Bu sayede güncel **dokümantasyon**, birden fazla dilde istemci kütüphaneleri (<abbr title="Software Development Kits - Yazılım Geliştirme Kitleri">**SDKs**</abbr>) ve kodunuzla senkron kalan **test** veya **otomasyon iş akışları** üretmek kolaylaşır.

Bu rehberde, FastAPI backend'iniz için bir **TypeScript SDK** üretmeyi öğreneceksiniz.

## Tip parametresi olan list alanları { #list-fields-with-type-parameter }

Ancak Python’da, iç tipleri olan list’leri (ya da "type parameter" içeren tipleri) tanımlamanın belirli bir yolu vardır:

### Tip parametresiyle bir `list` tanımlayın { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

`list`, `dict`, `tuple` gibi type parameter (iç tip) alan tipleri tanımlamak için, iç tipi(leri) köşeli parantezlerle "type parameter" olarak verin: `[` ve `]`

```Python

# 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.

//// tab | Test

Burada HTML "abbr" öğeleriyle sarılmış bazı şeyler var (bazıları uydurma):

### abbr tam bir ifade verir { #the-abbr-gives-a-full-phrase }

* <abbr title="Getting Things Done - İşleri Bitirme">GTD</abbr>
* <abbr title="less than - küçüktür"><code>lt</code></abbr>
* <abbr title="XML Web Token">XWT</abbr>
* <abbr title="Parallel Server Gateway Interface - Paralel Sunucu Gateway Interface">PSGI</abbr>

# Proxy Arkasında Çalıştırma { #behind-a-proxy }

Birçok durumda, FastAPI uygulamanızın önünde Traefik veya Nginx gibi bir **proxy** kullanırsınız.

Bu proxy'ler HTTPS sertifikalarını ve diğer bazı işleri üstlenebilir.

## Proxy Forwarded Header'ları { #proxy-forwarded-headers }

///

## İleri Düzey Kullanıcı Rehberi { #advanced-user-guide }

Bu **Eğitim - Kullanıcı Rehberi**'ni bitirdikten sonra daha sonra okuyabileceğiniz bir **İleri Düzey Kullanıcı Rehberi** de var.

**İleri Düzey Kullanıcı Rehberi** bunun üzerine inşa eder, aynı kavramları kullanır ve size bazı ek özellikler öğretir.

Aynı builtin tipleri generics olarak kullanabilirsiniz (köşeli parantez ve içinde tiplerle):

* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`

#### List { #list }

Örneğin, `str`'lerden oluşan bir `list` olan bir değişken tanımlayalım.

Değişkeni, aynı iki nokta (`:`) sözdizimiyle bildirin.

Tip olarak `list` yazın.

# Gelişmiş Python Tipleri { #advanced-python-types }

Python tipleriyle çalışırken işinize yarayabilecek bazı ek fikirler.

## `Union` veya `Optional` Kullanımı { #using-union-or-optional }

Kodunuz herhangi bir nedenle `|` kullanamıyorsa — örneğin bir tip açıklamasında (type annotation) değil de `response_model=` gibi bir yerdeyse — dikey çizgi (`|`) yerine `typing` içindeki `Union`'ı kullanabilirsiniz.

Bu sırada bilgisayar, "slow-file" 📝 biterken gidip başka işler yapabilir.

Sonra bilgisayar / program 🤖, ya tekrar beklediği için ya da o anda elindeki tüm işleri bitirdiğinde fırsat buldukça geri gelir. Ve beklediği görevlerden herhangi biri bittiyse, yapılması gerekenleri yapar.

Ardından, 🤖 ilk biten görevi alır (örneğin bizim "slow-file" 📝) ve onunla yapması gerekenlere devam eder.

Örneğin, bir Pydantic model'i, önce JSON-uyumlu tiplere çevrilmeden (`datetime`, `UUID` vb.) doğrudan bir `JSONResponse` içine koyamazsınız. Önce tüm veri tipleri JSON-uyumlu hale gelecek şekilde `dict`'e çevrilmesi gerekir.

Bu gibi durumlarda, response'a vermeden önce verinizi dönüştürmek için `jsonable_encoder` kullanabilirsiniz: