Üstelik Mozilla, Red Hat ve Eventbrite gibi pek çok şirket tarafından kullanılıyor.

**Otomatik API dökümantasyonu**nun ilk örneklerinden biri olduğu için, **FastAPI** arayışına ilham veren ilk fikirlerden biri oldu.

!!! note "Not"

Então, vamos rever de um ponto de vista simplificado:

* O usuário digita o `username` e a `senha` no frontend e aperta `Enter`.
* O frontend (rodando no browser do usuário) manda o `username` e a `senha` para uma URL específica na sua API (declarada com `tokenUrl="token"`).
* A API checa aquele `username` e `senha`, e responde com um "token" (nós não implementamos nada disso ainda).

## Pydantic

Tüm veri doğrulamaları <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> tarafından arka planda gerçekleştirilir, bu sayede tüm avantajlardan faydalanabilirsiniz. Böylece, emin ellerde olduğunuzu hissedebilirsiniz.

Aynı tip tanımlamalarını `str`, `float`, `bool` ve diğer karmaşık veri tipleri ile kullanma imkanınız vardır.

## Çoklu Yol ve Sorgu Parametreleri

**FastAPI** neyin ne olduğunu ayırt edebileceğinden dolayı aynı anda birden fazla yol ve sorgu parametresi tanımlayabilirsiniz.

Ve parametreleri, herhangi bir sıraya koymanıza da gerek yoktur.

İsimlerine göre belirleneceklerdir:

=== "Python 3.10+"

    link: https://medium.com/analytics-vidhya/deploy-machine-learning-models-with-keras-fastapi-redis-and-docker-4940df614ece
    title: Deploy Machine Learning Models with Keras, FastAPI, Redis and Docker
  - author: Mandy Gu
    author_link: https://towardsdatascience.com/@mandygu
    link: https://towardsdatascience.com/deploying-iris-classifications-with-fastapi-and-docker-7c9b83fdec3a

}
```

## Recapitulando

Você pode adicionar múltiplos parâmetros de corpo para sua *função de operação de rota*, mesmo que a requisição possa ter somente um único corpo.

E o **FastAPI** vai manipulá-los, mandar para você os dados corretos na sua função, e validar e documentar o schema correto na *operação de rota*.

Você também pode declarar valores singulares para serem recebidos como parte do corpo.

* **Bilgisayar görüsü**: bir görüntü milyonlarca pikselden oluşur, her pikselin 3 değeri / rengi vardır, bu pikseller üzerinde aynı anda bir şeyler hesaplamayı gerektiren işleme.
* **Makine Öğrenimi**: Çok sayıda "matris" ve "vektör" çarpımı gerektirir. Sayıları olan ve hepsini aynı anda çarpan büyük bir elektronik tablo düşünün.