Ayrıca, API'nızla iletişim kuran istemciler için otomatik olarak kod üretmekte de kullanabilirsiniz. Örneğin frontend, mobil veya IoT uygulamaları.

### `pyproject.toml` içinde uygulama `entrypoint`'ını yapılandırın { #configure-the-app-entrypoint-in-pyproject-toml }

             to quit<b>)</b>
```

</div>

Bu, çoğu durumda işinizi görür. 😎

Örneğin bu komutu, **FastAPI** app'inizi bir container içinde, bir sunucuda vb. başlatmak için kullanabilirsiniz.

## ASGI Sunucuları { #asgi-servers }

Şimdi biraz daha detaya inelim.

///

## `response_model` İçinde Dataclass'lar { #dataclasses-in-response-model }

`response_model` parametresinde `dataclasses` da kullanabilirsiniz:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

Dataclass otomatik olarak bir Pydantic dataclass'ına dönüştürülür.

Bu sayede şeması API docs kullanıcı arayüzünde görünür:

Bir öğeyi güncellemek için [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT) operasyonunu kullanabilirsiniz.

Girdi verisini JSON olarak saklanabilecek bir formata (ör. bir NoSQL veritabanı ile) dönüştürmek için `jsonable_encoder` kullanabilirsiniz. Örneğin, `datetime` değerlerini `str`'ye çevirmek gibi.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

///

## `yield` ile Bir Veritabanı Dependency'si { #a-database-dependency-with-yield }

Örneğin bunu, bir veritabanı session'ı oluşturmak ve iş bittikten sonra kapatmak için kullanabilirsiniz.

Response oluşturulmadan önce yalnızca `yield` satırına kadar olan (ve `yield` dahil) kod çalıştırılır:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[2:4] *}

# Event'leri Test Etme: lifespan ve startup - shutdown { #testing-events-lifespan-and-startup-shutdown }

Test'lerinizde `lifespan`'ın çalışması gerektiğinde, `TestClient`'ı bir `with` ifadesiyle kullanabilirsiniz:

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial004_py310.py hl[9:15,18,27:28,30:32,41:43] *}

FastAPI 0.134.0 ile eklendi.

///

## Kullanım Senaryoları { #use-cases }

Doğrudan bir AI LLM (Büyük Dil Modeli) servisinin çıktısından saf string'leri akıtmak istediğinizde kullanabilirsiniz.

Ayrıca **büyük ikili (binary) dosyaları** akıtmak için de kullanabilirsiniz; veriyi okurken her parçayı (chunk) sırayla gönderirsiniz, tamamını belleğe almak zorunda kalmazsınız.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}

Bunlar sadece kolaylık sağlar; aynı sayıyı taşırlar. Ancak bu şekilde editörün autocomplete özelliğiyle kolayca bulabilirsiniz:

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image02.png">

/// note | Teknik Detaylar

`from starlette import status` da kullanabilirsiniz.

# Form Model'leri { #form-models }

FastAPI'de **form field**'larını tanımlamak için **Pydantic model**'lerini kullanabilirsiniz.

/// info | Bilgi

Form'ları kullanmak için önce [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart)'ı yükleyin.

Bir [virtual environment](../virtual-environments.md) oluşturduğunuzdan, onu etkinleştirdiğinizden ve ardından paketi kurduğunuzdan emin olun. Örneğin:

```console
$ pip install python-multipart
```

# Şablonlar { #templates }

**FastAPI** ile istediğiniz herhangi bir template engine'i kullanabilirsiniz.

Yaygın bir tercih, Flask ve diğer araçların da kullandığı Jinja2'dir.

Bunu kolayca yapılandırmak için, doğrudan **FastAPI** uygulamanızda kullanabileceğiniz yardımcı araçlar vardır (Starlette tarafından sağlanır).

## Bağımlılıkları Yükleme { #install-dependencies }