Buna ek olarak Python’un **Veri Bilimi**, Makine Öğrenimi ve özellikle Derin Öğrenme için ana dil olması, FastAPI’yi Veri Bilimi / Makine Öğrenimi web API’leri ve uygulamaları için çok iyi bir seçenek yapar.

Bu şema tanımı, API path'leriniz, alabilecekleri olası parametreler vb. şeyleri içerir.

#### Veri "şeması" { #data-schema }

"Şema" terimi, JSON içeriği gibi bazı verilerin şeklini de ifade edebilir.

Bu durumda, JSON attribute'ları ve sahip oldukları veri türleri vb. anlamına gelir.

#### OpenAPI ve JSON Schema { #openapi-and-json-schema }

* `bar` bir `str` olarak
* `baz` bir `list` olarak

* Tutorial - Kullanıcı kılavuzu
* İleri Düzey Kullanıcı Kılavuzu
* SQLModel dokümanları
* API dokümanları
* otomatik dokümanlar

* Veri Bilimi
* Deep Learning
* Machine Learning
* Dependency Injection
* HTTP Basic authentication
* HTTP Digest
* ISO formatı
* JSON Schema standardı
* JSON schema
* schema tanımı
* Password Flow

Şu varsayılan yapılandırmaları içerir:

{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *}

`swagger_ui_parameters` argümanında farklı bir değer vererek bunların herhangi birini ezebilirsiniz (override).

Örneğin `deepLinking`'i devre dışı bırakmak için `swagger_ui_parameters`'a şu ayarları geçebilirsiniz:

{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py310.py hl[3] *}

"**server**" kelimesi yaygın olarak hem uzak/bulut bilgisayarı (fiziksel veya sanal makine) hem de o makinede çalışan programı (ör. Uvicorn) ifade etmek için kullanılır.

Dolayısıyla genel olarak "server" dendiğinde, bu iki şeyden birini kast ediyor olabilir.

Ancak bu örnek için, tamamı uzun bir string içinde olacak şekilde biraz JavaScript içeren çok basit bir HTML dokümanı kullanacağız.

Elbette bu optimal değil ve production için kullanmazsınız.

Production'da yukarıdaki seçeneklerden birini kullanırsınız.

Ama WebSockets'in server tarafına odaklanmak ve çalışan bir örnek görmek için en basit yol bu:

{* ../../docs_src/websockets_/tutorial001_py310.py hl[2,6:38,41:43] *}

Bir **request** body tanımlamak için, tüm gücü ve avantajlarıyla [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) modellerini kullanırsınız.

/// info | Bilgi

Veri göndermek için şunlardan birini kullanmalısınız: `POST` (en yaygını), `PUT`, `DELETE` veya `PATCH`.

`GET` request'i ile body göndermek, spesifikasyonlarda tanımsız bir davranıştır; yine de FastAPI bunu yalnızca çok karmaşık/uç kullanım senaryoları için destekler.

tüm
üç
üzere
var
vardı
ve
veya
ya
yani
yapacak
yapılan
yapılması
yapıyor
yapmak
yaptı
yaptığı
yaptığını
yaptıkları
yedi
yerine
yetmiş
yine
yirmi
yoksa
yüz

Ve OpenAPI şemaları üretir.

Flask, Starlette, Responder vb. için çalışma şekli böyledir.

Ancak yine, Python metni içinde (kocaman bir YAML) mikro bir söz dizimi sorunu ortaya çıkar.

Editör bu konuda pek yardımcı olamaz. Parametreleri veya Marshmallow şemalarını değiştirip docstring’teki YAML’ı güncellemeyi unutursak, üretilen şema geçerliliğini yitirir.

/// info | Bilgi

## Kodu Çalıştırın { #run-the-code }

Tüm code block'lar kopyalanıp doğrudan kullanılabilir (zaten test edilmiş Python dosyalarıdır).

Örneklerden herhangi birini çalıştırmak için, kodu `main.py` adlı bir dosyaya kopyalayın ve `fastapi dev`'i başlatın:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> dev