Bu, `bar` öğesini `PUT` ile, body içinde şu verilerle güncellemek isterseniz:

```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 }

[Python Tiplerine Giriş](../python-types.md#type-hints-with-metadata-annotations) içinde `Annotated` ile parametrelerinize metadata ekleyebileceğinizi söylemiştim, hatırlıyor musunuz?

Şimdi bunu FastAPI ile kullanmanın zamanı. 🚀

Şu tip anotasyonuna sahiptik:

```Python
q: str | None = None
```

Şimdi bunu `Annotated` ile saracağız; şöyle olacak:

```Python
q: Annotated[str | None] = None
```

#### *Enumeration Value*'yu Alalım { #get-the-enumeration-value }

Gerçek değeri (bu durumda bir `str`) `model_name.value` ile veya genel olarak `your_enum_member.value` ile alabilirsiniz:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[20] *}

/// tip | İpucu

`"lenet"` değerine `ModelName.lenet.value` ile de erişebilirsiniz.

///

#### *Enumeration Member*'ları Döndürelim { #return-enumeration-members }

FastAPI veriyi Pydantic ile JSON'a çevirmeye veya herhangi bir şekilde serileştirmeye çalışmayacağı için, bu durumda tip annotasyonu sadece editörünüz ve araçlarınız içindir; FastAPI tarafından kullanılmaz.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[32:35] hl[33] *}

#### `secrets.compare_digest()` ile düzeltin { #fix-it-with-secrets-compare-digest }

Ancak bizim kodumuzda `secrets.compare_digest()` kullanıyoruz.

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 durumda `Security`'ye dependency fonksiyonu olarak `get_current_active_user` veriyoruz (`Depends` ile yaptığımız gibi).

Ama ayrıca bir `list` olarak scope'ları da veriyoruz; burada tek bir scope var: `items` (daha fazla da olabilir).

///

## Pydantic Model ile Cookies { #cookies-with-a-pydantic-model }

İhtiyacınız olan **cookie** parametrelerini bir **Pydantic model** içinde tanımlayın ve ardından parametreyi `Cookie` olarak bildirin:

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

`await`’in yalnızca `async def` ile tanımlanan fonksiyonların içinde kullanılabildiğini fark etmiş olabilirsiniz.

Aynı zamanda, `async def` ile tanımlanan fonksiyonların da "await" edilmesi gerekir. Yani `async def` ile tanımlanan fonksiyonlar yalnızca `async def` ile tanımlanan fonksiyonların içinde çağrılabilir.

Peki, tavuk-yumurta meselesi: ilk `async` fonksiyon nasıl çağrılır?

Bazı durumlarda, bir veri tipini (örneğin bir Pydantic model) JSON ile uyumlu bir şeye (örneğin `dict`, `list` vb.) dönüştürmeniz gerekebilir.

Örneğin, bunu bir veritabanında saklamanız gerekiyorsa.

Bunun için **FastAPI**, `jsonable_encoder()` fonksiyonunu sağlar.

## `jsonable_encoder` Kullanımı { #using-the-jsonable-encoder }

Yalnızca JSON ile uyumlu veri kabul eden bir veritabanınız olduğunu düşünelim: `fake_db`.

Production sisteminizde muhtemelen React, Vue.js veya Angular gibi modern bir framework ile oluşturulmuş bir frontend vardır.

WebSockets kullanarak backend'inizle iletişim kurmak için de büyük ihtimalle frontend'inizin sağladığı yardımcı araçları kullanırsınız.

Ya da native kod ile doğrudan WebSocket backend'inizle iletişim kuran native bir mobil uygulamanız olabilir.