Bunun nedeni, upload edilen dosyaların "form data" olarak gönderilmesidir.

///

## `File` Import Edin { #import-file }

`fastapi` içinden `File` ve `UploadFile` import edin:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## `File` Parametrelerini Tanımlayın { #define-file-parameters }

`Body` veya `Form` için yaptığınız gibi dosya parametreleri oluşturun:

Python bu `*` ile bir şey yapmaz; ama bundan sonraki tüm parametrelerin keyword argument (anahtar-değer çiftleri) olarak çağrılması gerektiğini bilir; buna <abbr title="Kökeni: K-ey W-ord Arg-uments - Anahtar Kelime Argümanları"><code>kwargs</code></abbr> da denir. Default değerleri olmasa bile.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py hl[7] *}

### `Annotated` ile Daha İyi { #better-with-annotated }

Bakarsanız, fonksiyon `@asynccontextmanager` ile dekore edilmiş.

Bu da fonksiyonu "**async context manager**" denen şeye dönüştürür.

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[1,13] *}

Python’da **context manager**, `with` ifadesi içinde kullanabildiğiniz bir yapıdır. Örneğin `open()` bir context manager olarak kullanılabilir:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

type’ına (`application/json`) sahip bir `response_class` tanımlarsanız, döndürdüğünüz veri; *path operation decorator* içinde tanımladığınız herhangi bir Pydantic `response_model` ile otomatik olarak dönüştürülür (ve filtrelenir). Ancak veri Pydantic ile JSON bytes’a serialize edilmez; bunun yerine `jsonable_encoder` ile dönüştürülür ve ardından Python’un standart JSON kütüphanesini kullanarak bytes’a serialize edecek olan `JSONResponse` class’ına iletilir.

### JSON Performansı { #json-performance...

`await`’in yalnızca `async def` ile tanımlanan fonksiyonların içinde kullanılabildiğini fark etmiş olabilirsiniz.

Aynı zamanda, `async def` ile tanımlanan fonksiyonların da "await" edilmesi gerekir. Yani `async def` ile tanımlanan fonksiyonlar yalnızca `async def` ile tanımlanan fonksiyonların içinde çağrılabilir.

Peki, tavuk-yumurta meselesi: ilk `async` fonksiyon nasıl çağrılır?

Aşağıdakilerden herhangi birini kullanırken:

* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`

OpenAPI içindeki **JSON Schema**’larına eklenecek ek bilgilerle birlikte bir `examples` grubu da tanımlayabilirsiniz.

### `examples` ile `Body` { #body-with-examples }

Burada `Body()` içinde beklenen veri için tek bir örnek içeren `examples` geçiriyoruz:

/// tip | İpucu

Docs UI, seçtiğiniz server ile etkileşime girer.

///

/// note | Teknik Detaylar

OpenAPI spesifikasyonunda `servers` özelliği opsiyoneldir.

`servers` parametresini belirtmezseniz ve `root_path` `/` ile aynıysa, üretilen OpenAPI şemasında `servers` özelliği varsayılan olarak tamamen çıkarılır; bu da `url` değeri `/` olan tek bir server ile eşdeğerdir.

///

///

## `APIRouter` ile Başka Bir Module { #another-module-with-apirouter }

Diyelim ki uygulamanızdaki "items" ile ilgili endpoint'ler de `app/routers/items.py` module’ünde olsun.

Şunlar için *path operation*’larınız var:

* `/items/`
* `/items/{item_id}`

Bu, `app/routers/users.py` ile aynı yapıdadır.

Ancak biraz daha akıllı davranıp kodu sadeleştirmek istiyoruz.

## Dokümanlar için JavaScript ve CSS'i Self-Hosting ile barındırma { #self-hosting-javascript-and-css-for-docs }

JavaScript ve CSS'i self-hosting ile barındırmak, örneğin uygulamanızın İnternet erişimi olmadan (offline), açık İnternet olmadan veya bir lokal ağ içinde bile çalışmaya devam etmesi gerekiyorsa faydalı olabilir.

## Testleri Ayırma { #separating-tests }

Gerçek bir uygulamada testlerinizi büyük ihtimalle farklı bir dosyada tutarsınız.

Ayrıca **FastAPI** uygulamanız birden fazla dosya/modül vb. ile de oluşturulmuş olabilir.

### **FastAPI** Uygulama Dosyası { #fastapi-app-file }

[Daha Büyük Uygulamalar](bigger-applications.md)'te anlatılan şekilde bir dosya yapınız olduğunu varsayalım:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   └── main.py
```