Python tip belirteçleriyle parametreleri ve istekleri ilan eden bir framework’ün gördüğüm ilk örneklerindendi (NestJS ve Molten’dan önce). Aşağı yukarı Hug ile aynı zamanlarda buldum; ancak APIStar, OpenAPI standardını kullanıyordu.

Farklı yerlerdeki aynı tip belirteçlerine dayanarak otomatik veri doğrulama, veri dönüşümü ve OpenAPI şeması üretimi vardı.

    * FastAPI'yi kullanmayıp Starlette'i doğrudan kullansaydınız (veya Sanic, Flask, Responder vb. başka bir aracı), tüm veri doğrulama ve serialization işlemlerini kendiniz uygulamak...

Ve elbette aynı özellikleri destekler:

* veri doğrulama (data validation)
* veri serileştirme (data serialization)
* veri dokümantasyonu (data documentation), vb.

Bu, Pydantic model'lerinde olduğu gibi çalışır. Aslında arka planda da aynı şekilde, Pydantic kullanılarak yapılır.

/// info | Bilgi

# Ek Veri Tipleri { #extra-data-types }

Şimdiye kadar şunlar gibi yaygın veri tiplerini kullanıyordunuz:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Ancak daha karmaşık veri tiplerini de kullanabilirsiniz.

Ve yine, şimdiye kadar gördüğünüz özelliklerin aynısına sahip olursunuz:

* Harika editör desteği.
* Gelen request'lerden veri dönüştürme.
* response verileri için veri dönüştürme.
* Veri doğrulama.

/// tip | İpucu

İkili (binary) veri akışı yapmak istiyorsanız, gelişmiş kılavuza bakın: [Veri Akışı](../advanced/stream-data.md).

///

## FastAPI ile SSE Akışı { #stream-sse-with-fastapi }

FastAPI ile SSE akışı yapmak için, *path operation function* içinde `yield` kullanın ve `response_class=EventSourceResponse` olarak ayarlayın.

# Veri Akışı { #stream-data }

Veriyi JSON olarak yapılandırabiliyorsanız, [JSON Lines Akışı](../tutorial/stream-json-lines.md) kullanın.

Ancak saf ikili (binary) veri ya da string akıtmak istiyorsanız, bunu şöyle yapabilirsiniz.

/// info | Bilgi

FastAPI 0.134.0 ile eklendi.

///

## Kullanım Senaryoları { #use-cases }

Doğrudan bir AI LLM (Büyük Dil Modeli) servisinin çıktısından saf string'leri akıtmak istediğinizde kullanabilirsiniz.

Python’da benzersiz öğelerden oluşan kümeler için özel bir veri tipi vardır: `set`.

O zaman `tags`’i string’lerden oluşan bir set olarak tanımlayabiliriz:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Böylece duplicate veri içeren bir request alsanız bile, bu veri benzersiz öğelerden oluşan bir set’e dönüştürülür.

///

Bir `Response` döndürdüğünüzde, **FastAPI** bunu olduğu gibi doğrudan iletir.

Pydantic model'leriyle herhangi bir veri dönüşümü yapmaz, içeriği başka bir tipe çevirmez vb.

Bu size ciddi bir esneklik sağlar. Herhangi bir veri türü döndürebilir, herhangi bir veri deklarasyonunu veya validasyonunu override edebilirsiniz.

/// tip | İpucu

İkili (binary) veri akışı yapmak istiyorsanız, örneğin video veya ses, gelişmiş kılavuza bakın: [Veri Akışı](../advanced/stream-data.md).

///

## FastAPI ile JSON Lines Akışı { #stream-json-lines-with-fastapi }

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.