* **function**: "decorator"ün altındaki fonksiyondur (`@app.get("/")`'in altındaki).

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[7] *}

Bu bir Python fonksiyonudur.

**FastAPI**, "`/`" URL'ine `GET` operation kullanarak bir request aldığında bu fonksiyonu çağıracaktır.

Bu durumda, bu bir `async` fonksiyondur.

---

Bunu `async def` yerine normal bir fonksiyon olarak da tanımlayabilirsiniz:

* `"request"`: dependency'yi request'i işleyen *path operation function* çalışmadan önce başlat (`"function"` kullanımına benzer), ancak response client'a geri gönderildikten **sonra** sonlandır. Yani dependency fonksiyonu, **request** ve response döngüsünün **etrafında** çalıştırılır.

```

### `Annotated`’ın avantajları { #advantages-of-annotated }

Fonksiyon parametrelerindeki varsayılan değer stiline göre **`Annotated` kullanmanız önerilir**; birden fazla nedenle **daha iyidir**. 🤓

**Fonksiyon parametresinin** **varsayılan** değeri, **gerçek varsayılan** değerdir; bu genel olarak Python açısından daha sezgiseldir. 😌

`@lru_cache`, decorator olarak uygulandığı fonksiyonu, her seferinde tekrar hesaplamak yerine ilk seferde döndürdüğü değeri döndürecek şekilde değiştirir; yani fonksiyon kodunu her çağrıda yeniden çalıştırmaz.

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.

Bu durumda `Security`'ye dependency fonksiyonu olarak `get_current_active_user` veriyoruz (`Depends` ile yaptığımız gibi).

Ama ayrıca bir `list` olarak scope'ları da veriyoruz; burada tek bir scope var: `items` (daha fazla da olabilir).

### Benzersiz ID Üreten Özel Fonksiyon { #custom-generate-unique-id-function }

FastAPI, her *path operation* için bir **unique ID** kullanır. Bu ID, **operation ID** için ve ayrıca request/response'lar için gerekebilecek özel model isimleri için de kullanılır.

Bu fonksiyonu özelleştirebilirsiniz. Bir `APIRoute` alır ve string döndürür.

## 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.

FastAPI’nin response model’i kullanarak veriyi **filtrelemeye** devam etmesini istiyoruz. Yani fonksiyon daha fazla veri döndürse bile response, sadece response model’de declare edilmiş field’ları içersin.

Fonksiyon parametrelerinde `Depends`'i `Body`, `Query` vb. ile aynı şekilde kullansanız da `Depends` biraz farklı çalışır.

`Depends`'e yalnızca tek bir parametre verirsiniz.

Bu parametre, bir fonksiyon gibi bir şey olmalıdır.

Onu doğrudan **çağırmazsınız** (sonuna parantez eklemezsiniz), sadece `Depends()`'e parametre olarak verirsiniz.

Ama şimdi bunu sıfırdan yazdığınızı hayal edin.

Bir noktada fonksiyon tanımını yazmaya başlamış olacaktınız, parametreler hazır...

Ama sonra "ilk harfi büyük harfe çeviren method"u çağırmanız gerekiyor.

`upper` mıydı? `uppercase` miydi? `first_uppercase`? `capitalize`?

Sonra eski programcı dostuyla denersiniz: editör autocomplete.

Bir async generator veya normal generator/iterator (içinde `yield` olan bir fonksiyon) alır ve response body’yi stream eder.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py310.py hl[3,16] *}

/// note | Teknik Detaylar

Bir `async` görev, yalnızca bir `await` noktasına geldiğinde iptal edilebilir. Eğer hiç `await` yoksa, generator (içinde `yield` olan fonksiyon) düzgün şekilde iptal edilemez ve iptal istendikten sonra bile çalışmaya devam edebilir.