**başka yerlerde** çağırdığınızda doğru çalışması için argümanları geçmeniz gerektiğini **hatırlamak** zorunda kalırsınız; yoksa değerler beklediğinizden farklı olur (ör. `QueryInfo` veya benzeri). Üstelik editörünüz de şikayet etmez ve Python da fonksiyonu çalıştırırken şikayet etmez; ancak içerideki operasyonlar hata verince ortaya çıkar.

`Annotated` birden fazla metadata anotasyonu alabildiği için, artık aynı fonksiyonu [Typer](https://typer.tiangolo.com/) gibi başka araçlarla da kullanabilirsiniz....

Ayrıca normal `def` *path operation function*'ları içinde `async def` dependency tanımlayabilir veya `async def` *path operation function*'ları içinde `def` dependency kullanabilirsiniz vb.

Fark etmez. **FastAPI** ne yapacağını bilir.

/// note | Not

Eğer bilmiyorsanız, dokümanlarda `async` ve `await` için [Async: *"In a hurry?"*](../../async.md#in-a-hurry) bölümüne bakın.

///

Response’u fonksiyonun içinden override etmek ama aynı zamanda OpenAPI’de "media type"’ı dokümante etmek istiyorsanız, `response_class` parametresini kullanıp ayrıca bir `Response` objesi döndürebilirsiniz.

Bu durumda `response_class` sadece OpenAPI *path operation*’ını dokümante etmek için kullanılır; sizin `Response`’unuz ise olduğu gibi kullanılır.

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py310.py hl[9] *}

Böylece OpenAPI şemasına dahil etmez.

## Bir Sub-Application Mount Etme { #mounting-a-sub-application }

Bu yüzden bu örnekte `response_model` parametresinde declare etmek zorundayız.

...ama bunu nasıl aşabileceğinizi görmek için aşağıyı okumaya devam edin.

## Return Type ve Veri Filtreleme { #return-type-and-data-filtering }

Önceki örnekten devam edelim. Fonksiyonu **tek bir tip ile annotate etmek** istiyoruz; ama fonksiyondan gerçekte **daha fazla veri** içeren bir şey döndürebilmek istiyoruz.

Uzun süre benzer bir framework arayıp birçok alternatifi denedikten sonra, APIStar mevcut en iyi seçenekti.

Sonra APIStar bir sunucu olarak var olmaktan çıktı ve Starlette oluşturuldu; böyle bir sistem için daha iyi bir temel oldu. Bu, **FastAPI**’yi inşa etmek için son ilhamdı.

Ancak artık Uvicorn (ve `fastapi` komutu) `--workers` kullanımını desteklediğine göre, kendi image'ınızı build etmek yerine bir base Docker image kullanmanın bir nedeni kalmadı (kod miktarı da hemen hemen aynı 😅).

///

## Container Image'ı Deploy Etme { #deploy-the-container-image }

Bir Container (Docker) Image'ınız olduktan sonra bunu deploy etmenin birkaç yolu vardır.

Örneğin:

```

</div>

Sonra `/docs` arayüzüne gidin; **FastAPI**’nin API’yi **dokümante etmek** için bu **modelleri** kullandığını göreceksiniz. Ayrıca veriyi **serialize** ve **validate** etmek için de onları kullanacaktır.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/sql-databases/image01.png">
</div>

Minimum eforla bir API'ı **oluşturma**, **deploy etme** ve **erişme** sürecini sadeleştirir.

FastAPI ile uygulama geliştirirken yaşadığınız aynı **developer experience**'ı, onları buluta **deploy etme** aşamasına da taşır. 🎉

FastAPI Cloud, *FastAPI and friends* açık kaynak projelerinin birincil sponsoru ve finansman sağlayıcısıdır. ✨

```JSON
{
  "detail": "Inactive user"
}
```

## Özet { #recap }

Artık API’niz için `username` ve `password` tabanlı, eksiksiz bir güvenlik sistemi implement etmek için gerekli araçlara sahipsiniz.

Bu araçlarla güvenlik sistemini herhangi bir veritabanıyla ve herhangi bir user veya veri modeliyle uyumlu hale getirebilirsiniz.