labels.facet_timestamp_1week=Ultima settimana
labels.facet_timestamp_1month=Ultimo mese
labels.facet_timestamp_1year=Ultimo anno
labels.facet_timestamp_3month=Ultimi 3 mesi
labels.facet_timestamp_6month=Ultimi 6 mesi
labels.facet_timestamp_2year=Ultimi 2 anni
labels.facet_timestamp_3year=Ultimi 3 anni
labels.facet_contentLength_title=Dimensione
labels.facet_contentLength_10k=  - 10KB

Farklı yerlerdeki aynı tip belirteçlerine dayanarak otomatik veri doğrulama, veri dönüşümü ve OpenAPI şeması üretimi vardı.

Modelinizde bir `id` ve `email` olsun, ama `username` olmasın mı istiyorsunuz? Elbette. Aynı araçları kullanabilirsiniz.

Sadece bir `str` mı istiyorsunuz? Ya da sadece bir `dict`? Veya doğrudan bir veritabanı class model instance'ı? Hepsi aynı şekilde çalışır.

Uygulamanıza giriş yapan kullanıcılar yok da robotlar, botlar veya yalnızca bir access token'a sahip başka sistemler mi var? Yine, her şey aynı şekilde çalışır.

Ve elbette aynı özellikleri destekler:

* veri doğrulama (data validation)
* veri serileştirme (data serialization)
* veri dokümantasyonu (data documentation), vb.

Bu, Pydantic model'lerinde olduğu gibi çalışır. Aslında arka planda da aynı şekilde, Pydantic kullanılarak yapılır.

/// info | Bilgi

///

## Password hashing { #password-hashing }

"Hashing", bazı içerikleri (bu örnekte bir password) anlamsız görünen bir bayt dizisine (pratikte bir string) dönüştürmek demektir.

Aynı içeriği (aynı password'ü) her seferinde verirseniz, her seferinde aynı anlamsız çıktıyı elde edersiniz.

Ancak bu anlamsız çıktıdan geri password'e dönüştürme yapılamaz.

### Neden password hashing kullanılır { #why-use-password-hashing }

## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }

**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)**, **FastAPI**'nin arkasındaki aynı yazar ve ekip tarafından geliştirilmiştir.

Bir API'yi minimum çabayla **oluşturma**, **yayınlama** ve **erişme** sürecini kolaylaştırır.

FastAPI ile uygulama geliştirirken elde edilen aynı **geliştirici deneyimini**, onları buluta **yayınlamaya** da taşır. 🎉

# OpenAPI Callback'leri { #openapi-callbacks }

Başka biri tarafından (muhtemelen API'nizi kullanacak olan aynı geliştirici tarafından) oluşturulmuş bir *external API*'ye request tetikleyebilen bir *path operation* ile bir API oluşturabilirsiniz.

Aynı exception'ı `raise` ile tekrar fırlatabilirsiniz:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py310.py hl[17] *}

Artık client yine aynı *HTTP 500 Internal Server Error* response'unu alır, ama server log'larda bizim özel `InternalError`'ımızı görür. 😎

title="Hesaplanan/üretilen değerleri saklayıp, tekrar hesaplamak yerine yeniden kullanmayı sağlayan bir yardımcı araç/sistem.">"önbellek"</dfn> içinde saklar ve aynı request içinde buna ihtiyaç duyan tüm "dependant"lara aktarır; böylece aynı request için bağımlılığı tekrar tekrar çağırmaz.

Daha ileri bir senaryoda, "cached" değeri kullanmak yerine aynı request içinde her adımda (muhtemelen birden fazla kez) bağımlılığın çağrılması gerektiğini biliyorsanız, `Depends` kullanırken `use_cache=False` parametresini...

Sonra bunu kullanarak *path operation*’larınızı tanımlarsınız.

`FastAPI` class’ını nasıl kullanıyorsanız aynı şekilde kullanın:

{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}

`APIRouter`’ı "mini bir `FastAPI`" class’ı gibi düşünebilirsiniz.

Aynı seçeneklerin hepsi desteklenir.

Aynı `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags`, vb.

/// tip | İpucu