Ayrıca Pydantic modelleri de döndürebilirsiniz (bununla ilgili daha fazlasını ileride göreceksiniz).

Otomatik olarak JSON'a dönüştürülecek (ORM'ler vb. dahil) başka birçok nesne ve model vardır. En sevdiğiniz nesne/model'leri kullanmayı deneyin; büyük ihtimalle zaten destekleniyordur.

### Adım 6: Deploy edin { #step-6-deploy-it }

Pydantic’e dayanan harici kütüphaneler de dâhildir; veritabanları için <abbr title="Object-Relational Mapper - Nesne-İlişkisel Eşleyici">ORM</abbr>’ler, <abbr title="Object-Document Mapper - Nesne-Belge Eşleyici">ODM</abbr>’ler gibi.

Ve her attribute'un bir tipi vardır.

Ardından o sınıfın bir instance'ını bazı değerlerle oluşturursunuz; bu değerleri doğrular, uygun tipe dönüştürür (gerekliyse) ve size tüm veriyi içeren bir nesne verir.

Ve bu ortaya çıkan nesne ile tüm editör desteğini alırsınız.

Resmî Pydantic dokümanlarından bir örnek:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *}

/// info | Bilgi

```Python
with open("./somefile.txt") as f:
    contents = f.read()
    print(contents)
```

Temelde `open("./somefile.txt")`, "Context Manager" olarak adlandırılan bir nesne oluşturur.

`with` bloğu bittiğinde, exception olsa bile dosyanın kapatılmasını garanti eder.

Sonraki request'lerde dependency'ler içinden `get_settings()` çağrıldığında, `get_settings()`'in iç kodu tekrar çalıştırılıp yeni bir `Settings` nesnesi yaratılmak yerine, ilk çağrıda döndürülen aynı nesne tekrar tekrar döndürülür.

#### `lru_cache` Teknik Detayları { #lru-cache-technical-details }

veritabanındaki **primary key** olduğunu söyler (SQL primary key’leri hakkında daha fazlasını SQLModel dokümantasyonunda öğrenebilirsiniz).

    **Not:** primary key alanı için `int | None` kullanıyoruz; böylece Python kodunda *`id` olmadan bir nesne oluşturabiliriz* (`id=None`) ve veritabanının *kaydederken bunu üreteceğini* varsayarız. SQLModel, veritabanının `id` sağlayacağını anlar ve *veritabanı şemasında sütunu null olamayan bir `INTEGER`* olarak tanımlar. Detaylar için [primary key’ler hakkında...

#### Rastgele Bir Item { #a-random-item }

`data.items()` ile, her dictionary öğesi için key ve value içeren tuple’lardan oluşan bir <dfn title="for döngüsüyle üzerinde gezinebileceğimiz bir şey; list, set vb.">yinelemeli nesne</dfn> elde ederiz.

Bu yinelemeli nesneyi `list(data.items())` ile düzgün bir `list`’e çeviririz.

Nesse cenário, se você precisa manipular essa exceção de modo global com o FastAPI, você pode adicionar um manipulador de exceção customizada com `@app.exception_handler()`.

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py310.py hl[5:7,13:18,24] *}

**"Injeção de Dependência"** no mundo da programação significa, que existe uma maneira de declarar no seu código (nesse caso, suas *funções de operação de rota*) para declarar as coisas que ele precisa para funcionar e que serão utilizadas: "dependências".

Então, esse sistema (nesse caso o **FastAPI**) se encarrega de fazer o que for preciso para fornecer essas dependências para o código ("injetando" as dependências).

Não propriamente a classe (que já é um chamável), mas a instância desta classe.

Para fazer isso, nós declaramos o método `__call__`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[12] *}

Neste caso, o `__call__` é o que o **FastAPI** utilizará para verificar parâmetros adicionais e sub dependências, e isso é o que será chamado para passar o valor ao parâmetro na sua *função de operação de rota* posteriormente.