droši
diemžēl
nebūt
ik
it
taču
nu
pat
tiklab
iekšpus
nedz
tik
nevis
turpretim
jeb
iekam
iekām
iekāms
kolīdz
līdzko
tiklīdz
jebšu
tālab
tāpēc
nekā
itin
jā
jau
jel
nē
nezin
tad
tikai
vis
tak
iekams
vien
# modal verbs
būt  
biju 
biji
bija
bijām
bijāt
esmu
esi
esam
esat 
būšu     
būsi

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.

    * Pydantic, JSON objen ne kadar derin (nested) olursa olsun doğrulamasını ve gösterimini yapıyor
* **Genişletilebilir**:
    * Pydantic özelleştirilmiş data tiplerinin tanımlanmasının yapılmasına izin veriyor ayrıca validator decoratorü ile senin doğrulamaları genişletip, kendi doğrulayıcılarını yazmana izin veriyor.

* **Starlette**:
    * Uvicorn'dan sonraki en iyi performansa sahip olacaktır. İşin aslı, Starlette çalışmak için Uvicorn'u kullanıyor. Dolayısıyla, daha fazla kod çalıştırmaası gerektiğinden muhtemelen Uvicorn'dan sadece "daha yavaş" olabilir.
    * Ancak yol bazlı yönlendirme vb. basit web uygulamaları oluşturmak için araçlar sağlar.

Particles", "ar", "diezin", "droši", "diemžēl", "nebūt", "ik", "it", "taču", "nu", "pat", "tiklab", "iekšpus", "nedz", "tik", "nevis", "turpretim", "jeb", "iekam", "iekām", "iekāms", "kolīdz", "līdzko", "tiklīdz", "jebšu", "tālab", "tāpēc", "nekā", "itin", "jā", "jau", "jel", "nē", "nezin", "tad", "tikai", "vis", "tak", "iekams", "vien", "# modal verbs", "būt  ", "biju ", "biji", "bija", "bijām", "bijāt", "esmu", "esi", "esam", "esat ", "būšu     ", "būsi", "būs", "būsim", "būsiet", "tikt", "tiku",...

    Stopwatch stopwatch = Stopwatch.createStarted();

    String result = proxy.sleepThenReturnInput("x");

    assertThat(result).isEqualTo("x");
    assertThat(stopwatch.elapsed(MILLISECONDS)).isIn(Range.closed(DELAY_MS, ENOUGH_MS));
    assertThat(target.finished).isTrue();
  }

  public void testNewProxy_goodMethodWithNotEnoughTime() throws Exception {
    SampleImpl target = new SampleImpl(9999);

Benim Django REST Framework'ünden istediğim ana özellik otomatik API dökümantasyonuydu.

Daha sonra API'ları dökümanlamak için Swagger adında JSON (veya JSON'un bir uzantısı olan YAML'ı) kullanan bir standart olduğunu buldum.

Üstelik Swagger API'ları için zaten halihazırda oluşturulmuş bir web arayüzü vardı. Yani, bir API için Swagger dökümantasyonu oluşturmak bu arayüzü otomatik olarak kullanabilmek demekti.

Bunun yerine, "asenkron" bir sistem olarak, bir kez bittiğinde,  bilgisayarın / programın yapması gerekeni bitirmesi için biraz (birkaç mikrosaniye) sırada bekleyebilir ve ardından sonuçları almak için geri gelebilir ve onlarla çalışmaya devam edebilir.

```

!!! info
    Daha fazla şey öğrenmek için <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic'i takip edin</a>.

**FastAPI** tamamen Pydantic'e dayanmaktadır.

Daha fazlasini görmek için [Tutorial - User Guide](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.

##  **FastAPI** tip belirteçleri

**FastAPI** birkaç şey yapmak için bu tür tip belirteçlerinden faydalanır.

API'nizle iletişim kuran istemciler için otomatik olarak kod oluşturmak için de kullanabilirsiniz. Örneğin, frontend, mobil veya IoT uygulamaları.

## Adım adım özet

### Adım 1: `FastAPI`yi içe aktarın

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

`FastAPI`, API'niz için tüm fonksiyonları sağlayan bir Python sınıfıdır.

!!! note "Teknik Detaylar"