* **Çevik kodlama**: Funksiyanallıqları inkişaf etdirmək sürətini təxminən 200%-dən 300%-ə qədər artırın. *
* **Daha az xəta**: İnsan (developer) tərəfindən törədilən səhvlərin təxminən 40% -ni azaldın. *

/// check | "Ek bilgi"

Bu sayede, fonksiyon içerisinde hata denetimi, kod tamamlama gibi konularda editör desteğine kavuşacaksınız.

///

## Veri <abbr title="Dönüşüm: serialization, parsing ve marshalling olarak da biliniyor">Dönüşümü</abbr>

Eğer bu örneği çalıştırıp tarayıcınızda <a href="http://127.0.0.1:8000/items/3" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/3</a> sayfasını açarsanız, şöyle bir yanıt ile karşılaşırsınız:

#### Operasyonlar

Burada "operasyon" HTTP "metodlarından" birini ifade eder.

Bunlardan biri:

* `POST`
* `GET`
* `PUT`
* `DELETE`

...veya daha az kullanılan diğerleri:

* `OPTIONS`
* `HEAD`
* `PATCH`
* `TRACE`

HTTP protokolünde, bu "metodlardan" birini (veya daha fazlasını) kullanarak her bir yol ile iletişim kurabilirsiniz.

---

Bu yüzden resmi web sitede de söylendiği gibi:

> Requests, tüm zamanların en çok indirilen Python  <abbr title="Paket: Package">paketlerinden</abbr> biridir.

Kullanım şekli oldukça basit. Örneğin bir `GET` isteği yapmak için aşağıdaki yeterli:

```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```

Tip belirteçleri olmadan, bunu başarmak neredeyse imkansızdır.

`item` değişkeninin `items` listesindeki öğelerden biri olduğuna dikkat edin.

Ve yine, editör bunun bir `str` ​​olduğunu biliyor ve bunun için destek sağlıyor.

#### `Tuple` ve `Set`

`Tuple` ve `set`lerin tiplerini bildirmek için de aynısını yapıyoruz:

```Python hl_lines="1  4"
{!../../docs_src/python_types/tutorial007.py!}
```

        how many times the function is called, and independent of global seed
        settings.
    *   Adds deterministic `tf.image.resize` backprop CUDA kernels for
        `method=ResizeMethod.BILINEAR` (the default method). Enable by setting
        the environment variable `TF_DETERMINISTIC_OPS` to `"true"` or `"1"`.
*   `tf.print`:
    *   Bug fix in `tf.print()` with `OrderedDict` where if an `OrderedDict`