/// tip | İpucu

Ek olarak, bir background task normalde ayrı ele alınması gereken bağımsız bir mantık setidir ve kendi resource'larına sahip olmalıdır (ör. kendi veritabanı bağlantısı).

Bu şekilde muhtemelen daha temiz bir kod elde edersiniz.

///

## Üçüncü taraf entegrasyonları hakkında { #about-third-party-integrations }

Bu örnekte OAuth2 "password" flow'unu kullanıyoruz.

Bu, kendi uygulamamıza giriş yaptığımız durumlar için uygundur; muhtemelen kendi frontend'imiz vardır.

Çünkü `username` ve `password` alacağını bildiğimiz frontend'i biz kontrol ediyoruz, dolayısıyla güvenebiliriz.

### Kendi async kodunuzu yazın { #write-your-own-async-code }

Starlette (ve **FastAPI**) [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) üzerine kuruludur; bu sayede Python standart kütüphanesindeki [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html) ve [Trio](https://trio.readthedocs.io/en/stable/) ile uyumludur.

///

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}

/// tip | İpucu

Spesifikasyona göre, bu örnekteki gibi `access_token` ve `token_type` içeren bir JSON döndürmelisiniz.

Bunu kendi kodunuzda kendiniz yapmalı ve bu JSON key’lerini kullandığınızdan emin olmalısınız.

Spesifikasyonlara uyum için, doğru yapmanız gereken neredeyse tek şey budur.

Geri kalanını **FastAPI** sizin yerinize yönetir.

* Python tip belirteçlerine dayanır.
* Bu tiplere bağlı doğrulama ve dökümantasyon sağlar.
* Bağımlılık enjeksiyonu sistemi vardır.

Pydantic gibi doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon için üçüncü parti bir kütüphane kullanmaz; kendi içinde sağlar. Bu yüzden bu veri tipi tanımlarını tekrar kullanmak o kadar kolay olmaz.

Bu sayede container'lar **az kaynak** tüketir; süreçleri doğrudan çalıştırmaya benzer bir seviyede (bir sanal makine çok daha fazla tüketirdi).

Container'ların ayrıca kendi **izole** çalışan process'leri (çoğunlukla tek bir process), dosya sistemi ve ağı vardır. Bu da deployment, güvenlik, geliştirme vb. süreçleri kolaylaştırır.

## Container Image Nedir { #what-is-a-container-image }

Bu kavramları dikkate alarak, **kendi API**'leriniz için en iyi deployment yaklaşımını **değerlendirebilir ve tasarlayabilirsiniz**.

Sonraki bölümlerde, FastAPI uygulamalarını deploy etmek için daha **somut tarifler** (recipes) paylaşacağım.

* ve orada `dependencies` module’ünü bul (`app/dependencies.py` dosyası)...
* ve oradan `get_token_header` function’ını import et.

Bu, `app/` dizininin üstünde, kendi `__init__.py` dosyası olan başka bir package’e işaret ederdi. Ama bizde böyle bir şey yok. Dolayısıyla bu örnekte hata verirdi. 🚨

Virtual environment, global olana çok benzeyen bir **klasördür**; bir projenin ihtiyaç duyduğu package'leri buraya kurarsınız.

Böylece her projenin kendi virtual environment'i (`.venv` klasörü) ve kendi package'leri olur.

```mermaid
flowchart TB
    subgraph stone-project[philosophers-stone project]
        stone(philosophers-stone) --->|requires| harry-1
        subgraph venv1[.venv]

FastAPI, son derece kolay kullanımlı ama son derece güçlü bir <dfn title='şöyle de bilinir: "components", "resources", "services", "providers"'><strong>Dependency Injection</strong></dfn> sistemine sahiptir.

* Bağımlılıkların da kendi bağımlılıkları olabilir; böylece bir hiyerarşi veya **bağımlılıklar "grafı"** oluşur.
* Tüm süreç framework tarafından **otomatik olarak yönetilir**.