* Üretimde kullanılan uygulamalarda kullanılıyor.

## Starlette Özellikleri { #starlette-features }

**FastAPI**, [**Starlette**](https://www.starlette.dev/) ile tamamen uyumludur (ve onun üzerine kuruludur). Dolayısıyla elinizdeki ek Starlette kodları da çalışır.

`FastAPI` aslında `Starlette`’in bir alt sınıfıdır. Starlette’i zaten biliyor veya kullanıyorsanız, işlevlerin çoğu aynı şekilde çalışır.

/// info | Bilgi

`EmailStr` kullanmak için önce [`email-validator`](https://github.com/JoshData/python-email-validator) paketini kurun.

Bir [virtual environment](../virtual-environments.md) oluşturduğunuzdan, onu aktive ettiğinizden emin olun ve ardından örneğin şöyle kurun:

```console
$ pip install email-validator
```

veya şöyle:

```console
$ pip install "pydantic[email]"
```

///

/// tip | İpucu

`PATH` environment variable hakkında daha fazla bilgiyi [Environment Variables](environment-variables.md#path-environment-variable) bölümünde bulabilirsiniz.

///

Bir virtual environment'i aktive etmek, onun `.venv/bin` (Linux ve macOS'ta) veya `.venv\Scripts` (Windows'ta) yolunu `PATH` environment variable'ına ekler.

Diyelim ki environment'i aktive etmeden önce `PATH` değişkeni şöyleydi:

//// tab | Linux, macOS

`async def` fonksiyonunu çağırmak istediğinizde, onu "await" etmeniz gerekir. Yani şu çalışmaz:

```Python
# Bu çalışmaz, çünkü get_burgers şöyle tanımlandı: async def
burgers = get_burgers(2)
```

---

Dolayısıyla, `await` ile çağrılabileceğini söyleyen bir kütüphane kullanıyorsanız, onu kullanan *path operasyon fonksiyonunu* `async def` ile oluşturmanız gerekir, örneğin:

### Tek Container { #single-container }

Basit bir kurulumda; **tek bir container** olup onun içinde birden fazla **worker process** (ya da sadece bir process) başlatıyorsanız, bu adımları aynı container içinde, uygulama process'ini başlatmadan hemen önce çalıştırabilirsiniz.

### Base Docker Image { #base-docker-image }

Bunu çok basitleştiren birçok paket, veri modeli, veritabanı ve mevcut özelliklerle ilgili pek çok ödün vermek zorunda kalır. Hatta bazıları işi aşırı basitleştirirken arka planda güvenlik açıkları da barındırır.

---

**FastAPI**, hiçbir veritabanı, veri modeli veya araç konusunda ödün vermez.

Projenize en uygun olanları seçebilmeniz için size tam esneklik sağlar.

* Dokümantasyonu kendi dilinize [çevirmeye yardımcı olmak](contributing.md#translations).
    * Başkalarının yaptığı çevirileri gözden geçirmeye de yardımcı olabilirsiniz.
* Yeni dokümantasyon bölümleri önermek.
* Mevcut bir issue/bug'ı düzeltmek.
    * Test eklediğinizden emin olun.
* Yeni bir feature eklemek.
    * Test eklediğinizden emin olun.

Bileşenlerin ayrık olması ve gerekeni tam olarak kapsayacak şekilde genişletilebilen bir “mikroframework” olması, özellikle korumak istediğim bir özelliktir.

Flask’ın sadeliği göz önüne alındığında, API geliştirmek için iyi bir aday gibi görünüyordu. Sırada, Flask için bir “Django REST Framework” bulmak vardı.

/// check | **FastAPI**'a ilham olan

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[9] *}

Bu durumda **FastAPI**, `__init__` ile asla uğraşmaz veya onu önemsemez; onu doğrudan kendi kodumuzda kullanırız.

## Bir instance oluşturma { #create-an-instance }

Bu class'tan bir instance'ı şöyle oluşturabiliriz:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}

Zaten bir **FastAPI Cloud** hesabınız varsa (bekleme listesinden sizi davet ettiysek 😉), uygulamanızı tek komutla deploy edebilirsiniz.

Deploy etmeden önce giriş yaptığınızdan emin olun:

<div class="termy">

```console
$ fastapi login

You are logged in to FastAPI Cloud 🚀
```

</div>

Ardından uygulamanızı deploy edin:

<div class="termy">