* Veri işleme:
    * Örneğin, yavaş bir süreçten geçmesi gereken bir dosya aldığınızı düşünün; "Accepted" (HTTP 202) response’u döndürüp dosyayı arka planda işleyebilirsiniz.

## `BackgroundTasks` Kullanımı { #using-backgroundtasks }

Önce `BackgroundTasks`’i import edin ve *path operation function*’ınızda `BackgroundTasks` tip bildirimi olan bir parametre tanımlayın:

Oldukça kapsamlı bir spesifikasyondur ve birkaç karmaşık use case’i kapsar.

"Üçüncü taraf" kullanarak authentication yapmanın yollarını da içerir.

"Facebook, Google, X (Twitter), GitHub ile giriş yap" bulunan sistemlerin arka planda kullandığı şey de budur.

### OAuth 1 { #oauth-1 }

OAuth 1 de vardı; OAuth2’den çok farklıdır ve daha karmaşıktır, çünkü iletişimi nasıl şifreleyeceğinize dair doğrudan spesifikasyonlar içeriyordu.

/// info | Bilgi

Cookie'leri tanımlamak için `Cookie` kullanmanız gerekir, aksi halde parametreler query parametreleri olarak yorumlanır.

///

/// info | Bilgi

**Tarayıcılar cookie'leri** özel şekillerde ve arka planda işlediği için, **JavaScript**'in onlara dokunmasına kolayca izin **vermezler**.

`/docs` adresindeki **API docs UI**'a giderseniz, *path operation*'larınız için cookie'lerin **dokümantasyonunu** görebilirsiniz.

Swagger UI bunu arka planda sizin için yönetir, ancak bu "redirect" yardımcısına ihtiyaç duyar.

///

### Test etmek için bir *path operation* oluşturun { #create-a-path-operation-to-test-it }

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/cookie-param-models/image01.png">
</div>

/// info | Bilgi

Tarayıcıların cookie'leri özel biçimlerde ve arka planda yönetmesi nedeniyle, **JavaScript**'in cookie'lere erişmesine kolayca izin vermediğini aklınızda bulundurun.

`/docs` altındaki **API docs UI**'a giderseniz, *path operation*'larınız için cookie'lerin **dokümantasyonunu** görebilirsiniz.

* veri doğrulama (data validation)
* veri serileştirme (data serialization)
* veri dokümantasyonu (data documentation), vb.

Bu, Pydantic model'lerinde olduğu gibi çalışır. Aslında arka planda da aynı şekilde, Pydantic kullanılarak yapılır.

/// info | Bilgi

Dataclass'ların, Pydantic model'lerinin yapabildiği her şeyi yapamadığını unutmayın.

Bu yüzden yine de Pydantic model'lerini kullanmanız gerekebilir.

<img src="/img/tutorial/path-params/image02.png">

Aynı şekilde, birçok uyumlu araç vardır. Birçok dil için kod üretme araçları da buna dahildir.

## Pydantic { #pydantic }

Tüm veri doğrulamaları, arka planda [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) tarafından gerçekleştirilir; böylece onun tüm avantajlarından faydalanırsınız. Ve emin ellerde olduğunuzu bilirsiniz.

Security bölümlerinde, aynı şekilde implement edilmiş yardımcı function'lar bulunuyor.

Buradaki her şeyi anladıysanız, security için kullanılan bu yardımcı araçların arka planda nasıl çalıştığını da zaten biliyorsunuz demektir.

///

## `yield`, `HTTPException`, `except` ve Background Tasks ile Dependency'ler { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }

Bunu çok basitleştiren birçok paket, veri modeli, veritabanı ve mevcut özelliklerle ilgili pek çok ödün vermek zorunda kalır. Hatta bazıları işi aşırı basitleştirirken arka planda güvenlik açıkları da barındırır.

---

**FastAPI**, hiçbir veritabanı, veri modeli veya araç konusunda ödün vermez.

Projenize en uygun olanları seçebilmeniz için size tam esneklik sağlar.

///

/// tip | İpucu

Doğrudan bir `StreamingResponse` döndürmek yerine, muhtemelen [Veri Stream Etme](./stream-data.md) bölümündeki tarzı takip etmelisiniz; çok daha kullanışlıdır ve iptali arka planda sizin için halleder.

JSON Lines stream ediyorsanız, [JSON Lines Stream Etme](../tutorial/stream-json-lines.md) kılavuzunu izleyin.

///

### `FileResponse` { #fileresponse }