# Cookie Parametre Modelleri { #cookie-parameter-models }

Birbirleriyle ilişkili bir **cookie** grubunuz varsa, bunları tanımlamak için bir **Pydantic model** oluşturabilirsiniz. 🍪

Bu sayede **model'i yeniden kullanabilir**, **birden fazla yerde** tekrar tekrar kullanabilir ve tüm parametreler için validation ve metadata'yı tek seferde tanımlayabilirsiniz. 😎

/// note | Not

This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓

///

/// info | Bilgi

Alternatif olarak `status_code`, Python'un [`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus)'ı gibi bir `IntEnum` da alabilir.

///

Bu sayede:

* Response'da o status code döner.
* OpenAPI şemasında (dolayısıyla kullanıcı arayüzlerinde de) bu şekilde dokümante edilir:

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image01.png">

/// note | Not

# Full Stack FastAPI Şablonu { #full-stack-fastapi-template }

Şablonlar genellikle belirli bir kurulumla gelir, ancak esnek ve özelleştirilebilir olacak şekilde tasarlanırlar. Bu sayede şablonu projenizin gereksinimlerine göre değiştirip uyarlayabilir, çok iyi bir başlangıç noktası olarak kullanabilirsiniz. 🏁

Bu şablonu başlangıç için kullanabilirsiniz; çünkü ilk kurulumun, güvenliğin, veritabanının ve bazı API endpoint'lerinin önemli bir kısmı sizin için zaten hazırlanmıştır.

`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:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## İç İçe Veri Yapılarında Dataclass'lar { #dataclasses-in-nested-data-structures }

# SDK Üretme { #generating-sdks }

**FastAPI**, **OpenAPI** spesifikasyonunu temel aldığı için API'leri birçok aracın anlayabildiği standart bir formatta tanımlanabilir.

Bu sayede güncel **dokümantasyon**, birden fazla dilde istemci kütüphaneleri (<abbr title="Software Development Kits - Yazılım Geliştirme Kitleri">**SDKs**</abbr>) ve kodunuzla senkron kalan **test** veya **otomasyon iş akışları** üretmek kolaylaşır.

Ancak belirli bir data model, class ya da type kullanmak zorunda değilsiniz.

Modelinizde bir `id` ve `email` olsun, ama `username` olmasın mı istiyorsunuz? Elbette. Aynı araçları kullanabilirsiniz.

Sadece bir `str` mı istiyorsunuz? Ya da sadece bir `dict`? Veya doğrudan bir veritabanı class model instance'ı? Hepsi aynı şekilde çalışır.

Kısacası, `stanleyjobsox` ile `stanleyjobson`’u karşılaştırmak için geçen süre, `johndoe` ile `stanleyjobson`’u karşılaştırmak için geçen süreyle aynı olur. Şifre için de aynı şekilde.

Bu sayede uygulama kodunuzda `secrets.compare_digest()` kullanarak bu güvenlik saldırıları ailesine karşı güvenli olursunuz.

### Hatayı döndürün { #return-the-error }

# Header Parametre Modelleri { #header-parameter-models }

Birbiriyle ilişkili **header parametreleri**nden oluşan bir grubunuz varsa, bunları tanımlamak için bir **Pydantic model** oluşturabilirsiniz.

Bu sayede modeli **birden fazla yerde yeniden kullanabilir**, ayrıca tüm parametreler için doğrulamaları ve metadata bilgilerini tek seferde tanımlayabilirsiniz. 😎

/// note | Not

Bu özellik FastAPI `0.115.0` sürümünden beri desteklenmektedir. 🤓

///

---> 100%
```

</div>

/// note | Not

`pip install "fastapi[standard]"` ile kurduğunuzda, bazı varsayılan opsiyonel standard bağımlılıklarla birlikte gelir. Bunlara `fastapi-cloud-cli` da dahildir; bu sayede [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)'a deploy edebilirsiniz.

Bu opsiyonel bağımlılıkları istemiyorsanız bunun yerine `pip install fastapi` kurabilirsiniz.

Yukarıda anlatıldığı gibi bir alt uygulamayı mount ettiğinizde FastAPI, ASGI spesifikasyonundaki `root_path` adlı bir mekanizmayı kullanarak alt uygulamaya mount path’ini iletmeyi otomatik olarak yönetir.

Bu sayede alt uygulama, dokümantasyon arayüzü için o path önekini kullanması gerektiğini bilir.