Bu senaryoda **bir server daha** eklemek ve bazı process'leri orada çalıştırmak daha iyi olur; böylece hepsinin **yeterli RAM'i ve CPU zamanı** olur.

Ayrıca, herhangi bir sebeple API'nizde bir kullanım **spike**'ı olma ihtimali de vardır. Belki viral olur, belki başka servisler veya bot'lar kullanmaya başlar. Bu durumlarda güvende olmak için ekstra kaynak isteyebilirsiniz.

Aynı şey, farklı tipler arasında bir <dfn title="Birden fazla tip arasındaki bir birleşim, 'bu tiplerden herhangi biri' anlamına gelir.">birleşim</dfn> kullandığınızda ve bu tiplerden biri veya birkaçı geçerli bir Pydantic tipi değilse de olur; örneğin şu kullanım patlar 💥:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}

/// tip | İpucu

`OAuth2PasswordRequestForm` dependency class’ının instance’ında boşluklarla ayrılmış uzun string olarak bir `scope` attribute’u olmaz; bunun yerine gönderilen her scope için gerçek string listesini içeren `scopes` attribute’u olur.

Bu örnekte `scopes` kullanmıyoruz, ama ihtiyacınız olursa bu özellik hazır.

///

Şimdi form alanındaki `username`’i kullanarak (sahte) veritabanından kullanıcı verisini alın.

Ancak bir ASGI server'ı manuel olarak da kurabilirsiniz.

Bir [sanal ortam](../virtual-environments.md) oluşturduğunuzdan, etkinleştirdiğinizden emin olun; ardından server uygulamasını kurabilirsiniz.

Örneğin Uvicorn'u kurmak için:

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]"

---> 100%
```

</div>

Nelerin değiştiğini daha iyi anlamak için okuyabilirsiniz.

## Testler { #tests }

Uygulamanız için [testleriniz](../tutorial/testing.md) olduğundan ve bunları continuous integration (CI) üzerinde çalıştırdığınızdan emin olun.

Bu şekilde yükseltmeyi yapabilir ve her şeyin hâlâ beklendiği gibi çalıştığını doğrulayabilirsiniz.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }

Bunu yapmak için `return` yerine `yield` kullanın ve ek adımları (kodu) `yield` satırından sonra yazın.

/// tip | İpucu

Her dependency için yalnızca bir kez `yield` kullandığınızdan emin olun.

///

/// note | Teknik Detaylar

Şunlarla kullanılabilen herhangi bir fonksiyon:

* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) veya

```Python
router.include_router(other_router)
```

Ayrıca **otomatik üretilen client**’ların arayüzleri de daha basit olur; böylece API’nizle çalışan geliştiriciler için süreç çok daha rahat olur. 😎

///

`HeroPublic` içindeki tüm alanlar `HeroBase` ile aynıdır; tek fark `id`’nin `int` olarak tanımlanmasıdır (`None` değil):

* `id`
* `name`
* `age`

.
├── backend
│   ├── main.py
│   ├── __init__.py
```

O zaman `entrypoint`'i şöyle ayarlardınız:

```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "backend.main:app"
```

Bu da şuna eşdeğer olur:

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

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

Özellikle, (diğer birçok araç arasında) Uvicorn, Starlette ve FastAPI'ın birlikte karşılaştırıldığını görebilirsiniz.

Aracın çözdüğü problem ne kadar basitse, elde edeceği performans o kadar iyi olur. Ayrıca kıyaslamaların çoğu, aracın sağladığı ek özellikleri test etmez.

Hiyerarşi şöyledir:

* **Uvicorn**: bir ASGI sunucusu
    * **Starlette**: (Uvicorn'u kullanır) bir web mikroframework'ü