Tek fark şudur: **FastAPI**’nin `HTTPException`’ı `detail` alanı için JSON’a çevrilebilir herhangi bir veri kabul ederken, Starlette’in `HTTPException`’ı burada sadece string kabul eder.

Bu yüzden kodunuzda her zamanki gibi **FastAPI**’nin `HTTPException`’ını raise etmeye devam edebilirsiniz.

Ancak bir exception handler register ederken, bunu Starlette’in `HTTPException`’ı için register etmelisiniz.

Bu noktada saldırganlar, server’ın "Incorrect username or password" response’unu göndermesinin birkaç mikro saniye daha uzun sürdüğünü fark ederek _bir şeyleri_ doğru yaptıklarını anlar; yani başlangıçtaki bazı harfler doğrudur.

Sonra tekrar denerken, bunun `johndoe`’dan ziyade `stanleyjobsox`’a daha yakın bir şey olması gerektiğini bilerek devam edebilirler.

#### "Profesyonel" bir saldırı { #a-professional-attack }

FastAPI ile uygulama geliştirirken elde ettiğiniz aynı **developer experience**'ı, onları buluta **deploy etmeye** de taşır. 🎉

Ayrıca bir uygulamayı deploy ederken ihtiyaç duyacağınız pek çok şeyi de sizin için halleder; örneğin:

* HTTPS
* Replication (çoğaltma), request'lere göre autoscaling ile
* vb.

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

Bu örnek callback'in kendisini implemente etmiyor (o zaten tek satır kod olabilir), sadece dokümantasyon kısmını ekliyor.

/// tip | İpucu

Gerçek callback, sadece bir HTTP request'tir.

Callback'i kendiniz implemente ederken [HTTPX](https://www.python-httpx.org) veya [Requests](https://requests.readthedocs.io/) gibi bir şey kullanabilirsiniz.

///

## Callback dokümantasyon kodunu yazın { #write-the-callback-documentation-code }

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}

Bir exception oluşursa, `Request` instance'ı hâlâ scope içinde olacağı için, hatayı handle ederken request body'yi okuyup kullanabiliriz:

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *}

## Bir router içinde özel `APIRoute` sınıfı { #custom-apiroute-class-in-a-router }

///

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

Bir şeyin (ör. dosya benzeri bir nesne) üzerinde iterate ederken, her öğe için `yield` yapıyorsanız, `for` döngüsünü yazmak yerine `yield from` ile her öğeyi doğrudan yield edebilirsiniz.

Bu FastAPI'ye özgü değildir, tamamen Python'dur, ama bilinmesi güzel bir püf noktasıdır. 😎

`yield` kullanan bir dependency'den erken çıkış gerektiren farklı bir kullanım senaryonuz varsa, lütfen kullanım senaryonuzla birlikte ve `yield` kullanan dependency'ler için erken kapatmadan neden fayda göreceğinizi açıklayarak bir [GitHub Discussion Sorusu](https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions) oluşturun.

# Container'larda FastAPI - Docker { #fastapi-in-containers-docker }

FastAPI uygulamalarını deploy ederken yaygın bir yaklaşım, bir **Linux container image** oluşturmaktır. Bu genellikle [**Docker**](https://www.docker.com/) kullanılarak yapılır. Ardından bu container image'ı birkaç farklı yöntemden biriyle deploy edebilirsiniz.

Linux container'ları kullanmanın **güvenlik**, **tekrarlanabilirlik**, **basitlik** gibi birçok avantajı vardır.

/// tip | İpucu

Ve `weights` olarak aldığınız `dict`, gerçekte `int` key’lere ve `float` value’lara sahip olur.

///

## Özet { #recap }

**FastAPI** ile Pydantic modellerinin sağladığı en yüksek esnekliği elde ederken, kodunuzu da basit, kısa ve şık tutarsınız.

Üstelik tüm avantajlarla birlikte:

* Editör desteği (her yerde tamamlama!)
* Veri dönüştürme (diğer adıyla parsing / serialization)
* Veri doğrulama (validation)