Bu rehberde, FastAPI backend'iniz için bir **TypeScript SDK** üretmeyi öğreneceksiniz.

## Açık Kaynak SDK Üreteçleri { #open-source-sdk-generators }

Esnek bir seçenek olan [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/), **birçok programlama dilini** destekler ve OpenAPI spesifikasyonunuzdan SDK üretebilir.

### Otomatik Dokümantasyon { #automatic-docs }

Etkileşimli API dokümantasyonu ve keşif için web arayüzleri. Framework OpenAPI’ye dayandığından, birden fazla seçenek vardır; varsayılan olarak 2’si dahildir.

* [**Swagger UI**](https://github.com/swagger-api/swagger-ui) ile etkileşimli keşif; API’nizi tarayıcıdan doğrudan çağırıp test edin.

* Bazı **DNS kayıtlarını değiştirmek**.
    * Bunun için yenileme programının DNS provider API’lerini desteklemesi gerekir. Dolayısıyla kullandığınız DNS provider’a bağlı olarak bu seçenek mümkün de olabilir, olmayabilir de.
* Domain ile ilişkili public IP adresinde **server olarak çalışmak** (en azından sertifika temin sürecinde).

Ancak bir noktada, geçmişteki araçlardan en iyi fikirleri alıp, mümkün olan en iyi şekilde birleştiren ve daha önce mevcut olmayan dil özelliklerini (Python 3.6+ tip belirteçleri) kullanarak tüm bu özellikleri sağlayan bir şey geliştirmekten başka seçenek kalmadı.

## Daha Önce Geliştirilen Araçlar { #previous-tools }

### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }

    * Sertifika yenilemeleri için cert-manager gibi harici bir bileşenle
* Bir cloud provider tarafından servislerinin parçası olarak içeride yönetilmesi (aşağıyı okuyun 👇)

Parametrenin adının `item-query` olmasını istediğinizi düşünün.

Örneğin:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```

Ancak `item-query` geçerli bir Python değişken adı değildir.

En yakın seçenek `item_query` olur.

Ama sizin hâlâ tam olarak `item-query` olmasına ihtiyacınız var...

O zaman bir `alias` tanımlayabilirsiniz; bu alias, parametre değerini bulmak için kullanılacaktır:

Buna ek olarak Python’un **Veri Bilimi**, Makine Öğrenimi ve özellikle Derin Öğrenme için ana dil olması, FastAPI’yi Veri Bilimi / Makine Öğrenimi web API’leri ve uygulamaları için çok iyi bir seçenek yapar.

Production’da bu paralelliği nasıl sağlayacağınızı görmek için [Deployment](deployment/index.md) bölümüne bakın.

## `async` ve `await` { #async-and-await }

Bu; doğrudan **Docker**, **Docker Compose**, **Kubernetes**, bir **cloud service** vb. olabilir.

Çoğu (veya tüm) durumda, container'ı startup'ta çalıştırmayı ve hata durumlarında restart'ları etkinleştirmeyi sağlayan basit bir seçenek vardır. Örneğin Docker'da bu, `--restart` komut satırı seçeneğidir.