri, koddan (Python) veriyi alıp ağ üzerinden gönderilebilecek bir şeye dönüştürmek, yani veri “<dfn title="başka adlarla: serileştirme, dönüştürme">dönüşüm</dfn>”üdür. Örneğin, bir veritabanından gelen verileri içeren bir objeyi JSON objesine dönüştürmek, `datetime` objelerini string’e çevirmek vb.

## Coroutine'ler { #coroutines }

**Coroutine**, bir `async def` fonksiyonunun döndürdüğü şeye verilen süslü isimdir. Python bunun bir fonksiyona benzer bir şey olduğunu, bir noktada başlayıp biteceğini bilir; ama içinde bir `await` olduğunda dahili olarak duraklatılabileceğini ⏸ de bilir.

Örneğin, `yield` kullanan bir dependency içinde yalnızca bir kullanıcıyı doğrulamak için veritabanı session'ı kullanan bir kodunuz olduğunu düşünün; ama bu session *path operation function* içinde bir daha hiç kullanılmıyor, yalnızca dependency içinde kullanılıyor **ve** response'un gönderilmesi uzun sürüyor. Mesela veriyi yavaş gönderen bir `StreamingResponse` var, ama herhangi bir nedenle veritabanını kullanmıyor.