- ⚡ Python backend API için [**FastAPI**](https://fastapi.tiangolo.com/tr).
  - 🧰 Python SQL veritabanı etkileşimleri (ORM) için [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com).
  - 🔍 FastAPI'nin kullandığı; veri doğrulama ve ayarlar yönetimi için [Pydantic](https://docs.pydantic.dev).
  - 💾 SQL veritabanı olarak [PostgreSQL](https://www.postgresql.org).
- 🚀 frontend için [React](https://react.dev).

Örneğin:

{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py310.py hl[31] *}

## Tag'ler için Metadata { #metadata-for-tags }

`openapi_tags` parametresiyle, path operation'larınızı gruplamak için kullandığınız farklı tag'ler adına ek metadata da ekleyebilirsiniz.

Bu parametre, her tag için bir sözlük (dictionary) içeren bir liste alır.

Her sözlük şunları içerebilir:

## `PUT` ile değiştirerek güncelleme { #update-replacing-with-put }

Bir öğeyi güncellemek için [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT) operasyonunu kullanabilirsiniz.

Girdi verisini JSON olarak saklanabilecek bir formata (ör. bir NoSQL veritabanı ile) dönüştürmek için `jsonable_encoder` kullanabilirsiniz. Örneğin, `datetime` değerlerini `str`'ye çevirmek gibi.

Bu yüzden onları ayrı bir `dependencies` module’üne koyuyoruz (`app/dependencies.py`).

Şimdi, özel bir `X-Token` header'ını okumak için basit bir dependency kullanalım:

{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}

/// tip | İpucu

Örneği basit tutmak için uydurma bir header kullanıyoruz.

Bunları, tek bir `yield` içeren bir fonksiyonu decorate etmek için kullanabilirsiniz.

FastAPI, `yield` kullanan dependency'ler için içeride bunu yapar.

Ancak FastAPI dependency'leri için bu decorator'ları kullanmak zorunda değilsiniz (hatta kullanmamalısınız).

FastAPI bunu sizin yerinize içeride yapar.

Gzip request'lerini açmak için özel bir `Request` alt sınıfını nasıl kullanabileceğimize bakalım.

Ayrıca, o özel request sınıfını kullanmak için bir `APIRoute` alt sınıfı da oluşturacağız.

### Özel bir `GzipRequest` sınıfı oluşturun { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | İpucu

/// tip | İpucu

İkili (binary) veri akışı yapmak istiyorsanız, örneğin video veya ses, gelişmiş kılavuza bakın: [Veri Akışı](../advanced/stream-data.md).

///

## FastAPI ile JSON Lines Akışı { #stream-json-lines-with-fastapi }

* Aldığı veriyi `item` parametresi içinde size verir.
    * Fonksiyonda bunun type'ını `Item` olarak tanımladığınız için, tüm attribute'lar ve type'ları için editor desteğini (tamamlama vb.) de alırsınız.
* Modeliniz için [JSON Schema](https://json-schema.org) tanımları üretir; projeniz için anlamlıysa bunları başka yerlerde de kullanabilirsiniz.

Request’leri işlemek için kullanmak istediğiniz bazı **machine learning modelleriniz** olduğunu hayal edelim. 🤖

Aynı modeller request’ler arasında paylaşılır; yani request başına bir model, kullanıcı başına bir model vb. gibi değil.

Modeli yüklemenin, diskten çok fazla **data** okunması gerektiği için **oldukça uzun sürebildiğini** düşünelim. Dolayısıyla bunu her request için yapmak istemezsiniz.

**FastAPI**'nin nasıl kullanıldığını, nelerini sevdiğinizi, hangi projede/şirkette kullandığınızı vb. duymayı seviyorum.

## FastAPI için oy verin { #vote-for-fastapi }

* [Slant'ta **FastAPI** için oy verin](https://www.slant.co/options/34241/~fastapi-review).
* [AlternativeTo'da **FastAPI** için oy verin](https://alternativeto.net/software/fastapi/about/).
* [StackShare'de **FastAPI** kullandığınızı belirtin](https://stackshare.io/pypi-fastapi).