## Ayarlar ve env var'lar ile koşullu OpenAPI { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars }

Üretilen OpenAPI'yi ve docs UI'larını yapılandırmak için aynı Pydantic settings'i kolayca kullanabilirsiniz.

Örneğin:

{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *}

Burada `openapi_url` ayarını, varsayılanı `"/openapi.json"` olacak şekilde tanımlıyoruz.

...ve ardından Swagger UI artık syntax highlighting'i göstermeyecektir:

<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image03.png">

## Temayı Değiştirin { #change-the-theme }

Aynı şekilde, `"syntaxHighlight.theme"` anahtarıyla (ortasında bir nokta olduğuna dikkat edin) syntax highlighting temasını ayarlayabilirsiniz:

{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py310.py hl[3] *}

`from starlette.responses import Response` veya `from starlette.responses import JSONResponse` da kullanabilirsiniz.

**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olması için `fastapi.responses` içinde `starlette.responses` ile aynı response sınıflarını sunar. Ancak mevcut response'ların büyük kısmı doğrudan Starlette'ten gelir.

Ve `Response`, header ve cookie set etmek için sık kullanıldığından, **FastAPI** bunu `fastapi.Response` olarak da sağlar.

///

Bu örnekte, request parameter'ının yanında bir path parameter'ı da tanımladığımıza dikkat edin.

Dolayısıyla path parameter'ı çıkarılır, doğrulanır, belirtilen tipe dönüştürülür ve OpenAPI ile annotate edilir.

Aynı şekilde, diğer parameter'ları normal biçimde tanımlamaya devam edip buna ek olarak `Request` de alabilirsiniz.

///

## `Request` dokümantasyonu { #request-documentation }

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py310.py hl[9,15] *}

## Birden Fazla Dosya Upload { #multiple-file-uploads }

Aynı anda birden fazla dosya upload etmek mümkündür.

Bu dosyalar, "form data" ile gönderilen aynı "form field" ile ilişkilendirilir.

Bunu kullanmak için `bytes` veya `UploadFile` listesini tanımlayın:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py hl[10,15] *}

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

## Giriş ve Çıkış Verisi için Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }

Elbette, aynı modeli base64 kullanacak şekilde yapılandırıp hem girişte (*validate*) `val_json_bytes` ile hem de çıkışta (*serialize*) `ser_json_bytes` ile JSON veri alıp gönderirken kullanabilirsiniz.

<dfn title="spesifikasyon">Spesifikasyon</dfn>, alanların adının tam olarak `username` ve `password` olmasını ve JSON değil form alanları olarak gönderilmesini gerektirir.

`Form` ile `Body` (ve `Query`, `Path`, `Cookie`) ile yaptığınız aynı konfigürasyonları tanımlayabilirsiniz; validasyon, örnekler, alias (örn. `username` yerine `user-name`) vb. dahil.

/// info | Bilgi

`Form`, doğrudan `Body`'den miras alan bir sınıftır.

///

/// tip | İpucu

```Python
{
    "name": "Barz",
    "price": 3,
    "description": None,
}
```

zaten kayıtlı olan `"tax": 20.2` alanını içermediği için, input model `"tax": 10.5` varsayılan değerini kullanacaktır.

Ve veri, bu "yeni" `tax` değeri olan `10.5` ile kaydedilecektir.

## `PATCH` ile kısmi güncellemeler { #partial-updates-with-patch }

Bu tür saldırılar özellikle şu durumlarda önemlidir:

- uygulama yerelde (örn. localhost’ta) veya dahili bir ağda çalışıyorsa
- ve uygulamada hiç kimlik doğrulama yoksa, aynı ağdan gelen her request’in güvenilir olduğu varsayılıyorsa.

## Örnek Saldırı { #example-attack }

Yerelde çalışan bir AI agent’ı (yapay zeka ajanı) çalıştırmanın bir yolunu geliştirdiğinizi düşünün.

Bir API sunuyor:

**FastAPI**, geliştirici için kolaylık olması adına `starlette.templating` içeriğini `fastapi.templating` olarak da sunar. Ancak mevcut response'ların çoğu doğrudan Starlette'ten gelir. `Request` ve `StaticFiles` için de aynı durum geçerlidir.

///

## Template Yazma { #writing-templates }

Ardından örneğin `templates/item.html` konumunda bir template yazabilirsiniz:

```jinja hl_lines="7"