@Inherited
    @interface NotTesterAnnotation {
      ExampleFeature[] value() default {};

      ExampleFeature[] absent() default {};
    }
  }

  public void testTestFeatureEnums() {
    // Haha! Let's test our own test rig!
    assertGoodFeatureEnum(ExampleFeature.class);
  }

  public void testAddImpliedFeatures_returnsSameSetInstance() {
    Set<Feature<?>> features = newHashSet(FOO);

		{"30 mtime=1350244992.023960108\n", map[string]string{"mtime": "1350244992.023960108"}, true},
		{"3 somelongkey=\n", nil, false},
		{"50 tooshort=\n", nil, false},
		{"13 key1=haha\n13 key2=nana\n13 key3=kaka\n",
			map[string]string{"key1": "haha", "key2": "nana", "key3": "kaka"}, true},
		{"13 key1=val1\n13 key2=val2\n8 key1=\n",
			map[string]string{"key1": "", "key2": "val2"}, true},

**Fonksiyon parametresinin** **varsayılan** değeri, **gerçek varsayılan** değerdir; bu genel olarak Python açısından daha sezgiseldir. 😌

İkisi de eşdeğer ve temelde aynıdır; ancak "**optional**" kelimesi değerin isteğe bağlı olduğunu ima eder. Oysa aslında " `None` olabilir" demektir; değer isteğe bağlı olmasa ve hâlâ zorunlu olsa bile.

Bence `Union[SomeType, None]` ne demek istediğini daha açık anlatır.

Burada mesele sadece kelimeler ve isimler. Ancak bu kelimeler sizin ve ekip arkadaşlarınızın koda bakışını etkileyebilir.

Örnek olarak şu fonksiyona bakalım:

Bu durumda 2 server ile devam edip onların kaynaklarını (CPU, bellek, disk, ağ bant genişliği vb.) daha yüksek oranlarda kullanmak daha iyi olabilir.

En yaygını implicit flow'dur.

En güvenlisi code flow'dur; ancak daha fazla adım gerektirdiği için implementasyonu daha karmaşıktır. Daha karmaşık olduğundan, birçok sağlayıcı implicit flow'yu önermeye yönelir.

/// note | Not

Daha spesifik ayrıntılar için yukarıdaki kod içi annotation ipuçlarına bakın.

## Daha Fazla Öğrenin { #learn-more }

`dataclasses`'ı diğer Pydantic model'leriyle de birleştirebilir, onlardan kalıtım alabilir, kendi model'lerinize dahil edebilirsiniz, vb.

    * Ancak path tabanlı routing vb. ile basit web uygulamaları oluşturmanız için araçlar sağlar.
    * Starlette'i karşılaştırıyorsanız, Sanic, Flask, Django vb. web framework'lerle (veya mikroframework'lerle) karşılaştırın.
* **FastAPI**:

* Dönen veriyi Pydantic kullanarak JSON’a **serileştirmek**; Pydantic **Rust** ile yazıldığı için **çok daha hızlıdır**.

Ama en önemlisi:

* Çıktı verisini, dönüş tipinde tanımlı olana göre **sınırlar ve filtreler**.
    * Bu, özellikle **güvenlik** açısından önemlidir; aşağıda daha fazlasını göreceğiz.

## `response_model` Parametresi { #response-model-parameter }

<img src="/img/python-types/image03.png">

## Daha fazla motivasyon { #more-motivation }

Şu fonksiyona bakın, zaten type hints içeriyor:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}

Editör değişkenlerin tiplerini bildiği için, sadece completion değil, aynı zamanda hata kontrolleri de alırsınız:

<img src="/img/python-types/image04.png">