Aynı hata <a href="http://127.0.0.1:8000/items/4.2" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/4.2</a> sayfasında olduğu gibi `int` yerine `float` bir değer verseydik de ortaya çıkardı.

!!! check "Ek bilgi"
    Böylece, aynı Python tip tanımlaması ile birlikte, **FastAPI** veri doğrulama özelliği sağlar.

Bu şekilde, kod tekrarını mümkün olduğunca azaltmak, her yerde <abbr title="Otomatik Tamamlama: auto-complete, autocompletion, IntelliSense">otomatik tamamlama</abbr>, tip ve hata kontrollerine sahip olmak için en iyi yolları bulabildim.

Hepsi, tüm geliştiriciler için en iyi geliştirme deneyimini sağlayacak şekilde.

## Gereksinimler

Bu fonksiyon, zaten tür belirteçlerine sahip:

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial003.py!}
```

Editör değişkenlerin tiplerini bildiğinden, yalnızca otomatik tamamlama değil, hata kontrolleri de sağlar:

<img src="/img/python-types/image04.png">

Artık `age` değişkenini `str(age)` olarak kullanmanız gerektiğini biliyorsunuz:

```Python hl_lines="2"

* **Kodlaması Hızlı**: Geliştirme hızını yaklaşık %200 ile %300 aralığında arttırır. *
* **Daha az hata**: İnsan (geliştirici) kaynaklı hataları yaklaşık %40 azaltır. *
* **Sezgisel**: Muhteşem bir editör desteği. Her yerde <abbr title="Otomatik Tamamlama: auto-complete, autocompletion, IntelliSense">otomatik tamamlama</abbr>. Hata ayıklama ile daha az zaman harcayacaksınız.

Eğer tarayıcınızda şu bağlantıyı:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```

...`needy` parametresini eklemeden açarsanız şuna benzer bir hata ile karşılaşırsınız:

```JSON
{
  "detail": [
    {
      "type": "missing",
      "loc": [
        "query",
        "needy"
      ],
      "msg": "Field required",
      "input": null,

Ancak bundan önce, asenkron kodu işlemek oldukça karmaşık ve zordu.

Python'un önceki sürümlerinde, threadlerı veya <a href="https://www.gevent.org/" class="external-link" target="_blank">Gevent</a> kullanıyor olabilirdin. Ancak kodu anlamak, hata ayıklamak ve düşünmek çok daha karmaşık olurdu.

One of the main features needed by API systems is data "<abbr title="also called marshalling, conversion">serialization</abbr>" which is taking data from the code (Python) and converting it into something that can be sent through the network. For example, converting an object containing data from a database into a JSON object. Converting `datetime` objects into strings, etc.

#### Data "schema"

The term "schema" might also refer to the shape of some data, like a JSON content.

In that case, it would mean the JSON attributes, and data types they have, etc.

#### OpenAPI and JSON Schema

            assert data == "Session cookie or query token value is: some-token"
            data = websocket.receive_text()
            assert data == f"Message text was: {message}, for item ID: bar"
            message = "Message two"
            websocket.send_text(message)
            data = websocket.receive_text()
            assert data == "Session cookie or query token value is: some-token"

    @app.post("/login")
    def login(form_data: Annotated[OAuth2PasswordRequestForm, Depends()]):
        data = {}
        data["scopes"] = []
        for scope in form_data.scopes:
            data["scopes"].append(scope)
        if form_data.client_id:
            data["client_id"] = form_data.client_id
        if form_data.client_secret:
            data["client_secret"] = form_data.client_secret
        return data
    ```