Örnek olarak şu fonksiyona bakalım:

```python
from typing import Optional


def say_hi(name: Optional[str]):
    print(f"Hey {name}!")
```

`name` parametresi `Optional[str]` olarak tanımlıdır; ancak isteğe bağlı değildir, parametre olmadan fonksiyonu çağıramazsınız:

```Python
say_hi()  # Ah hayır, bu hata fırlatır! 😱
```

Ama şimdi bunu sıfırdan yazdığınızı hayal edin.

Bir noktada fonksiyon tanımını yazmaya başlamış olacaktınız, parametreler hazır...

Ama sonra "ilk harfi büyük harfe çeviren method"u çağırmanız gerekiyor.

`upper` mıydı? `uppercase` miydi? `first_uppercase`? `capitalize`?

Sonra eski programcı dostuyla denersiniz: editör autocomplete.

    'password': 'secret',
    'email': '******@****.***',
    'full_name': None,
}
```

#### Bir `dict`'i Unpack Etmek { #unpacking-a-dict }

`user_dict` gibi bir `dict` alıp bunu bir fonksiyona (ya da sınıfa) `**user_dict` ile gönderirsek, Python bunu "unpack" eder. Yani `user_dict` içindeki key ve value'ları doğrudan key-value argümanları olarak geçirir.

Dolayısıyla, yukarıdaki `user_dict` ile devam edersek, şunu yazmak:

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?

**FastAPI** ile çalışıyorsanız bunu dert etmenize gerek yok; çünkü o "ilk" fonksiyon sizin *path operasyon fonksiyonunuz* olacaktır ve FastAPI doğru olanı yapmasını bilir.

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}

## Kullanıcıyı alın { #get-the-user }

`get_current_user`, oluşturduğumuz (sahte) bir yardımcı (utility) fonksiyonu kullanacak; bu fonksiyon `str` olarak bir token alır ve Pydantic `User` modelimizi döndürür:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}

## Mevcut kullanıcıyı enjekte edin { #inject-the-current-user }

Birden fazla event handler fonksiyonu ekleyebilirsiniz.

Ve tüm `startup` event handler’ları tamamlanmadan uygulamanız request almaya başlamaz.

### `shutdown` eventi { #shutdown-event }

Uygulama kapanırken çalıştırılacak bir fonksiyon eklemek için, `"shutdown"` event’i ile tanımlayın:

{* ../../docs_src/events/tutorial002_py310.py hl[6] *}

## Return Type ve Veri Filtreleme { #return-type-and-data-filtering }

Önceki örnekten devam edelim. Fonksiyonu **tek bir tip ile annotate etmek** istiyoruz; ama fonksiyondan gerçekte **daha fazla veri** içeren bir şey döndürebilmek istiyoruz.

FastAPI’nin response model’i kullanarak veriyi **filtrelemeye** devam etmesini istiyoruz. Yani fonksiyon daha fazla veri döndürse bile response, sadece response model’de declare edilmiş field’ları içersin.

## Bir Görev Fonksiyonu Oluşturun { #create-a-task-function }

Arka plan görevi olarak çalıştırılacak bir fonksiyon oluşturun.

Bu, parametre alabilen standart bir fonksiyondur.

`async def` de olabilir, normal `def` de olabilir; **FastAPI** bunu doğru şekilde nasıl ele alacağını bilir.

Bu örnekte görev fonksiyonu bir dosyaya yazacaktır (email göndermeyi simüle ediyor).

///

## Diğer Asenkron Fonksiyon Çağrıları { #other-asynchronous-function-calls }

Test fonksiyonu artık asenkron olduğundan, testlerinizde FastAPI uygulamanıza request göndermenin yanında başka `async` fonksiyonları da (çağırıp `await` ederek) kodunuzun başka yerlerinde yaptığınız gibi aynı şekilde kullanabilirsiniz.

/// tip | İpucu

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[30:34] hl[31] *}

/// tip | İpucu

Async bir fonksiyonun içinden bloklayıcı kod çağırmanız ya da bloklayıcı bir fonksiyonun içinden async bir fonksiyon çağırmanız gerekirse, FastAPI'nin kardeş kütüphanesi olan [Asyncer](https://asyncer.tiangolo.com)'ı kullanabilirsiniz.

///

### `yield from` { #yield-from }