Eğer **FastAPI**'de bir dependency olarak bir "callable" verirseniz, FastAPI o "callable" için parametreleri analiz eder ve bunları *path operation function* parametreleriyle aynı şekilde işler. Sub-dependency'ler dahil.

Bu, hiç parametresi olmayan callable'lar için de geçerlidir. Tıpkı hiç parametresi olmayan *path operation function*'larda olduğu gibi.

* Modeliniz için [JSON Schema](https://json-schema.org) tanımları üretir; projeniz için anlamlıysa bunları başka yerlerde de kullanabilirsiniz.
* Bu şemalar üretilen OpenAPI şemasının bir parçası olur ve otomatik dokümantasyon <abbr title="User Interfaces - Kullanıcı Arayüzleri">UIs</abbr> tarafından kullanılır.

List içindeki öğeler için bile:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Pydantic modelleri yerine doğrudan `dict` ile çalışsaydınız bu tür bir editör desteğini alamazdınız.

Ancak bunlarla uğraşmanız da gerekmez; gelen dict’ler otomatik olarak dönüştürülür ve output’unuz da otomatik olarak JSON’a çevrilir.

## Rastgele `dict` body’leri { #bodies-of-arbitrary-dicts }

Fakat kıyaslamaları ve karşılaştırmaları incelerken şunları aklınızda bulundurmalısınız.

## Kıyaslamalar ve Hız { #benchmarks-and-speed }

...query parametreleri şunlardır:

* `skip`: değeri `0`
* `limit`: değeri `10`

URL'nin bir parçası oldukları için "doğal olarak" string'tirler.

Ancak, bunları Python tipleriyle (yukarıdaki örnekte `int` olarak) tanımladığınızda, o tipe dönüştürülürler ve o tipe göre doğrulanırlar.

Path parametreleri için geçerli olan aynı süreç query parametreleri için de geçerlidir:

* Editör desteği (tabii ki)

## Özet { #recap }

**FastAPI** ile kısa, sezgisel ve standart Python tip tanımlarını kullanarak şunları elde edersiniz:

* Editör desteği: hata denetimleri, otomatik tamamlama vb.
* Veri "<dfn title="HTTP request'ten gelen string'i Python verisine dönüştürme">ayrıştırma</dfn>"
* Veri doğrulama
* API annotation ve otomatik dokümantasyon

Ve bunları sadece bir kez tanımlamanız yeterlidir.

Örneğin bir `int` için:

```Python
item_id: int
```

ya da daha karmaşık bir `Item` modeli için:

```Python
item: Item
```

...ve bu tek tanımla şunları elde edersiniz:

* Şunlar dahil editör desteği:
    * Completion.
    * Type kontrolleri.
* Verinin doğrulanması:
    * Veri geçersiz olduğunda otomatik ve anlaşılır hatalar.

///

/// info | Bilgi

Cookie'leri tanımlamak için `Cookie` kullanmanız gerekir, aksi halde parametreler query parametreleri olarak yorumlanır.

///

/// info | Bilgi

**Tarayıcılar cookie'leri** özel şekillerde ve arka planda işlediği için, **JavaScript**'in onlara dokunmasına kolayca izin **vermezler**.

Uvicorn server'ını doğrudan kodunuzdan çalıştırdığınız için, Python programınızı (FastAPI uygulamanızı) debugger'dan doğrudan başlatabilirsiniz.

---

Örneğin Visual Studio Code'da şunları yapabilirsiniz:

* "Debug" paneline gidin.
* "Add configuration..." seçin.
* "Python" seçin
* "`Python: Current File (Integrated Terminal)`" seçeneğiyle debugger'ı çalıştırın.

# Header Parametre Modelleri { #header-parameter-models }

Birbiriyle ilişkili **header parametreleri**nden oluşan bir grubunuz varsa, bunları tanımlamak için bir **Pydantic model** oluşturabilirsiniz.

Bu sayede modeli **birden fazla yerde yeniden kullanabilir**, ayrıca tüm parametreler için doğrulamaları ve metadata bilgilerini tek seferde tanımlayabilirsiniz. 😎

/// note | Not

Bu özellik FastAPI `0.115.0` sürümünden beri desteklenmektedir. 🤓

///