"type":       "keyword_marker",
          "keywords_path": "${fess.dictionary.path}ckb-iq/protwords.txt"
        },
        "sorani_stemmer": {
          "type":       "stemmer",
          "language":   "sorani"
        },
        "sorani_override": {
          "type":       "stemmer_override",
          "rules_path": "${fess.dictionary.path}ckb-iq/stemmer_override.txt"
        },
        "spanish_stop": {

        "sorani_keywords": {
          "type":       "keyword_marker",
          "keywords": ["mînak"]
        },
        "sorani_stemmer": {
          "type":       "stemmer",
          "language":   "sorani"
        },
        "sorani_override": {
          "type":       "stemmer_override",
          "rules": []
        },
        "spanish_stop": {
          "type":       "stop",

        "sorani_keywords": {
          "type":       "keyword_marker",
          "keywords": ["mînak"]
        },
        "sorani_stemmer": {
          "type":       "stemmer",
          "language":   "sorani"
        },
        "sorani_override": {
          "type":       "stemmer_override",
          "rules": []
        },
        "spanish_stop": {
          "type":       "stop",

Harika çizimler: [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨

///

---

Bu hikâyede bilgisayar / program 🤖 olduğunu hayal et.

Sıradayken sadece boştasın 😴, sıranı bekliyorsun, çok "üretken" bir şey yapmıyorsun. Ama sorun yok, çünkü kasiyer sadece sipariş alıyor (hazırlamıyor), bu yüzden sıra hızlı ilerliyor.

Artık dokümanlara baktığınızda, eklediğiniz tüm metadata gösterilir:

<img src="/img/tutorial/metadata/image02.png">

### Tag sırası { #order-of-tags }

Her tag metadata sözlüğünün listedeki sırası, doküman arayüzünde gösterilecek sırayı da belirler.

Örneğin alfabetik sıralamada `users`, `items`'tan sonra gelirdi; ancak listedeki ilk sözlük olarak `users` metadata'sını eklediğimiz için, dokümanlarda önce o görünür.

Burada [`time.perf_counter()`](https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter) yerine `time.time()` kullanıyoruz, çünkü bu kullanım senaryolarında daha hassas olabilir. 🤓

///

## Birden Fazla Middleware Çalıştırma Sırası { #multiple-middleware-execution-order }

<div class="termy">

```console
$ python -m venv .venv
```

</div>

/// details | Bu komut ne anlama geliyor

* `python`: `python` adlı programı kullan
* `-m`: bir modülü script gibi çalıştır; bir sonraki kısımda hangi modül olduğunu söyleyeceğiz
* `venv`: normalde Python ile birlikte kurulu gelen `venv` modülünü kullan
* `.venv`: virtual environment'i yeni `.venv` klasörünün içine oluştur

///

////

Sonraki bölümlerde bazı somut örnekler göstereceğim.

---

Sonraki kavramlar, gerçek API'nizi çalıştıran programla (ör. Uvicorn) ilgilidir.

## Program ve Process { #program-and-process }

    Önce kodun tamamını değil, **sadece** gereksinim dosyasını kopyalayın.

    Bu dosya **çok sık değişmediği** için Docker bunu tespit eder ve bu adımda **cache** kullanır; böylece bir sonraki adım için de cache devreye girer.

4. Gereksinim dosyasındaki paket bağımlılıklarını yükleyin.

Ana [Tutorial - User Guide](../tutorial/index.md) sayfası, **FastAPI**'nin tüm temel özelliklerini tanımanız için yeterli olmalıdır.

Sonraki bölümlerde diğer seçenekleri, konfigürasyonları ve ek özellikleri göreceksiniz.

/// tip | İpucu

Sonraki bölümler **mutlaka "gelişmiş" olmak zorunda değildir**.

Ve kullanım amacınıza bağlı olarak, çözüm bunlardan birinde olabilir.

///