"gl", "agl", "dagl", "degl", "negl",
                "sugl", "un", "m", "t", "s", "v", "d"
          ]
        },
        "italian_stop": {
          "type":       "stop",

                "gl", "agl", "dagl", "degl", "negl",
                "sugl", "un", "m", "t", "s", "v", "d"
          ]
        },
        "italian_stop": {
          "type":       "stop",

Veri dönüşümü ve doğrulamayı tanımlayan aynı koddan, OpenAPI şemasını otomatik üretmek.

///

### [NestJS](https://nestjs.com/) (ve [Angular](https://angular.io/)) { #nestjs-and-angular }

Bu Python bile değil; NestJS, Angular’dan ilham alan bir JavaScript (TypeScript) NodeJS framework’üdür.

Flask-apispec ile yapılabilene kısmen benzer bir şey başarır.

/// tip | İpucu

Bir callback'i dokümante eden kodu yazarken, kendinizi external geliştirici olarak hayal etmek faydalı olabilir. Ve şu anda sizin API'nizi değil, *external API*'yi implemente ettiğinizi düşünün.

constraints.NotEmpty.message = {item} gereklidir.
constraints.ParametersScriptAssert.message = "{script}" betik ifadesi doğru değil.
constraints.Range.message = {item}, {min} ile {max} arasında olmalıdır.
constraints.SafeHtml.message = {item} güvenli olmayan HTML içeriği içeriyor.
constraints.ScriptAssert.message = "{script}" betik ifadesi doğru değil.
constraints.URL.message = {item} geçerli bir URL değildir.
constraints.Required.message = {item} gereklidir.

### Eşzamanlılık paralellikten daha mı iyi? { #is-concurrency-better-than-parallelism }

Hayır! Hikâyenin özü bu değil.

Eşzamanlılık paralellikten farklıdır. Ve çok fazla bekleme içeren **belirli** senaryolarda daha iyidir. Bu nedenle, genellikle web uygulaması geliştirme için paralellikten çok daha iyidir. Ama her şey için değil.

Bunu dengelemek için, şu kısa hikâyeyi hayal edin:

> Büyük, kirli bir evi temizlemen gerekiyor.

Buna izin vermemeliyiz; DB’de zaten atanmış bir `id`’yi ezebilirler. `id` belirlemek **client** tarafından değil, **backend** veya **veritabanı** tarafından yapılmalıdır.

Ayrıca hero için bir `secret_name` oluşturuyoruz ama şimdiye kadar her yerde geri döndürüyoruz; bu pek de **secret** sayılmaz... 😅

Request’leri işlemek için kullanmak istediğiniz bazı **machine learning modelleriniz** olduğunu hayal edelim. 🤖

Aynı modeller request’ler arasında paylaşılır; yani request başına bir model, kullanıcı başına bir model vb. gibi değil.

Modeli yüklemenin, diskten çok fazla **data** okunması gerektiği için **oldukça uzun sürebildiğini** düşünelim. Dolayısıyla bunu her request için yapmak istemezsiniz.

Bu, aşağıdaki gibi default değerler bildirmekle aynı şey değildir:

```Python
    first_name="john", last_name="doe"
```

Bu farklı bir şey.

Eşittir (`=`) değil, iki nokta (`:`) kullanıyoruz.

Ve type hints eklemek, normalde onlarsız ne oluyorsa onu değiştirmez.

Ama şimdi, type hints ile o fonksiyonu oluşturmanın ortasında olduğunuzu tekrar hayal edin.

# Input ve Output için Ayrı OpenAPI Schema'ları (Ya da Değil) { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }

**Pydantic v2** yayınlandığından beri, üretilen OpenAPI eskisine göre biraz daha net ve **doğru**. 😎

Hatta bazı durumlarda, aynı Pydantic model için OpenAPI içinde input ve output tarafında, **default değerler** olup olmamasına bağlı olarak **iki farklı JSON Schema** bile görebilirsiniz.