verID := uuid.UUID(header.VersionID).String()
						if verID == "00000000-0000-0000-0000-000000000000" {
							// If the version ID is all zeros, use the signature as version ID.
							verID = fmt.Sprintf("null/%08x", header.Signature)
							v0 = verID
						}
						idx := ei.V2Obj.EcIndex
						filemap[file][verID] = fmt.Sprintf("%s/shard-%02d-of-%02d", verID, idx, ei.V2Obj.EcN+ei.V2Obj.EcM)

* Python'daki tip belirteçlerini baz alıyordu.
* Bunlara bağlı olarak veri doğrulaması ve dökümantasyon sağlıyordu.
* Bir <abbr title="Bağımlılık enjeksiyonu: Dependency Injection">bağımlılık enjeksiyonu</abbr> sistemi vardı.

Veri doğrulama, veri dönüştürme ve dökümantasyon için Pydantic gibi bir üçüncü parti kütüphane kullanmıyor, kendi içerisinde bunlara sahip. Yani bu veri tipi tanımlarını tekrar kullanmak pek de kolay değil.

Verilerin "biçimini" niteliklere sahip sınıflar olarak düzenlersiniz.

Ve her niteliğin bir türü vardır.

Sınıfın bazı değerlerle bir örneğini oluşturursunuz ve değerleri doğrular, bunları uygun türe dönüştürür ve size tüm verileri içeren bir nesne verir.

Ve ortaya çıkan nesne üzerindeki bütün editör desteğini alırsınız.

    * FastAPI'ı kullanmadıysanız ve Starlette'i doğrudan kullandıysanız (veya başka bir araç, Sanic, Flask, Responder, vb.) tüm veri doğrulama ve dönüştürme araçlarını kendiniz geliştirmeniz gerekir. Dolayısıyla, son uygulamanız FastAPI kullanılarak oluşturulmuş gibi hâlâ aynı ek yüke sahip olacaktır. Çoğu durumda, uygulamalarda yazılan kodun büyük bir kısmını veri doğrulama ve dönüştürme kodları oluşturur.

Buna ek olarak Python'un **Veri Bilimi**, Makine Öğrenimi ve özellikle Derin Öğrenme için ana dil olduğu gerçeği, FastAPI'yi Veri Bilimi / Makine Öğrenimi web API'leri ve uygulamaları için çok iyi bir seçenek haline getirir.

errors.crud_invalid_mode = Mod yanlış. ({0} değil, {1})
errors.crud_failed_to_create_instance = Yeni veri oluşturulamadı.
errors.crud_failed_to_create_crud_table = Yeni veri oluşturulamadı. ({0})
errors.crud_failed_to_update_crud_table=Veri güncellenemedi. ({0})
errors.crud_failed_to_delete_crud_table=Veri silinemedi. ({0})
errors.crud_could_not_find_crud_table = {0} verisi bulunamadı.

## Pydantic

Tüm veri doğrulamaları <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> tarafından arka planda gerçekleştirilir, bu sayede tüm avantajlardan faydalanabilirsiniz. Böylece, emin ellerde olduğunuzu hissedebilirsiniz.

Aynı tip tanımlamalarını `str`, `float`, `bool` ve diğer karmaşık veri tipleri ile kullanma imkanınız vardır.

	for i := range tagKeys {
		obj := ObjectOpts{
			Name:        "obj",
			VersionID:   verIDs[i],
			ModTime:     curModTime.Add(time.Duration(-i) * time.Second),
			UserTags:    fmt.Sprintf("%s=minio", tagKeys[i]),
			NumVersions: len(verIDs),
		}
		if i == 0 {
			obj.IsLatest = true
		} else {
			obj.SuccessorModTime = curModTime.Add(time.Duration(-i+1) * time.Second)
		}

#### Veri "Şeması"

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

Bu durumda, JSON özellikleri ve sahip oldukları veri türleri gibi anlamlarına gelir.

#### OpenAPI ve JSON Şema

labels.crawling_info_DataCrawlExecTime=Tarama Yürütme Süresi (Veri Deposu)
labels.crawling_info_DataCrawlStartTime=Tarama Başlangıç Zamanı (Veri Deposu)
labels.crawling_info_DataCrawlEndTime=Tarama Bitiş Zamanı (Veri Deposu)
labels.crawling_info_DataIndexExecTime=İndeksleme Yürütme Süresi (Veri Deposu)
labels.crawling_info_DataIndexSize=İndeks Boyutu (Veri Deposu)
labels.webauth_configuration=Web Kimlik Doğrulama