* Python tiplərinin (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, və s) çevrilməsi.
    * `datetime` obyektləri.
    * `UUID` obyektləri.
    * Verilənlər bazası modelləri.
    * və daha çoxu...
* 2 alternativ istifadəçi interfeysi daxil olmaqla avtomatik interaktiv API sənədlərini təmin edir:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

---

* **Sezgisel**: Muhteşem bir editör desteği. Her yerde <abbr title="Otomatik Tamamlama: auto-complete, autocompletion, IntelliSense">otomatik tamamlama</abbr>. Hata ayıklama ile daha az zaman harcayacaksınız.
* **Kolay**: Öğrenmesi ve kullanması kolay olacak şekilde tasarlandı. Doküman okuma ile daha az zaman harcayacaksınız.

Bunun yerine, "asenkron" bir sistem olarak, bir kez bittiğinde,  bilgisayarın / programın yapması gerekeni bitirmesi için biraz (birkaç mikrosaniye) sırada bekleyebilir ve ardından sonuçları almak için geri gelebilir ve onlarla çalışmaya devam edebilir.

"Senkron" ("asenkron"un aksine) için genellikle "sıralı" terimini de kullanırlar, çünkü bilgisayar/program, bu adımlar beklemeyi içerse bile, farklı bir göreve geçmeden önce tüm adımları sırayla izler.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002.py hl[7] *}

Bu durumda, `item_id` bir `int` olarak tanımlanacaktır.

/// 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>

    var editor: DiskLruCache.Editor? = null
    try {
      editor = snapshot.edit() ?: return // edit() returns null if snapshot is not current.
      entry.writeTo(editor)
      editor.commit()
    } catch (_: IOException) {
      abortQuietly(editor)
    }
  }

  private fun abortQuietly(editor: DiskLruCache.Editor?) {
    // Give up because the cache cannot be written.

<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

And will also be used in the API docs inside each *path operation* that needs them:

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Editor support { #editor-support }

In your editor, inside your function you will get type hints and completion everywhere (this wouldn't happen if you received a `dict` instead of a Pydantic model):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

/// tip

If you have strict type checks in your editor, mypy, etc, you can declare the function return type as `Any`.

That way you tell the editor that you are intentionally returning anything. But FastAPI will still do the data documentation, validation, filtering, etc. with the `response_model`.

///

You will rarely need to come back to the docs.

Here's how your editor might help you:

* in <a href="https://code.visualstudio.com/" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>:

![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png)

* in <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-link" target="_blank">PyCharm</a>:

![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/pycharm-completion.png)

///

By doing that, your editor can provide support even while processing items from the list:

<img src="/img/python-types/image05.png">

Without types, that's almost impossible to achieve.

Notice that the variable `item` is one of the elements in the list `items`.

And still, the editor knows it is a `str`, and provides support for that.

```

as in:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py hl[13] *}

## Editor support everywhere { #editor-support-everywhere }

And you get editor support everywhere.

Even for items inside of lists:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

You couldn't get this kind of editor support if you were working directly with `dict` instead of Pydantic models.