* Otomatik olarak data modelinin <a href="http://json-schema.org/" class="external-link" targ...

```

Az önce oluşturduğumuz API:

* `/` ve `/items/{item_id}` <abbr title="Adres / Yol: Path ">_yollarına_</abbr> HTTP isteği alabilir.
* İki _yolda_ `GET` operasyonlarını (HTTP _metodları_ olarak da bilinen) kabul ediyor.
* `/items/{item_id}` _yolu_ `item_id` adında bir _yol parametresine_ sahip ve bu parametre `int` değer almak zorundadır.

		t.Fatal(err)
	}
	defer file.close()

	lineno := 1
	byteno := 0
	for {
		bline, berr := br.ReadString('\n')
		if n := len(bline); n > 0 {
			bline = bline[0 : n-1]
		}
		line, ok := file.readLine()
		if (berr != nil) != !ok || bline != line {
			t.Fatalf("%s:%d (#%d)\nbufio => %q, %v\nnet => %q, %v", filename, lineno, byteno, bline, berr, line, ok)
		}
		if !ok {
			break
		}
		lineno++
		byteno += len(line) + 1

* **Daha az xəta**: İnsan (developer) tərəfindən törədilən səhvlərin təxminən 40% -ni azaldın. *
* **İntuitiv**: Əla redaktor dəstəyi. Hər yerdə <abbr title="auto-complete, autocompletion, IntelliSense olaraq da bilinir">otomatik tamamlama</abbr>. Xətaları müəyyənləşdirməyə daha az vaxt sərf edəcəksiniz.
* **Asan**: İstifadəsi və öyrənilməsi asan olması üçün nəzərdə tutulmuşdur. Sənədləri oxumaq üçün daha az vaxt ayıracaqsınız.

    FastAPI verwendet den Parameter `response_model` (der Datenklassen enthält), um die Response zu konvertieren.

Sie können `dataclasses` mit anderen Typannotationen auf vielfältige Weise kombinieren, um komplexe Datenstrukturen zu bilden.

Weitere Einzelheiten finden Sie in den Bemerkungen im Quellcode oben.

## Mehr erfahren

Bu ifadeyi aşağıdaki bölümlerde daha da ayrıntılı açıklayalım:

* **Asenkron kod**
* **`async` ve `await`**
* **Coroutines**

## Asenkron kod

Asenkron kod programlama dilinin 💬 bilgisayara / programa 🤖 kodun bir noktasında, *başka bir kodun* bir yerde bitmesini 🤖 beklemesi gerektiğini söylemenin bir yoludur. Bu *başka koda* "slow-file" denir 📝.

<abbr title="Bağımlılık enjeksiyonu: Dependency Injection">Bağımlılık enjeksiyonu</abbr> sistemi bağımlılıkların önceden kaydedilmesini ve sonrasında belirlenen veri tiplerine göre çözülmesini gerektiriyor. Yani spesifik bir tip, birden fazla bileşen ile belirlenemiyor.

    TFL_OperandHasRank<0, 4>,
    TFL_OperandHasRank<1, 1>,
    SameOperandsAndResultsScale]> {
  let summary = "ResizeBilinear Op";

  let description = [{
    Resize `images` to `size` using bilinear interpolation.
  }];

  let arguments = (ins
    TFL_TensorOf<[F32, TFL_Quint8, QUI8, QI8, QI16]>:$input,
    TFL_I32Tensor:$size,
    BoolAttr:$align_corners,

  let hasVerifier = 1;

  let hasCanonicalizer = 1;
  let hasFolder = 1;
}

def TF_ResizeBilinearOp : TF_Op<"ResizeBilinear", [Pure]> {
  let summary = "Resize `images` to `size` using bilinear interpolation.";

  let description = [{
Input images can be of different types but output images are always float.
  }];

  let arguments = (ins

        how many times the function is called, and independent of global seed
        settings.
    *   Adds deterministic `tf.image.resize` backprop CUDA kernels for
        `method=ResizeMethod.BILINEAR` (the default method). Enable by setting
        the environment variable `TF_DETERMINISTIC_OPS` to `"true"` or `"1"`.
*   `tf.print`:
    *   Bug fix in `tf.print()` with `OrderedDict` where if an `OrderedDict`