@Inherited
    @interface NotTesterAnnotation {
      ExampleFeature[] value() default {};

      ExampleFeature[] absent() default {};
    }
  }

  public void testTestFeatureEnums() {
    // Haha! Let's test our own test rig!
    assertGoodFeatureEnum(ExampleFeature.class);
  }

  public void testAddImpliedFeatures_returnsSameSetInstance() {
    Set<Feature<?>> features = newHashSet(FOO);

    @Inherited
    @interface NotTesterAnnotation {
      ExampleFeature[] value() default {};

      ExampleFeature[] absent() default {};
    }
  }

  public void testTestFeatureEnums() {
    // Haha! Let's test our own test rig!
    assertGoodFeatureEnum(ExampleFeature.class);
  }

  public void testAddImpliedFeatures_returnsSameSetInstance() {
    Set<Feature<?>> features = newHashSet(FOO);

		{"30 mtime=1350244992.023960108\n", map[string]string{"mtime": "1350244992.023960108"}, true},
		{"3 somelongkey=\n", nil, false},
		{"50 tooshort=\n", nil, false},
		{"13 key1=haha\n13 key2=nana\n13 key3=kaka\n",
			map[string]string{"key1": "haha", "key2": "nana", "key3": "kaka"}, true},
		{"13 key1=val1\n13 key2=val2\n8 key1=\n",
			map[string]string{"key1": "", "key2": "val2"}, true},

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

Ancak bunu bir sonraki adımda nasıl iyileştirebileceğinizi göstereceğim. 🤓

## Özel Operation ID'ler ve Daha İyi Method İsimleri { #custom-operation-ids-and-better-method-names }

Bu operation ID'lerin **üretilme** şeklini **değiştirerek**, client'larda daha basit **method isimleri** elde edebilirsiniz.

Bu durumda, her operation ID'nin **benzersiz** olduğundan başka bir şekilde emin olmanız gerekir.

Bu durumda 2 server ile devam edip onların kaynaklarını (CPU, bellek, disk, ağ bant genişliği vb.) daha yüksek oranlarda kullanmak daha iyi olabilir.

En yaygını implicit flow'dur.

En güvenlisi code flow'dur; ancak daha fazla adım gerektirdiği için implementasyonu daha karmaşıktır. Daha karmaşık olduğundan, birçok sağlayıcı implicit flow'yu önermeye yönelir.

/// note | Not

* Dönen veriyi Pydantic kullanarak JSON’a **serileştirmek**; Pydantic **Rust** ile yazıldığı için **çok daha hızlıdır**.

Ama en önemlisi:

* Çıktı verisini, dönüş tipinde tanımlı olana göre **sınırlar ve filtreler**.
    * Bu, özellikle **güvenlik** açısından önemlidir; aşağıda daha fazlasını göreceğiz.

## `response_model` Parametresi { #response-model-parameter }

<img src="/img/python-types/image03.png">

## Daha fazla motivasyon { #more-motivation }

Şu fonksiyona bakın, zaten type hints içeriyor:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}

Editör değişkenlerin tiplerini bildiği için, sadece completion değil, aynı zamanda hata kontrolleri de alırsınız:

<img src="/img/python-types/image04.png">

Ama asenkron kodla çalışmayı çok daha kolaylaştırır.

Aynı (ya da neredeyse aynı) sözdizimi yakın zamanda modern JavaScript sürümlerine (Tarayıcı ve NodeJS) de eklendi.

Bundan önce, asenkron kodu ele almak oldukça daha karmaşık ve zordu.

Python’un önceki sürümlerinde thread’ler veya [Gevent](https://www.gevent.org/) kullanabilirdiniz. Ama kodu anlamak, hata ayıklamak ve üzerine düşünmek çok daha zordu.