{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}

Burada, `yield` öncesinde (sahte) model fonksiyonunu machine learning modellerini içeren dictionary’e koyarak, modeli yükleme gibi maliyetli bir *startup* işlemini simüle ediyoruz. Bu kod, *startup* sırasında, uygulama **request almaya başlamadan önce** çalıştırılır.

Bunu bir **type annotation** içine koymak yerine bir **argümana değer** olarak geçtiğimiz için, Python 3.10'da bile `Union` kullanmamız gerekiyor.

Eğer bu bir type annotation içinde olsaydı, dikey çizgiyi kullanabilirdik:

```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```

    Bu yüzden, container image build sürelerini optimize etmek için bunu `Dockerfile`'ın **sonlarına yakın** koymak önemlidir.

6. Altta Uvicorn kullanan `fastapi run` komutunu **command** olarak ayarlayın.

    `CMD` bir string listesi alır; bu string'lerin her biri komut satırında boşlukla ayrılmış şekilde yazacağınız parçaları temsil eder.

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

/// note | Teknik Detaylar

`from starlette.responses import JSONResponse` da kullanabilirsiniz.

**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olması için `starlette.responses` içeriğini `fastapi.responses` üzerinden de sunar. Ancak mevcut response'ların çoğu doğrudan Starlette'tan gelir.

///

## Alternatif (eski): Varsayılan değer olarak `Query` { #alternative-old-query-as-the-default-value }

FastAPI’nin önceki sürümlerinde ( <dfn title="2023-03’ten önce">0.95.0</dfn> öncesi) `Query`’yi `Annotated` içine koymak yerine, parametrenizin varsayılan değeri olarak kullanmanız gerekiyordu. Etrafta bu şekilde yazılmış kod görme ihtimaliniz yüksek; bu yüzden açıklayalım.

`philosophers-stone`'u çalıştırmak istiyorsanız önce `harry` versiyon `1`'i kurmanız gerekir; örneğin:

<div class="termy">

```console
$ pip install "harry==1"
```

</div>

Sonuç olarak global Python environment'ınızda `harry` versiyon `1` kurulu olur.

## Birden fazla body parametresi ve query { #multiple-body-params-and-query }

Elbette ihtiyaç duyduğunuzda, body parametrelerine ek olarak query parametreleri de tanımlayabilirsiniz.

Varsayılan olarak tekil değerler query parametresi olarak yorumlandığı için, ayrıca `Query` eklemeniz gerekmez; şöyle yazmanız yeterlidir:

```Python
q: str | None = None
```

Örneğin:

Örneğin OAuth2 spesifikasyonunun kullanılabileceği ("password flow" olarak adlandırılan) yollardan birinde, form alanları olarak bir `username` ve `password` göndermek zorunludur.

<dfn title="spesifikasyon">Spesifikasyon</dfn>, alanların adının tam olarak `username` ve `password` olmasını ve JSON değil form alanları olarak gönderilmesini gerektirir.

Ancak bunlarla uğraşmanız da gerekmez; gelen dict’ler otomatik olarak dönüştürülür ve output’unuz da otomatik olarak JSON’a çevrilir.

## Rastgele `dict` body’leri { #bodies-of-arbitrary-dicts }

Body’yi, key’leri bir tipte ve value’ları başka bir tipte olan bir `dict` olarak da tanımlayabilirsiniz.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}

Buna rağmen, varsayılan entegre işlevselliği kullanmasak da, YAML olarak almak istediğimiz veri için JSON Schema’yı manuel üretmek üzere bir Pydantic model kullanmaya devam ediyoruz.