**FastAPI**'nin nasıl kullanıldığını, nelerini sevdiğinizi, hangi projede/şirkette kullandığınızı vb. duymayı seviyorum.

## FastAPI için oy verin { #vote-for-fastapi }

* [Slant'ta **FastAPI** için oy verin](https://www.slant.co/options/34241/~fastapi-review).
* [AlternativeTo'da **FastAPI** için oy verin](https://alternativeto.net/software/fastapi/about/).
* [StackShare'de **FastAPI** kullandığınızı belirtin](https://stackshare.io/pypi-fastapi).

bir `JSONResponse` içine koyar.

`JSONResponse` örneğinde olduğu gibi JSON media type’ına (`application/json`) sahip bir `response_class` tanımlarsanız, döndürdüğünüz veri; *path operation decorator* içinde tanımladığınız herhangi bir Pydantic `response_model` ile otomatik olarak dönüştürülür (ve filtrelenir). Ancak veri Pydantic ile JSON bytes’a serialize edilmez; bunun yerine `jsonable_encoder` ile dönüştürülür ve ardından Python’un standart JSON kütüphanesini kullanarak bytes’a serialize...

* Güvenlik - HTTPS
* Startup'ta çalıştırma
* Restart'lar
* Replication (çalışan process sayısı)
* Memory
* Başlatmadan önceki adımlar

## Memory { #memory }

FastAPI bu dönüş tipini şunlar için kullanır:

* Dönen veriyi **doğrulamak** (validate).
    * Veri geçersizse (ör. bir field eksikse), bu *sizin* uygulama kodunuzun bozuk olduğu, olması gerekeni döndürmediği anlamına gelir; bu yüzden yanlış veri döndürmek yerine server error döner. Böylece siz ve client’larınız, beklenen veri ve veri şeklinin geleceğinden emin olabilirsiniz.
* OpenAPI’deki *path operation* içine response için bir **JSON Schema** eklemek.

Pydantic, Python tip belirteçlerine dayalı olarak veri doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon (JSON Schema kullanarak) tanımlamak için bir kütüphanedir.

Bu onu aşırı sezgisel kılar.

Marshmallow ile karşılaştırılabilir. Kıyaslamalarda Marshmallow’dan daha hızlıdır. Aynı Python tip belirteçlerine dayandığı için editör desteği harikadır.

/// check | **FastAPI** bunu şurada kullanır

### abbr tam bir ifade verir { #the-abbr-gives-a-full-phrase }

* <abbr title="Getting Things Done - İşleri Bitirme">GTD</abbr>
* <abbr title="less than - küçüktür"><code>lt</code></abbr>
* <abbr title="XML Web Token">XWT</abbr>
* <abbr title="Parallel Server Gateway Interface - Paralel Sunucu Gateway Interface">PSGI</abbr>

### abbr tam bir ifade ve bir açıklama verir { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }

    * Derinlemesine iç içe **JSON** nesnelerine sahip olabilir, hepsinin doğrulanmasını ve anotasyonlanmasını sağlayabilirsiniz.
* **Genişletilebilir**:
    * Pydantic, özel veri tiplerinin tanımlanmasına izin verir; ayrıca validator decorator’üyle bir modeldeki metodlarla doğrulamayı genişletebilirsiniz.

#### Veri "şeması" { #data-schema }

"Şema" terimi, JSON içeriği gibi bazı verilerin şeklini de ifade edebilir.

Bu durumda, JSON attribute'ları ve sahip oldukları veri türleri vb. anlamına gelir.

#### OpenAPI ve JSON Schema { #openapi-and-json-schema }

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.

## Metadata Annotations ile Type Hints { #type-hints-with-metadata-annotations }

Python'da ayrıca, `Annotated` kullanarak bu type hints içine **ek <dfn title="Veri hakkında veri; bu durumda tip hakkında bilgi, örneğin bir açıklama.">üstveri</dfn>** koymayı sağlayan bir özellik de vardır.

`Annotated`'ı `typing` içinden import edebilirsiniz.