Özellikle, (diğer birçok araç arasında) Uvicorn, Starlette ve FastAPI'ın birlikte karşılaştırıldığını görebilirsiniz.

Aracın çözdüğü problem ne kadar basitse, performansı o kadar iyi olacaktır. Ancak kıyaslamaların çoğu, aracın sağladığı ek özellikleri test etmez.

Hiyerarşi şöyledir:

* **Uvicorn**: bir ASGI sunucusu
    * **Starlette**: (Uvicorn'u kullanır) bir web mikroframeworkü

Böylece, bu süreçte bilgisayar "slow-file" 📝 tamamlanırken gidip başka işler yapabilir.

Sonra bilgisayar / program 🤖 her fırsatı olduğunda o noktada yaptığı tüm işleri 🤖 bitirene kadar geri dönücek. Ve 🤖 yapması gerekeni yaparak, beklediği görevlerden herhangi birinin bitip bitmediğini görecek.

Ardından, 🤖 bitirmek için ilk görevi alır ("slow-file" 📝) ve onunla ne yapması gerekiyorsa onu devam ettirir.

/// check | "Ek bilgi"

Ayrıca, dikkatinizi çekerim ki; **FastAPI**, `item_id` parametresinin bir yol parametresi olduğunu ve `q` parametresinin yol değil bir sorgu parametresi olduğunu fark edecek kadar beceriklidir.

///

## Sorgu Parametresi Tip Dönüşümü

Aşağıda görüldüğü gibi dönüştürülmek üzere `bool` tipleri de tanımlayabilirsiniz:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="7"

etti
ettiği
ettiğini
gibi
göre
halen
hangi
hatta
hem
henüz
hep
hepsi
her
herhangi
herkesin
hiç
hiçbir
için
iki
ile
ilgili
ise
işte
itibaren
itibariyle
kadar
karşın
katrilyon
kendi
kendilerine
kendini
kendisi
kendisine
kendisini
kez
ki
kim
kimden
kime
kimi
kimse
kırk
milyar
milyon
mu
mü
mı
nasıl

Bunu kullanmak, bir kaç <abbr title="full-stack: Hem ön uç hem de arka uç geliştirme">full-stack</abbr> Flask projesi oluşturucusunun yaratılmasına yol açtı. Bunlar benim (ve bir kaç harici ekibin de) şimdiye kadar kullandığı asıl <abbr title="stack: Projeyi geliştirirken kullanılan araçlar dizisi">stack</abbr>ler:

* <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/full-stack</a>

**FastAPI**'ı oluşturmaya başladığımda, parçaların çoğu zaten yerindeydi, tasarım tanımlanmıştı, gereksinimler ve araçlar hazırdı, standartlar ve tanımlamalar hakkındaki bilgi net ve tazeydi.

## Gelecek

Şimdiye kadar, **FastAPI**'ın fikirleriyle birçok kişiye faydalı olduğu apaçık ortada.

Birçok kullanım durumuna daha iyi uyduğu için, önceki alternatiflerin yerine seçiliyor.

Tam olarak bu parçayı, işlevin parametrelerini  değiştireceğiz:

```Python
    first_name, last_name
```

ve bu hale getireceğiz:

```Python
    first_name: str, last_name: str
```

Bu kadar.

İşte bunlar "tip belirteçleri":

```Python hl_lines="1"
{!../../docs_src/python_types/tutorial002.py!}
```

Bu, aşağıdaki gibi varsayılan değerleri bildirmekle aynı şey değildir:

```Python

    * Docker ile multi-stage yapı, böylece kodu derlemeniz, kaydetmeniz veya işlemeniz gerekmez.
    * Derleme zamanında Frontend testi (devre dışı bırakılabilir).
    * Mümkün olduğu kadar modüler yapılmıştır, bu nedenle kutudan çıktığı gibi çalışır, ancak Vue CLI ile yeniden oluşturabilir veya ihtiyaç duyduğunuz şekilde oluşturabilir ve istediğinizi yeniden kullanabilirsiniz.

    * Doğrulayıcılar en kompleks data şemalarının bile temiz ve kolay bir şekilde tanımlanmasına izin veriyor, ve hepsi JSON şeması olarak dokümante ediliyor
    * Pydantic, JSON objen ne kadar derin (nested) olursa olsun doğrulamasını ve gösterimini yapıyor
* **Genişletilebilir**:

"elli", "en", "etmesi", "etti", "ettiği", "ettiğini", "gibi", "göre", "halen", "hangi", "hatta", "hem", "henüz", "hep", "hepsi", "her", "herhangi", "herkesin", "hiç", "hiçbir", "için", "iki", "ile", "ilgili", "ise", "işte", "itibaren", "itibariyle", "kadar", "karşın", "katrilyon", "kendi", "kendilerine", "kendini", "kendisi", "kendisine", "kendisini", "kez", "ki", "kim", "kimden", "kime", "kimi", "kimse", "kırk", "milyar", "milyon", "mu", "mü", "mı", "nasıl", "ne", "neden", "nedenle", "nerde", "nerede",...