"taču", "nu", "pat", "tiklab", "iekšpus", "nedz", "tik", "nevis", "turpretim", "jeb", "iekam", "iekām", "iekāms", "kolīdz", "līdzko", "tiklīdz", "jebšu", "tālab", "tāpēc", "nekā", "itin", "jā", "jau", "jel", "nē", "nezin", "tad", "tikai", "vis", "tak", "iekams", "vien", "# modal verbs", "būt  ", "biju ", "biji", "bija", "bijām", "bijāt", "esmu", "esi", "esam", "esat ", "būšu     ", "būsi", "būs", "būsim", "būsiet", "tikt", "tiku", "tiki", "tika", "tikām", "tikāt", "tieku", "tiec", "tiek", "tiekam",...

"taču", "nu", "pat", "tiklab", "iekšpus", "nedz", "tik", "nevis", "turpretim", "jeb", "iekam", "iekām", "iekāms", "kolīdz", "līdzko", "tiklīdz", "jebšu", "tālab", "tāpēc", "nekā", "itin", "jā", "jau", "jel", "nē", "nezin", "tad", "tikai", "vis", "tak", "iekams", "vien", "# modal verbs", "būt  ", "biju ", "biji", "bija", "bijām", "bijāt", "esmu", "esi", "esam", "esat ", "būšu     ", "būsi", "būs", "būsim", "būsiet", "tikt", "tiku", "tiki", "tika", "tikām", "tikāt", "tieku", "tiec", "tiek", "tiekam",...

# Response Model - Dönüş Tipi { #response-model-return-type }

*Path operation function* **dönüş tipini** (return type) type annotation ile belirtip response için kullanılacak tipi tanımlayabilirsiniz.

Fonksiyon **parametreleri** için input data’da kullandığınız **type annotations** yaklaşımının aynısını burada da kullanabilirsiniz; Pydantic model’leri, list’ler, dict’ler, integer, boolean gibi skaler değerler vb.

Bunu tanımlamak için, her iki tipi ayırmak üzere <dfn title='başka adıyla "bit düzeyinde veya operatörü", ancak burada o anlamı önemli değil'>dikey çizgi (`|`)</dfn> kullanırsınız.

Buna "union" denir, çünkü değişken bu iki tip kümesinin birleşimindeki herhangi bir şey olabilir.

```Python hl_lines="1"

Diyelim ki [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML) response döndürmek istiyorsunuz.

XML içeriğinizi bir string içine koyabilir, onu bir `Response` içine yerleştirip döndürebilirsiniz:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}

## Bir Response Model Nasıl Çalışır { #how-a-response-model-works }

Bu parametreler, dependency'yi "çözmek" için **FastAPI**'nin kullanacağı şeylerdir.

Her iki durumda da şunlar olacak:

* `str` olan opsiyonel bir `q` query parametresi.
* Default değeri `0` olan `int` tipinde bir `skip` query parametresi.
* Default değeri `100` olan `int` tipinde bir `limit` query parametresi.

Her iki durumda da veriler dönüştürülecek, doğrulanacak, OpenAPI şemasında dokümante edilecek, vb.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[26:29] hl[27] *}

### Tip Annotasyonu Yok { #no-annotation }

İkili (binary) veri akıtıyorsanız dönüş tipi annotasyonu belirtmeniz şart değildir.

Örnek olarak şu uygulamayı ele alalım:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001_py310.py hl[7] *}

Query parametresi `q`, `str | None` tipindedir. Yani tipi `str`’dir ama `None` da olabilir. Nitekim varsayılan değer `None` olduğu için FastAPI bunun zorunlu olmadığını anlar.

/// note | Not

FastAPI, `q`’nun zorunlu olmadığını `= None` varsayılan değerinden anlar.

## Sonuç { #conclusion }

Buraya kadar **ortam değişkenleri**nin ne olduğuna ve Python’da nasıl kullanılacağına dair temel bir fikir edinmiş olmalısınız.

Ayrıca [Ortam Değişkeni için Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Environment_variable) sayfasından daha fazlasını da okuyabilirsiniz.

Biraz daha ayrıntılı yapılandırma ister. Ve ASGI yerine WSGI tabanlı olduğundan, Uvicorn, Starlette ve Sanic gibi araçların yüksek performansından faydalanmaya yönelik tasarlanmamıştır.

Bağımlılık enjeksiyonu sistemi, bağımlılıkların önceden kaydedilmesini ve tiplerine göre çözülmesini gerektirir. Yani belirli bir tipi sağlayan birden fazla “bileşen” tanımlanamaz.