# Path Operation Decorator'lerinde Dependency'ler { #dependencies-in-path-operation-decorators }

Bazı durumlarda bir dependency'nin döndürdüğü değere *path operation function* içinde gerçekten ihtiyacınız olmaz.

Ya da dependency zaten bir değer döndürmüyordur.

Ancak yine de çalıştırılmasını/çözülmesini istersiniz.

# Override Kullanarak Dependency'leri Test Etme { #testing-dependencies-with-overrides }

## Test Sırasında Dependency Override Etme { #overriding-dependencies-during-testing }

Test yazarken bazı durumlarda bir dependency'yi override etmek isteyebilirsiniz.

Orijinal dependency'nin (ve varsa tüm alt dependency'lerinin) çalışmasını istemezsiniz.

Bu saldırılar, tarayıcıların aşağıdaki durumlarda herhangi bir CORS preflight kontrolü yapmadan script’lerin request göndermesine izin vermesinden faydalanır:

- bir Content-Type header’ı yoksa (örn. body olarak Blob ile fetch() kullanıldığında)
- ve herhangi bir kimlik doğrulama bilgisi gönderilmiyorsa.

Bu tür saldırılar özellikle şu durumlarda önemlidir:

* path'ten parameter olarak.
* Header'lardan.
* Cookie'lerden.
* vb.

Bunu yaptığınızda **FastAPI**, bu verileri doğrular (validate eder), dönüştürür ve API'niz için dokümantasyonu otomatik olarak üretir.

Ancak bazı durumlarda `Request` nesnesine doğrudan erişmeniz gerekebilir.

## `Request` nesnesi hakkında detaylar { #details-about-the-request-object }

# Response - Status Code Değiştirme { #response-change-status-code }

Muhtemelen daha önce varsayılan bir [Response Status Code](../tutorial/response-status-code.md) ayarlayabileceğinizi okumuşsunuzdur.

Ancak bazı durumlarda, varsayılandan farklı bir status code döndürmeniz gerekir.

## Kullanım senaryosu { #use-case }

Örneğin, varsayılan olarak "OK" `200` HTTP status code'u döndürmek istediğinizi düşünün.

**Pydantic v2** yayınlandığından beri, üretilen OpenAPI eskisine göre biraz daha net ve **doğru**. 😎

Hatta bazı durumlarda, aynı Pydantic model için OpenAPI içinde input ve output tarafında, **default değerler** olup olmamasına bağlı olarak **iki farklı JSON Schema** bile görebilirsiniz.

## İç İçe Veri Yapılarında Dataclass'lar { #dataclasses-in-nested-data-structures }

İç içe veri yapıları oluşturmak için `dataclasses` ile diğer type annotation'ları da birleştirebilirsiniz.

Bazı durumlarda yine de Pydantic'in `dataclasses` sürümünü kullanmanız gerekebilir. Örneğin, otomatik oluşturulan API dokümantasyonunda hata alıyorsanız.

Elbette bazı durumlarda ön adımları birden fazla kez çalıştırmak sorun değildir; bu durumda yönetmesi çok daha kolay olur.

/// tip | İpucu

Ayrıca, kurulumunuza bağlı olarak bazı durumlarda uygulamanızı başlatmadan önce **hiç ön adıma ihtiyaç duymayabilirsiniz**.

Bu durumda bunların hiçbirini düşünmeniz gerekmez. 🤷

Ama bu tarz durumların çoğunda modelin amacı, bu örnekteki gibi bazı verileri **filtrelemek/kaldırmak** olur.

# JSON Uyumlu Encoder { #json-compatible-encoder }

Bazı durumlarda, bir veri tipini (örneğin bir Pydantic model) JSON ile uyumlu bir şeye (örneğin `dict`, `list` vb.) dönüştürmeniz gerekebilir.

Örneğin, bunu bir veritabanında saklamanız gerekiyorsa.

Bunun için **FastAPI**, `jsonable_encoder()` fonksiyonunu sağlar.

## `jsonable_encoder` Kullanımı { #using-the-jsonable-encoder }