@guschmue, Hannah Provenza, Hans Pabst, @hartb, Hsiao Yi, Huazuo Gao, Igor
ChorążEwicz, Ivan Smirnov, Jakub Kolodziejczyk, Jason Gavris, Jason Morton, Jay
Young, Jayaram Bobba, Jeremy Sawruk, Jiaming Liu, Jihun Choi, @jiqiu, Joan
Thibault, John C F, Jojy George Varghese, Jon Malmaud, Julian Berman, Julian
Niedermeier, Junpeng Lao, Kai Sasaki, @Kankroc, Karl Lessard, Kyle Bostelmann,
@Lezcano, Li Yi, Luo Yun, @lurker, Mahmoud-Abuzaina, Mandeep Singh, Marek

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.

Kullanım senaryonuza göre farklı bir kütüphaneyi tercih edebilirsiniz; ancak bana sorarsanız muhtemelen **Strawberry**'yi denemenizi önerirdim.

Strawberry'yi FastAPI ile nasıl entegre edebileceğinize dair küçük bir ön izleme:

{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py hl[3,22,25] *}

Sonra APIStar bir sunucu olarak var olmaktan çıktı ve Starlette oluşturuldu; böyle bir sistem için daha iyi bir temel oldu. Bu, **FastAPI**’yi inşa etmek için son ilhamdı.

Önceki bu araçlardan edinilen deneyimler üzerine özellikleri, tip sistemi ve diğer kısımları geliştirip artırırken, **FastAPI**’yi APIStar’ın “ruhani varisi” olarak görüyorum.

///

## **FastAPI** Tarafından Kullanılanlar { #used-by-fastapi }

Projeniz için ilginç ve yararlı görünen bir şey varsa devam edin ve inceleyin; aksi halde muhtemelen bunları atlayabilirsiniz.

/// tip | İpucu

**FastAPI**'yi yapılandırılmış bir şekilde (önerilir) **öğrenmek** istiyorsanız bunun yerine [Öğretici - Kullanıcı Rehberi](../tutorial/index.md)'ni bölüm bölüm okuyun.

6. Burada `items` içeren bir dictionary döndürüyoruz; `items` bir dataclass listesi.

    FastAPI, veriyi JSON'a <dfn title="veriyi aktarılabilir bir formata dönüştürme">serileştirme</dfn>yi yine başarır.

7. Burada `response_model`, `Author` dataclass'larından oluşan bir listenin type annotation'ını kullanıyor.

    Yine `dataclasses` ile standart type annotation'ları birleştirebilirsiniz.

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py310.py hl[11, 14:16] *}

### Alt uygulamayı mount edin { #mount-the-sub-application }

Üst seviye uygulamanızda (`app`), alt uygulama `subapi`’yi mount edin.

Bu örnekte `/subapi` path’ine mount edilecektir:

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py310.py hl[11, 19] *}

### Otomatik API dokümanlarını kontrol edin { #check-the-automatic-api-docs }

## Bağımlılıkları Yükleme { #install-dependencies }

Bir [sanal ortam](../virtual-environments.md) oluşturduğunuzdan, etkinleştirdiğinizden ve `jinja2`'yi yüklediğinizden emin olun:

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2

---> 100%
```

</div>

## `Jinja2Templates` Kullanımı { #using-jinja2templates }

Bu sayfada **virtual environment**'leri nasıl kullanacağınızı ve nasıl çalıştıklarını öğreneceksiniz.

Eğer Python'ı kurmak dahil her şeyi sizin yerinize yöneten bir **tool** kullanmaya hazırsanız, [uv](https://github.com/astral-sh/uv)'yi deneyin.

///

## Proje Oluşturun { #create-a-project }

Önce projeniz için bir klasör oluşturun.

Ben genelde home/user klasörümün içinde `code` adlı bir klasör oluştururum.

## Basit HTTP Basic Auth { #simple-http-basic-auth }

* `HTTPBasic` ve `HTTPBasicCredentials` import edin.
* `HTTPBasic` kullanarak bir "`security` scheme" oluşturun.
* *path operation*’ınızda bir dependency ile bu `security`’yi kullanın.
* Bu, `HTTPBasicCredentials` tipinde bir nesne döndürür:
    * İçinde gönderilen `username` ve `password` bulunur.

{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}