'full_name': None,
}
```

#### Bir `dict`'i Unpack Etmek { #unpacking-a-dict }

`user_dict` gibi bir `dict` alıp bunu bir fonksiyona (ya da sınıfa) `**user_dict` ile gönderirsek, Python bunu "unpack" eder. Yani `user_dict` içindeki key ve value'ları doğrudan key-value argümanları olarak geçirir.

Dolayısıyla, yukarıdaki `user_dict` ile devam edersek, şunu yazmak:

```Python
UserInDB(**user_dict)
```

app = FastAPI()

app.add_middleware(UnicornMiddleware, some_config="rainbow")
```

`app.add_middleware()` ilk argüman olarak bir middleware class'ı alır ve middleware'e aktarılacak ek argümanları da kabul eder.

## Entegre middleware'ler { #integrated-middlewares }

**FastAPI**, yaygın kullanım senaryoları için birkaç middleware içerir; şimdi bunları nasıl kullanacağımıza bakacağız.

/// note | Teknik Detaylar

Aynı şekilde bu veritabanı bir Pydantic model'i (attribute'lara sahip bir obje) de kabul etmez; yalnızca bir `dict` kabul eder.

Bunun için `jsonable_encoder` kullanabilirsiniz.

Bir Pydantic model gibi bir obje alır ve JSON ile uyumlu bir versiyonunu döndürür:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

* **`200 - 299`** "Successful" response'lar içindir. En sık kullanacağınız aralık budur.
    * `200`, varsayılan status code'dur ve her şeyin "OK" olduğunu ifade eder.
    * Başka bir örnek `201` ("Created") olabilir. Genellikle veritabanında yeni bir kayıt oluşturduktan sonra kullanılır.

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}

**FastAPI**, request’teki **query parameter**’lardan **her field** için veriyi **extract** eder ve tanımladığınız Pydantic model’i size verir.

## Dokümanları Kontrol Edin { #check-the-docs }

Query parameter’ları `/docs` altındaki dokümantasyon arayüzünde görebilirsiniz:

<div class="screenshot">

```python
from backend.main import app
```

### Path ile `fastapi dev` { #fastapi-dev-with-path }

Dosya path'ini `fastapi dev` komutuna da verebilirsiniz; hangi FastAPI app objesini kullanacağını tahmin eder:

```console
$ fastapi dev main.py
```

Ancak `fastapi` komutunu her çağırdığınızda doğru path'i geçmeyi hatırlamanız gerekir.

/// tip | İpucu

Bazı editörler, kullanılmayan function parametrelerini kontrol eder ve bunları hata olarak gösterebilir.

Bu `dependencies` yaklaşımıyla, editör/araç hatalarına takılmadan dependency'lerin çalıştırılmasını sağlayabilirsiniz.

Deklarieren Sie die erforderlichen **Header-Parameter** in einem **Pydantic-Modell** und dann den Parameter als `Header`:

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den **Headern** des <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> extrahieren und Ihnen das von Ihnen definierte Pydantic-Modell geben.

## Die Dokumentation testen { #check-the-docs }

Verileri şuradan alarak:

* path'ten parameter olarak.
* Header'lardan.
* Cookie'lerden.
* vb.

Bunu yaptığınızda **FastAPI**, bu verileri doğrular (validate eder), dönüştürür ve API'niz için dokümantasyonu otomatik olarak üretir.

Ancak bazı durumlarda `Request` nesnesine doğrudan erişmeniz gerekebilir.

## `Request` nesnesi hakkında detaylar { #details-about-the-request-object }

Bu doküman, dokümantasyonu çeviren <abbr title="Large Language Model">LLM</abbr>'nin `scripts/translate.py` içindeki `general_prompt`'u ve `docs/{language code}/llm-prompt.md` içindeki dile özel prompt'u anlayıp anlamadığını test eder. Dile özel prompt, `general_prompt`'a eklenir.

Buraya eklenen testler, dile özel prompt'ları tasarlayan herkes tarafından görülecektir.

Şu şekilde kullanın: